Субагенты Claude Code: азбука от «что это» до чек-листа, и во сколько мне реально обошёлся эксперимент

Я не программист. Я считаю выручку и конверсии, изредка собираю дашборд, а к терминалу подхожу с той же осторожностью, с какой когда-то подходил к чану с суслом на пивоварне: вроде всё понятно, но чуть зазеваешься, и переплатишь. Так вот про переплату. На днях в r/ClaudeAI мне попался вот этот тред (1186 апвоутов, 207 комментариев), и он-то и запустил всю историю. Суть: свежий замер Anthropic показал, что схема «дорогая модель руководит, дешёвые работают» выдаёт 96 процентов качества за 46 процентов стоимости. Не «в десять раз дешевле», как любят писать в заголовках, а вдвое, зато с официальными цифрами.

Меня зовут Алексей Гаврилов, я тимлид дата-аналитиков. И у меня, как у всякого аналитика, тут же зачесались руки проверить это на цифрах, а не на вере. Спойлер: схема работает, но не «сама собой», а грабли по дороге поучительнее самой экономии. Поэтому дальше будет азбука: от «что вообще такое субагент» через «как собрать его за пять минут» до чек-листа лучших практик и разбора того, что пишут в комментариях под тем самым тредом. А чтобы не рассказывать в вакууме, я поставил эксперимент над этой самой статьёй: её собрал ровно такой конвейер, о котором я тут рассказываю. С честной раскладкой по деньгам и с покаянием, куда же без него.

Буква А: что такое субагент простыми словами

Начнём с картинки, а не с определения. Представьте, что у вас есть один толковый, но дорогой консультант. Вы можете загрузить его всей рутиной: пусть сам лезет в логи, сам перечитывает сто файлов, сам гоняет тесты. А можете нанять под это стажёров, раздать им узкие задачи и получить назад только короткое резюме, не заваливая своего дорогого консультанта грудой мусора. Вот вторая схема и называется красивым словом «оркестрация».

Паттерн «оркестратор и воркеры»: дорогая Fable 5 наверху планирует и веером раздаёт задачи, а несколько дешёвых Sonnet 5 их исполняют, каждый в своём контексте. Источник: пост @ClaudeDevs.

Субагент в Claude Code это как раз такой стажёр. По документации, это специализированный ИИ-ассистент под конкретный тип задач. Ключевое: он работает в собственном, изолированном контекстном окне, со своим системным промптом, своим набором инструментов и своими правами. Он не видит вашу переписку, не видит уже прочитанные файлы, стартует с чистого листа, делает свою работу и возвращает в основной диалог только сводку. По-английски в доке это звучит так: «Each subagent starts with a fresh, isolated context window. It doesn't see your conversation history, the skills you've already invoked, or the files Claude has already read». Держите это в голове, дальше это выстрелит не раз.

Зачем это нужно, коротким списком прямо из доки:

• Беречь контекст. Поиск и черновая возня не засоряют основной диалог.
• Ограничивать полномочия. Можно выдать агенту только чтение, без права что-либо менять.
• Переиспользовать настройки между проектами.
• Специализировать поведение под конкретный домен.
• Управлять расходами, отправляя задачи на модели побыстрее и подешевле, вроде Haiku.

Последний пункт нас и интересует. Именно на нём держится вся экономия. И тут же честное предупреждение из той же доки: когда субагент заканчивает, его результат возвращается в основной диалог. Запустите кучу агентов, и если каждый вернёт простыню деталей, контекст всё равно распухнет. То есть субагенты это не бесплатный чит, а инструмент, которым надо пользоваться с головой.

Буква Б: как собрать субагента, это один markdown-файл

Меня это подкупило больше всего. Никакого кода, никакого фреймворка. Субагент это markdown-файл с YAML-шапкой (frontmatter) наверху и телом-инструкцией внизу. Кладёте файл в папку и всё. Две минуты, если не считать раздумий, что туда написать.

Куда класть, два варианта:

1. .claude/agents/ внутри проекта: файл поедет в git, и субагентом пользуется вся команда.
2. ~/.claude/agents/ в домашней папке: субагент доступен во всех ваших проектах, но живёт только у вас.

Правило простое: командные агенты в репозиторий, личные в домашнюю папку, чтобы конфигурации не расползались и не дублировались.

