📌 この記事の要約

• Fable 5が復活も、無料枠は7月7日まで
  米商務省の輸出管理指令による停止から復帰したClaude Fable 5だが、有料プランで追加費用なしに使えるのは7月7日までで、8日からは利用クレジットによる従量課金へ移行する。

• 司令塔役のFable 5に設計・分解・レビューだけを任せる
  実装・ファイル編集・ビルド修正などの手を動かす作業は、単価の安いSonnet 5やCodexへ委譲する「オーケストレーション」により、コストを抑えながらFable 5の賢さを活かせる。

• 文字起こしアプリと経費抽出アプリを実際に開発
  Fable 5を司令塔にSonnet 5へ委譲した音声文字起こしアプリ、CodexへM委譲した経費抽出アプリの2本を開発し、いずれも数時間で高い完成度に到達した。

• 性能の高さより配分の設計が費用を決める
  高価なFable 5を判断だけに使い、力仕事を安価なモデルへ厚く寄せたことで、4本のアプリを開発してもクレジット消費は低く収まった。

Anthropicの最上位モデル「Claude Fable 5」が、およそ3週間の停止を経て2026年7月1日、世界のユーザー向けに再開しました。米商務省の輸出管理指令による停止からの復帰で、改良された安全分類器を備えての再登場です。ただし喜んでばかりもいられません。有料プランで追加費用なしに使えるのは7月7日までで、8日からは利用クレジットによる従量課金へ移行します。入力が100万トークンあたり10ドル、出力が50ドルという単価は、Opus 4.8のちょうど2倍です。すべての作業をFable 5に任せていては、クレジットがいくらあっても足りません。そこで今回は、Fable 5の賢さを保ちながら費用を抑えるオーケストレーションの実践を紹介します。

3週間ぶりに戻ってきたFable 5ですが、サブスクの無料枠で使えるのは7月7日までです。

司令塔役のFable 5が実装をSonnet 5へ振り分ける

まずは、Fable 5をそのまま使うとなぜクレジットがみるみる減るのかを押さえておきましょう。AIの料金は、やりとりする文章を「トークン」という細かな単位に分け、その量に応じて課金される仕組みです。トークンは単語やその一部にあたる区切りで、文章が長くなるほど数が増えます。Fable 5の単価は入力が100万トークンあたり10ドル、出力が50ドルと、現行で最も高い水準です。一つ下のOpus 4.8がちょうど半額なので、同じ作業でも倍の値付けになっている計算です。

やっかいなのは、Fable 5が消費するトークンの量そのものも多いという点です。Fable 5は常に頭を働かせて長く考えてから答える設計で、返答の裏では大量の思考が走っています。この考えている最中の文章も出力トークンとして数えられるため、難しい問題ほどコストがかさみます。さらにOpus 4.7以降とFable 5、Sonnet 5は新しいトークナイザーを採用しており、Anthropicの公式資料によれば同じ文章でも最大で35％ほど多くトークンに分割されます。高い単価に、増えたトークン量が重なる二重のコスト構造です。

コーディングの現場では、この差が大きく効いてきます。エージェントとして動くFable 5は、関連するファイルを次々と読み込み、コードを書き、うまくいかなければ原因を探ってやり直します。読み込んだファイルは入力トークン、書いたコードは出力トークンとして積み上がり、しかも出力は入力の5倍の値段です。設計から実装、大量の読み込み、失敗のたびのやり直しまでを一人のFable 5に背負わせれば、数時間の作業で数千円が溶けても驚きではありません。優秀だけれど時給の高いコンサルタントに、資料の山を全部読ませて清書まで頼むようなものだと考えるとわかりやすいでしょう。

そこでおすすめしたいのがオーケストレーションという活用法です。言葉の由来はオーケストラで、指揮者は自分では楽器を弾きません。全体の構成を把握し、どのパートがいつ何を担うかを差配するのが仕事です。AIの世界でも同じ発想が使えるのです。一つの賢いモデルを指揮者、つまり司令塔に据え、実際に手を動かす演奏はほかの担当へ振り分けるのです。頭のいいモデルほど動かすたびにお金がかかるのですから、その頭脳は判断が要る場面にだけ使い、単純な力仕事は安い担当へ回すのが理にかなっています。

今回はFable 5を司令塔にしました。任せるのは設計、タスク分解、レビューの三つだけです。全体の見取り図を描き、作業を機能ごとの小さな単位に切り分け、上がってきた成果物を点検する。いわば頭脳の役割に専念させます。一方で、コードを書く、ファイルを編集する、ビルドのエラーを直すといった手数の多い作業は、安価なAIモデルのサブエージェントへ委譲します。Claude Codeには司令塔が別のモデルへ仕事を投げるAgentツールが用意されており、これを使うと下請けのモデルが自分の作業場で処理を進め、結果の要点だけを司令塔へ返してくれます。

オーケストレーションすることで安くなる理由は二つあります。一つは単価です。Sonnet 5は標準で入力3ドル、出力15ドルと、Fable 5のおよそ3割にとどまります。8月末までの導入価格なら入力2ドル、出力10ドルと5分の1です。トークンが最も膨らむのは、ファイルを読んでコードを書き続ける実装の工程です。ここを5分の1の単価で回せる効果は小さくありません。もう一つは文脈の節約です。下請けが読み込んだ長いファイルの中身は下請け側の作業場に留まり、司令塔であるFable 5へは要約だけが戻ります。Fable 5が抱える文脈が軽く保たれるほど、そのやりとりで使うトークンも減っていくのです。

1時間43分の録音をドラッグするだけで話者分離まで仕上がる

では、実際にFable 5でアプリを開発してみましょう。ここでは、取材やイベントの録音データから文字起こしするアプリを作ります。私は毎日のように取材しているのですが、現在、文字起こしには有料のウェブサービスを利用しています。月額数千円ですが、もしローカルで実現できるならコスト削減できます。

