Claude Code에서 Opus를 쓰면 결과가 좋은데 비용이 부담이다. Sonnet을 쓰면 저렴한데 복잡한 작업에서 아쉽다. 이 딜레마를 해결하는 공식 전략이 나왔다. Anthropic이 발표한 "Advisor Strategy" — Opus를 자문역으로, Sonnet을 실행역으로 조합하는 방식이다. 결과부터 말하면 SWE 벤치마크 3% 향상에 비용은 12% 절감이다.
Advisor 전략이 뭔지 30초 요약
핵심은 간단하다. 두 모델이 역할을 나눈다.
- •Advisor (Opus): 어려운 판단, 아키텍처 결정, 전략 수립. 직접 코드를 쓰거나 도구를 실행하지 않는다. 오직 조언만.
- •Executor (Sonnet): 실제 코드 작성, 파일 수정, 테스트 실행. Advisor의 조언을 받아서 실행한다.
둘 사이에 Shared Context(공유 컨텍스트)가 있다. Executor가 막히면 Advisor를 tool call로 호출하고, Advisor가 컨텍스트를 검토한 뒤 조언을 돌려준다. Executor는 그 조언을 읽고 이어서 작업한다.
중요한 건 Advisor가 절대 직접 실행하지 않는다는 점이다. 코드도 안 쓰고, 도구도 안 부르고, 사용자에게 직접 말하지도 않는다. 순수하게 "이렇게 하는 게 좋겠다"라는 가이드만 준다.

기존 /model opus-plan과 뭐가 다른가
"어, 그거 원래 /model 명령으로 Opus plan + Sonnet execute 할 수 있지 않았나?" 맞다. 하지만 결정적 차이가 있다.
/model opus-plan 방식 (기존)
Opus가 계획을 세운다 → Sonnet으로 전환 → Sonnet이 실행한다. 이때 모델이 "교대"하는 거다. 한 번에 하나의 모델만 동작한다. Sonnet이 실행 중에 막혀도 Opus에게 물어볼 수 없다.
/advisor 방식 (신규)
Sonnet이 계속 실행하면서, 필요할 때마다 Opus를 "호출"한다. 동시에 두 모델이 협업한다. Sonnet이 코드를 쓰다가 아키텍처 결정이 필요하면 Opus에게 tool call을 날리고, 답변을 받아서 이어간다.
비유하면 이렇다. 기존 방식은 시니어 개발자가 설계서를 써주고 퇴근한 다음, 주니어가 혼자 구현하는 거다. Advisor 방식은 시니어가 옆자리에 앉아서, 주니어가 막힐 때마다 바로 물어볼 수 있는 거다.
숫자로 보면 확실하다
Anthropic이 공개한 벤치마크 결과다.
SWE-bench (AI 코딩 핵심 벤치마크)
- •Sonnet 단독: 기준점
- •Opus 단독: 높지만 비용 5배
- •Sonnet + Opus Advisor: Sonnet 대비 약 3% 향상
비용
- •Sonnet 단독 대비 Advisor 조합이 12% 저렴
"잠깐, Sonnet보다 3% 좋으면서 12% 저렴하다고?" 맞다. 이게 가능한 이유는 Opus가 모든 토큰을 처리하는 게 아니라, 핵심 판단에만 투입되기 때문이다. 대부분의 작업은 Sonnet이 처리하고, Opus는 진짜 어려운 결정에만 등장한다.
럿지 개발에서 실제로 테스트해본 체감 — 보안 감사 같은 복잡한 분석 작업에서 Advisor가 특히 효과적이었다. Sonnet이 코드를 스캔하다가 판단이 어려운 부분에서 Opus를 호출하는 패턴.

SWE 벤치마크 3% 향상 + 비용 12% 절감. Opus를 자문역에만 투입하는 게 핵심.
Claude Code에서 설정하는 법
설정은 놀라울 정도로 간단하다.
1단계: Claude Code를 연다
2단계: /advisor 명령어를 입력한다
3단계: Advisor 모델로 Opus 4.6을 선택한다
4단계: 끝. 이제 Sonnet이 실행하면서 필요할 때 Opus에게 자문을 구한다.
기본 실행 모델(Executor)은 현재 설정된 모델이 그대로 유지된다. 보통 Sonnet이나 Haiku.
더 공격적인 조합도 가능하다:
- •Haiku(실행) + Sonnet(Advisor) — 가장 저렴, 간단한 작업에
- •Sonnet(실행) + Opus(Advisor) — 가장 추천, 균형 잡힌 조합
- •동일 모델끼리는 의미 없다 — Advisor가 더 강한 모델이어야 함
참고로 이 전략은 Claude Code만의 기능이 아니다. Messages API에서도 동일하게 적용 가능하다. API로 에이전트를 구축하는 경우에도 Advisor 패턴을 코드로 구현할 수 있다.

외주 프로젝트에서 이걸 어떻게 써먹나
럿지에서 실제로 적용한 시나리오들.
코드 리뷰 자동화
Sonnet이 코드를 쭉 읽으면서, 보안 취약점이나 아키텍처 이슈처럼 판단이 필요한 지점에서 Opus를 호출한다. Opus가 "이 부분은 인증 체크가 빠져있다" 같은 고수준 판단을 내리고, Sonnet이 수정을 실행한다.
대규모 리팩토링
Opus가 리팩토링 전략을 수립하고, Sonnet이 파일별로 실행한다. 중간에 예상치 못한 의존성이 나오면 Sonnet이 Opus에게 "이거 어떻게 처리할까?"를 물어본다.
비용 관리
월 20달러 플랜에서도 Advisor 전략을 쓰면 크레딧을 훨씬 효율적으로 사용할 수 있다. Opus를 풀로 돌리면 하루에 크레딧이 바닥나지만, Advisor로 쓰면 일주일은 간다.
프리랜서에게도 유용하다. 럿지에서 프로젝트를 수주한 프리랜서가 이 전략을 쓰면, 같은 시간에 더 높은 품질의 코드를 납품할 수 있다. AI 도구 활용 능력이 곧 경쟁력이다.