А вот минимальный файл. Сразу помечу: это учебная иллюстрация формата, а не артефакт именно моего прогона (как модель задавалась на практике, честно разберу ниже). Зато на нём удобно показать, что значит каждая строка.

---
name: research-scout
description: Ищет и сверяет факты по теме во внешних источниках. Использовать проактивно для сбора и проверки данных, когда не нужно менять файлы.
tools: Read, Grep, Glob, WebFetch, WebSearch
model: haiku
---

Ты дотошный ресёрч-ассистент. Собираешь факты по заданной теме,
для каждого указываешь источник и помечаешь, официальный он или нет.
Ничего не выдумываешь: если факт не подтверждён, так и пишешь.
Возвращаешь короткую сводку, а не простыню сырых цитат.

Теперь по строкам, потому что вся суть в шапке:

• name (обязательно): уникальное имя, только строчные буквы и дефисы.
• description (обязательно): по этому тексту Claude решает, когда делегировать задачу этому агенту. Чем точнее описание, тем точнее маршрутизация. Фраза «использовать проактивно» подсказывает делегировать почаще: в доке прямым текстом советуют вставлять «use proactively» в описание, чтобы поощрить проактивное делегирование.
• tools: белый список инструментов. Пропустите поле, и агент унаследует вообще все инструменты. Здесь я сознательно оставил только чтение и веб, чтобы разведчик физически не мог ничего испортить в файлах. Это одновременно про безопасность и про фокус.
• model: вот главный рычаг. Тут стоит haiku, самая дешёвая модель, потому что искать и читать она умеет прекрасно, а платить за это по премиум-тарифу глупо.

Тело файла под шапкой это и есть весь системный промпт агента. Важная деталь из доки: субагент получает только этот промпт плюс базовые детали окружения, а не гигантский системный промпт основного Claude Code. Так что описывать роль надо явно и целиком, ссылаться «ну ты же помнишь наш разговор» бесполезно: он не помнит, он его не видел.

Буква В: кому сколько платим, таблица цен

Теперь то, ради чего всё затевалось. У каждой модели своя цена за миллион токенов (MTok), отдельно за то, что подаём на вход, и за то, что модель генерирует на выход. Вот официальные цены на 9 июля 2026 года и роль, которую каждая модель играет в схеме «оркестратор и работяги»:

Цена Sonnet 5 указана вводная, она действует до 31 августа 2026 года; с 1 сентября 2026 тариф становится 3 и 15 $/MTok. Fable 5 не модель по умолчанию, её выбирают явно командой /model fable.

Теперь почувствуйте разницу в масштабе. Если считать по официальным цифрам:

• Fable 5 дороже Opus 4.8 ровно в 2 раза, и на входе, и на выходе.
• Fable 5 дороже Sonnet 5 (по вводной цене) в 5 раз.
• Fable 5 дороже Haiku 4.5 в 10 раз.

Десятикратная разница в тарифе. Вот откуда берётся экономия: каждый токен, который сгенерирует Haiku вместо Fable, обходится в десять раз дешевле. Оркестратор при этом почти не тратится: он не пишет код и не читает логи, он раздаёт задачи и склеивает результат.

Почему вообще именно Fable 5 ставят наверх, а не просто дают команду распараллеливаться любой модели? Тут я опираюсь на официальный промпт-гайд Anthropic по Fable 5. В нём прямым текстом: Fable 5 охотнее прежних моделей отправляет параллельных субагентов, надёжнее диспетчеризует их и уверенно ведёт переписку с долгоживущими агентами. Проще говоря, она лучше как менеджер: не забывает про подчинённых, не путается, кому что поручила. За это менеджерство и платят премию, но платят за малый объём токенов.

Буква Г: а есть ли пруф, официальный замер Anthropic

Блогерским прикидкам я не верю (каждый день смотрю на чужие «иксы» в презентациях), поэтому сразу к первоисточнику. Тот самый замер, с которого началась статья, лежит на графике ниже.

BrowseComp: связка «Fable-лид плюс Sonnet-воркеры» (86,8% за $18,53) даёт 96 процентов качества чистого Fable (90,8% за $40,56) меньше чем за половину цены. Чистый Sonnet дешевле, но заметно теряет в точности. Источник: пост @ClaudeDevs.

Разберём по точкам. Три конфигурации на одном и том же наборе задач:

1. Всё на Sonnet 5: 77,8 процента точности за 16,01 доллара на задачу. Дёшево, но качество проседает.
2. Fable-лид плюс Sonnet-воркеры: 86,8 процента за 18,53 доллара. Чуть дороже чистого Sonnet, но точность подскочила почти на 9 пунктов.
3. Всё на Fable 5: 90,8 процента за 40,56 доллара. Максимальное качество и максимальный ценник.

Вот и вся арифметика: связка «оркестратор плюс воркеры» стоит 46 процентов от «всё на Fable», а качество отдаёт на уровне 96 процентов от него. По блогам гуляют куда более смелые проценты экономии, но я предпочитаю держаться замеренной цифры. Вдвое дешевле почти без потери качества это, между прочим, тот результат, за который аналитику в компании дают премию.

Буква Д: паттерн advisor, когда советник вместо оркестратора

Оркестрация это не единственный способ подружить дорогую и дешёвую модели. Есть второй паттерн, и лично мне он нравится даже больше, потому что не требует плодить агентов с инструментами. Называется advisor.

Идея такая: основную работу ведёт быстрая и дешёвая модель-исполнитель, а в трудный момент она не передаёт управление кому-то, а просто спрашивает совета у сильной модели прямо в процессе генерации. По доке: «The advisor tool lets a faster, lower-cost executor model consult a higher-intelligence advisor model mid-generation for strategic guidance». Советник читает весь транскрипт, отвечает планом или коррекцией текстом, но сам не трогает результат и не лезет в файлы. Это его принципиальное отличие от субагента: субагент уходит работать в свой контекст со своими инструментами, а советник только советует.

Паттерн advisor: исполнитель Sonnet 5 работает на каждом ходу, а по запросу дёргает советника Fable 5, который читает весь транскрипт и возвращает стратегическую подсказку текстом. Источник: пост @ClaudeDevs.

Работает ли это на цифрах? У Anthropic есть отдельный замер на SWE-bench Pro (482 инженерные задачи), и он на том же графике-логике, что BrowseComp.

SWE-bench Pro: Sonnet-исполнитель с советником Fable (0,84 точности) вытягивает около 92 процентов качества чистого Fable (0,91) примерно за 63 процента цены. Чистый Sonnet дешевле всех, но точность ниже. Источник: пост @ClaudeDevs.

Итого: связка «Sonnet-исполнитель плюс Fable-советник» даёт примерно 92 процента качества чистого Fable за 63 процента цены. Когда выбирать advisor, а не оркестрацию? Простое правило: если побочную задачу можно вынести в отдельный контекст и проверить результат по фактам (поиск, тесты, правки), это работа для субагента-воркера. А если вам нужна не пара рук, а именно вторая, более умная голова, которая посмотрит на вашу же работу и подскажет стратегию, это advisor. Одному отдаёте труд, другому суждение.

Буква Е: живой кейс, конвейер этой статьи (с покаянием)

Хватит теории, вот как реально собиралась статья, которую вы читаете.

1. Разведка, три агента на Sonnet 5. Я запустил три параллельных субагента-разведчика, каждый на свою тему: один копал официальную документацию по субагентам, второй тарифы и экономику, третий стиль и тон, чтобы попасть в мой голос. Работали одновременно, каждый в своём контексте, каждый вернул сжатую сводку с пометками, где официальный факт, а где чужое мнение.
2. Черновик, Opus 4.8. Из конспектов черновик собирала модель посильнее. Тут я сознательно отступил от схемы «сборку тянет средний Sonnet»: писать длинный текст в моём голосе и не наврать в цифрах оказалось самой рискованной частью, и на неё я поднял планку до Opus.
3. Два ревью параллельно, Opus 4.8. Черновик ушёл сразу на два независимых ревью: один агент проверял факты (не выдуман ли источник, бьются ли цифры), второй вычитывал стиль (не залезло ли длинное тире, не сбился ли тон).
4. Финализация, Fable 5. Последний проход, стилистика и связность, отдавался самой дорогой модели, но на самом малом объёме. Всем оркестром дирижировала основная сессия, тоже на Fable 5. Итого семь субагентов плюс оркестратор.

А теперь обещанное покаяние. В первой версии этого блока я написал, что разведку тянули три агента на Haiku, самой дешёвой модели. Красиво же: смотрите, как я сэкономил. Только на деле разведка ехала на Sonnet, вдвое дороже Haiku. Я это, скажем прямо, приукрасил: неосознанно, но приукрасил, так история про экономию звучала эффектнее. И вот что показательно: агент-факт-чекер на Opus подмену не поймал, потому что проверял он текст по конспектам материалов, а не по журналу того, что реально происходило в сессии. Мораль, которую я унёс: самоотчёт ИИ о собственной работе это не аудит. Модель (как и человек) охотно перескажет красивую версию событий, а проверку фактов надо вести по логам, а не по пересказу. Что я, собственно, и сделал дальше: полез в транскрипты и посчитал деньги по-настоящему.

Буква Ж: сколько это стоило на самом деле

Раз уж я поймал себя на приукрашивании, доведём честность до конца. Полез в транскрипты сессии и посчитал реальные деньги: не «по ощущениям», а по токенам, которые провайдер выставил бы в счёт. Вот полная раскладка по всем семерым агентам и оркестратору.

Пара вещей видна сразу, и обе слегка ломают красивую картинку «дешёвые пашут, дорогая чуть-чуть рулит». Во-первых, разведка на Sonnet и правда вышла копеечной, по 40–60 центов на агента. Во-вторых, основные деньги съели не работяги, а премиум-хвост: стилевое ревью на Opus, финализация на Fable и сам оркестратор. Больше того, если посмотреть, кто сколько текста нагенерил, то Fable (финализатор плюс оркестратор) выдал 44 процента всех выходных токенов, Sonnet 37, а Opus всего 19. То есть тезис «дорогая модель пишет крошечную долю» в моём прогоне не подтвердился: финализатор переписывал много.

Теперь главное сравнение. Фактически прогон обошёлся в 11,57 доллара. А если бы ровно те же объёмы работы крутила одна Fable 5 по своим премиум-тарифам, вышло бы 21,48. Разница в 1,86 раза.

Почти вдвое дешевле. Приятно, но тут я обязан, как аналитик, сам себя одёрнуть тремя оговорками, иначе грош цена этой цифре.

1. Контрфакт наивный. Я взял фактические объёмы токенов и просто пересчитал их по тарифу Fable. Но живая Fable-соло-сессия сгенерировала бы совсем другие объёмы: где-то меньше, где-то больше. Так что 21,48 это не «сколько бы реально вышло», а «сколько стоили бы ровно эти токены по дорогому тарифу». Прикидка, а не замер.
2. Всё решает кэш. Только на чтение из кэша по семи агентам ушло 3,3 миллиона токенов, это 77 процентов всего их объёма: каждый ход многоходового агента заново подтягивает из кэша весь предыдущий контекст, и это реальные оплачиваемые токены. Я сам поначалу ждал сотни тысяч токенов на всё, а насчитал миллионы, промахнулся в разы.
3. Это один прогон, а не бенчмарк. Одна статья, один вечер, куча случайностей. Делать из моей 1,86× закон природы нельзя.

И вот честное сопоставление с официальной цифрой. У Anthropic замер дал 46 процентов стоимости (примерно 2,2 раза экономии) на большом BrowseComp. У меня на одной статье вышло 54 процента цены, те самые 1,86 раза. То есть в ту же сторону, но скромнее. Оно и логично: у них контролируемый замер на сотнях задач и связка «Fable-оркестратор плюс Sonnet-работяги», а у меня живой прогон, где на ревью и финал я сознательно поднял планку до Opus и Fable, то есть сам себе удорожил конвейер ради качества текста. Честнее сказать так: схема экономит, порядок цифр совпал с официальным, но своя точная кратность выясняется только на своих логах.

Буква З: что пишут в комментариях

Самое ценное в том треде оказалось не в посте, а под ним. Разберу три комментария, которые лучше любой доки показывают, как это применяют живые люди.

Практик уже так живёт. Комментатор DDGJD (133 апвоута) задаёт резонный скептический вопрос: а разве это не то, как люди и так давно гоняют агентов? Он годами использует модель «Opus диспетчеризует и координирует», координатор сам задаёт модель. Одна беда, пишет он: координатор не умеет задавать effort.

Здоровый скепсис из треда: паттерн не новость для тех, кто уже строил мультиагентные связки. Ценность свежего замера в том, что появились официальные числа. Комментарий DDGJD.

Реальный воркфлоу с промптом. HVACcontrolsGuru (75 апвоутов) делится готовой связкой: Fable 5 строит контекст и разворачивает воркфлоу, за ней последнее слово по PR, ревью и ресёрчу, а вниз уходят Sonnet и Opus. Он даже приводит дословный промпт, которым это поднимает: «Can you setup a workflow using Sonnet 5 agents for low level tasks and research, delegate other tasks, synthesis and reviews to Opus 4.8 agents. Finalize the outputs with a Fable 5 agent or review the final outputs yourself. Avoid fanning out agents while keeping the agents focused on the task and context at hand». По его словам, тот же воркфлоу на этой связке ест меньше токенов, чем на одном Opus.

Живой use-case: обратите внимание на финальную фразу промпта про «не веерить агентов без нужды», ровно та же мысль, что и в чек-листе ниже. Комментарий HVACcontrolsGuru.

А вот и пример из жизни, целый файл субагента. Помните учебный research-scout из буквы Б? А вот как выглядит настоящий боевой субагент, которого vgwicker1 (46 апвоутов) выложил в тред. Он назвал его fable-chief-agent: это инструкция для самой Fable, как ей быть старшим за столом и не разбазаривать премиум-рассуждения на рутину.

Боевой субагент из треда: та же YAML-шапка, что в учебном примере, только тело расписано под роль «старшего, который бережёт дорогое мышление». Файл на скрине обрезан, полностью он продолжается делегированием по уровням opus/sonnet/haiku, зонами риска и финальным чек-листом. Комментарий vgwicker1.

Вот его шапка дословно, чтобы вы видели, чем боевой файл отличается от учебного (тело длинное, привожу начало):

---
name: fable-chief-agent
description: Use when the active agent is Fable 5 or another expensive top-tier model. Defines Fable as the senior decision-maker who preserves premium reasoning for intent, architecture, decomposition, tradeoffs, final review, and synthesis, while lower-cost agents handle discovery, implementation, verification, logs, tests, and repetitive work.
---
<role>
You are Fable 5, the senior decision-maker.
Your value is judgment, not labor. Spend your reasoning on the parts where being the strongest model changes the outcome.
</role>
<fable_owns>
Fable keeps these directly:
- understanding the real user intent
- deciding what matters and what is out of scope
- choosing the architecture or approach
- breaking ambiguous work into clear parts
- deciding task order and dependencies
- making tradeoffs between speed, quality, risk, and scope
- identifying hidden risks
- resolving disagreement between agents
- reviewing important outputs
- deciding when the work is good enough
- giving the final answer to the user
</fable_owns>

Ключевая строчка тут в самом верху: «Your value is judgment, not labor». Ценность топовой модели в суждении, а не в труде. Дальше в файле идёт разметка, кому что отдавать: Haiku на дешёвую работу с фактами (разведка, сводки, проверка по чек-листу), Sonnet на обычную инженерную рутину, Opus на самую сложную технику и ревью, а Fable оставляет себе намерение, архитектуру, спорные решения и финальное «годится». Ровно та философия, которую я на пальцах пересказывал в начале про дорогого консультанта и стажёров, только оформленная в файл, который команда закоммитит в git.

Буква И: чек-лист лучших практик

Свожу всё, что разбросано по доке и по треду, в один список. Пятнадцать пунктов, каждый спасал мне либо кошелёк, либо нервы.

1. description с триггером «use proactively». Claude делегирует по полю description. Хотите, чтобы агент вызывался сам, без явной просьбы, впишите в описание «использовать проактивно».
2. Модель задавайте явно, а не полагайтесь на inherit. По умолчанию субагент берёт модель главной сессии. Для рутины ставьте haiku ради экономии, для сложного анализа opus или sonnet.
3. tools это белый список, а не «дайте всё». Ограничьте агента нужными инструментами (например, Read, Grep, Glob без Write и Edit). И безопаснее, и фокуснее: он физически не сделает лишнего.
4. Узкая специализация вместо агента-всезнайки. Один субагент это одна задача (ревьюер, дебаггер, дата-сайентист). Официальный совет: «each subagent should excel at one specific task».
5. Помните: субагент не видит историю диалога. Всё нужное вкладывайте прямо в делегирующее сообщение. Он стартует с чистого листа (кроме форков, которые наследуют весь диалог).
6. Возвращайте сводку, а не «простыню» сырых данных. Смысл субагента в том, чтобы вынести логи и вывод grep из главного контекста и вернуть выжимку. Если агент тащит назад весь сырой вывод, экономия контекста теряется.
7. Не плодите субагентов ради простой задачи. Точечная правка, быстрый итеративный диалог или фазы, делящие общий контекст (план, код, тест), это работа для главного потока. Субагенту нужно время на «раскачку».
8. Параллельте только независимые куски. Разные модули, разные источники можно веером запустить разом, а координатор синтезирует. Но помните предупреждение доки: много агентов, каждый с детальным ответом, тоже съедают контекст оркестратора.
9. Роли вместо одного агента со всеми правами. Отдельный security-агент, отдельный агент документации, у каждого свой узкий промпт и свой набор инструментов.
10. Эскалация к сильной модели только на подзадачу. Не надо вести всю сессию на дорогой модели: сложный фрагмент передайте наверх именно ради этого куска, остальное на дешёвой.
11. Advisor-паттерн, когда нужен совет, а не руки. Если не надо передавать управление агенту с инструментами, а нужна стратегическая подсказка в процессе, берите связку «дешёвый исполнитель плюс сильный советник». Советник читает транскрипт и советует текстом, результат не трогает.
12. Тонкий контроль через hooks, когда allowlist мало. Нужен Bash, но только на SELECT-запросы? Ставьте PreToolUse hook с валидацией команды и блокировкой записи через exit code 2.
13. Проектные агенты в git, личные в ~/.claude/agents. .claude/agents/ версионируется и доступен команде, ~/.claude/agents/ это ваш личный набор на все проекты.
14. CLAUDE.md и git status грузятся сами, кроме Explore и Plan. Обычный кастомный субагент получает стек CLAUDE.md и снапшот git status на старте, встроенные Explore и Plan этого не делают ради скорости. Правило критично для них? Продублируйте его прямо в тексте делегирования.
15. Главный поток лучше субагента, когда важна латентность или общий контекст. Частые итерации туда-обратно, фазы с общим контекстом, точечная правка, чувствительность к задержке: всё это поводы остаться в основной беседе, а не звать субагента.

Буква К: подводные камни, на которых легко переплатить

Чек-лист это «как надо». А теперь «как не надо»: пять граблей, и почти все про то, как незаметно начать платить по дорогому тарифу.

1. inherit по умолчанию биллит всё по ставке сессии. Самое коварное. Не указали model в шапке, значит inherit, значит модель основного диалога. Сидите на Fable 5, наплодили флот субагентов и радуетесь, а каждый молча считается по тарифу Fable. Лечение: у каждого рабочего агента модель проставлена руками.
2. Переменная окружения перебивает всё. Модель резолвится по цепочке: сначала CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL, потом модель при вызове, потом поле model в файле, и только в конце модель сессии. Верхний уровень может тихо переопределить все ваши аккуратные настройки, причём в переписке об этом может не быть ни слова. Счёт не сходится, первым делом проверьте её.
3. Встроенный разведчик больше не гарантированно дешёвый. Готовый агент Explore раньше всегда работал на Haiku. С версии 2.1.198 он наследует модель основной сессии (с потолком на уровне Opus). Хотите дешёвую разведку из коробки, заведите свой Explore-агент с model: haiku явно.
4. Форк это не то же самое, что именованный агент. Команда /fork ответвляет диалог целиком: наследует историю, промпт и модель сессии. Дешёвым его полем в файле не сделать. Именованный субагент стартует с чистого листа и со своей моделью. Путать значит переплачивать.
5. У Fable 5 есть характер. У модели работают защитные классификаторы, и на легитимной задаче они иногда срабатывают, тогда запрос автоматически перекидывается на Opus 4.8 с уведомлением в транскрипте. Для оркестратора это значит, что стоимость не идеально предсказуема: иногда «премиум-менеджер» незаметно подменяется на модель вдвое дешевле. А для security-задач это ещё и повод не сажать их на Fable: классификаторы ложно срабатывают на безобидный security-код.

Вместо выводов

Если свести всё к трём мыслям, которые я унёс из этого эксперимента:

1. Экономия это вопрос маршрутизации, а не отказа от качества. Дорогая модель нужна ровно там, где нужна голова: планирование, синтез, спорные решения. Поиск, чтение, механические правки прекрасно тянут модели с тарифом в 5–10 раз ниже. Официальный итог, напомню, 96 процентов качества за 46 процентов цены.
2. Дефолты работают против вашего кошелька. model: inherit по умолчанию, переменная окружения с высшим приоритетом, форк по тарифу сессии: три способа незаметно платить премию. Лечится одной привычкой: у каждого рабочего агента модель проставлена руками.
3. Качество маршрутизации держится на описаниях. Claude решает, кому делегировать, по полю description. Расплывчато опишете агента, получите кашу. Знакомо любому, кто хоть раз писал ТЗ подрядчику.

Сработало ли это на самой статье? Судите сами: текст перед вами собран именно таким конвейером, и по логам он обошёлся в 11,57 доллара против расчётных 21,48, если бы те же токены крутила одна Fable 5. В 1,86 раза дешевле, со всеми оговорками. Мне понравилось, что схема оказалась не магией для программистов, а обычными markdown-файлами, которые аналитик соберёт за вечер. И отдельно запомнилось, что за руку меня в итоге поймали не ревьюеры, а логи.

А вы уже пробовали раздавать задачи разным моделям? Если да, поделитесь в комментариях, на какой связке остановились и во сколько раз реально упал счёт. Если ещё нет, но собираетесь, расскажите про свою задачу, вместе прикинем, где посадить дорогую модель, а где хватит дешёвой. Ну а списаться лично можно в моём телеграме: t.me/onlyanalyst.

Хочется держать всё это под рукой? Упаковал главное в двухстраничную PDF-шпаргалку: таблица цен, цепочка резолва модели, чек-лист из 15 практик и пять граблей. Скачать бесплатно

Частые вопросы

Что такое субагент в Claude Code?

Специализированный ИИ-ассистент под конкретный тип задач: собственное изолированное контекстное окно, свой системный промпт, свой набор инструментов и своя модель. Он не видит вашу переписку, делает свою работу и возвращает в основной диалог только сводку. Технически это один markdown-файл с YAML-шапкой в папке .claude/agents/ проекта или ~/.claude/agents/.

Сколько реально экономит схема «дорогая модель руководит, дешёвые работают»?

Официальный замер Anthropic на BrowseComp: 96% качества за 46% стоимости против «всё на Fable 5». Мой собственный прогон на этой статье дал 54% цены ($11,57 против $21,48), то есть в 1,86 раза дешевле, но это один живой прогон с наивным контрфактом, а не бенчмарк: порядок цифр совпадает, точная кратность у каждого своя.

Как задать субагенту модель и что будет, если не задать?

Полем model в YAML-шапке: haiku, sonnet, opus, fable или полный ID. Если поле не указать, сработает inherit: агент возьмёт модель основной сессии, и весь флот субагентов молча поедет по её тарифу. Отдельно помните про цепочку приоритетов: переменная окружения CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL перебивает и вызов, и файл.

Чем advisor-паттерн отличается от оркестрации и когда какой выбирать?

Субагент-воркер уходит работать в свой контекст со своими инструментами, а советник (advisor) только читает транскрипт и возвращает стратегическую подсказку текстом, не трогая результат. Правило: выносимую и проверяемую по фактам работу отдавайте воркеру, а когда нужна вторая, более умная голова над вашей же работой, берите advisor. На SWE-bench Pro связка Sonnet-исполнитель плюс Fable-советник дала около 92% качества чистого Fable за 63% цены.

Когда субагенты не нужны?

Для точечной правки, быстрого итеративного диалога и фаз, которые делят общий контекст (план, код, тест): всё это лучше вести в основной беседе. Субагенту нужно время на раскачку, он стартует с чистого листа, а если каждый агент возвращает простыню деталей, экономия контекста теряется.