そこで、生成AIと壁打ちしながら次のようなプロンプトを作成してみました。Fable 5がオーケストレーションして、実際の作業はSonnetに任せるように明確に指示しました。一つのタスクを一機能ほどの大きさに保つことで、下位のAIモデルでも開発しやすく、点検も修正も一つずつ片づきます。

プロンプト

あなたは設計・タスク分解・レビューの担当です。実装・ファイル編集・ビルド修正など「手を動かす作業」は、すべてcoderサブエージェント（Sonnet）に Agent ツールで委譲してください。あなた自身はコードを直接編集しないでください。

進め方は、アプリ全体を一度に作らせず、機能ごとに小さく分割します。各機能について、coder に渡す具体的な指示文（対象ファイル、実装内容、完了条件、動作確認の方法）を作成し、Agent で委譲してください。coder の作業結果を確認し、不足や不具合があれば、修正箇所を具体的に整理して再度 coder に委譲してください。1つのタスクは1機能程度の粒度に保ってください。

開発して欲しいもの

会議やインタビューの録音データをアップロードすると、自動で文字起こしをしてくれるアプリを作りたいです。パソコンにNVIDIAのGPUがあるので、文字起こしにはローカルで無料で使えるfaster-whisperを使ってください。会議は複数人で話すことが多いので、誰がいつ話したか分かるように話者分離もしてほしいです（pyannote.audioを想定しています）。文字起こしがそのままだと読みにくいので、最後にClaude APIを使って、誤字や言い淀みを直したり、読みやすい文章に整えたりする機能も付けてください。できあがったテキストファイルは保存でき、誰でも使える簡単な画面にしてほしいです。

AIモデルを「Fable 5」にしてプロンプトを入力します。

動かしていくと、.envという設定ファイルの用意など細かな作業が後から出てきますが、そうした部分もFable 5に頼めば作ってくれます。返ってきた説明が専門的で難しいときは、非エンジニアにも分かるように説明して、と一言添えるだけで噛み砕いて教え直してくれます。

この指示をFable 5に投げると、まず全体の設計を立て、機能ごとにSonnet 5へ次々と実装を振り分けていきました。数時間かかりましたが、会議やインタビューの録音をアップロードすると自動で文字起こしをするアプリが完成しました。

文字起こしはパソコンのNVIDIA製GPUを使い、ローカルで無料のfaster-whisperに任せています。複数人が話す会議に備えて、誰がいつ話したかを分けるpyannote.audioで話者分離も加えました。文字起こししたままでは読みにくいので、最後にClaude APIで誤字や言い淀みを直し、読みやすい文章へ整える処理を挟んでいます。仕上がったテキストは保存でき、誰でも扱える簡単な画面にしました。これらすべて、Fable 5が考え、開発を指揮してくれたのです。

途中でHugging Faceの作業が少しだけ発生しました。pyannote.audioのモデルは、Hugging Face上で利用条件に同意し、アクセストークンを発行しないと動きません。発行したトークンをコピーして設定ファイルへ貼り付けます。このあたりの操作手順も、Claudeに噛み砕いて解説してもらいました。

準備が整い、1時間43分の録音データをドラッグ＆ドロップすると、すぐに処理が始まりました。しばらく待つと文字起こしが出てきて、話者分離もきちんと効いています。長尺の録音でも従量課金を気にせず処理できるのがありがたいところです。

アプリが完成。ユーザーが行う作業もClaudeに支援してもらいました。

音声ファイルをドラッグ＆ドロップすると文字起こししてくれるアプリが完成しました。

出力されたファイルを開くと、文字起こしも話者分離もきちんとできていました。ただ、一文ごとに区切られて、タイムスタンプと話者が付いているので読みにくくなっていました。そこで、ClaudeのAPIキーを渡し、文字起こしデータを整形してもらうようにしました。これも、Fable 5に自然文で頼むだけですぐに完成しました。

現在利用している有料SaaSと比べても遜色なく、試しに作ったこのアプリに本格移行できそうです。

左がバージョン1、右がバージョン2の出力です。

同じ設計思想でCodexに経費抽出システムを作らせる

私は、経理作業がとても苦手です。毎年ギリギリまで放置して、締め切り直前に慌てて経費の入力をしています。今は、銀行やクレジットカード、決済サービス、オンラインショップなどから利用履歴をダウンロードすることができます。この明細をアップロードして、経費だけを自動抽出できれば作業負荷がだいぶ軽減されます。

そこで二つ目として、この経費抽出アプリを開発してみます。司令塔は同じくFable 5ですが、今回は実作業をOpenAIのCodexに任せてみました。Codexを選ぶ一番の利点は、費用の見通しが立つことです。OpenAIのAPIキーを差して従量課金で動かすのではなく、ChatGPTのアカウントで認証すればサブスクリプションの枠内で使えます。Plusなら月20ドルから利用でき、外部のAPIキーを用意せずに済むため、繰り返し処理で請求が跳ね上がる心配がありません。利用枠は5時間ごとと週単位で管理され、GPT-5.3-CodexやGPT-5.5といったモデルと推論の深さを選べます。自律的なコーディングの実力を測るSWE-bench Verifiedでは85％を記録しており、任せる相手として不足はありません。

進め方は1本目と同じで、Fable 5は設計と分解、レビューに回り、実装はCodexへ振ります。渡した指示文は次の通りです。

プロンプト

あなたは設計・分解・レビュー担当として動き、実装・ファイル編集・ビルド修正など「手を動かす作業」は、同じVS Code上で利用するCodex拡張機能に任せてください。CodexはOpenAI APIキーによる従量課金ではなく、ChatGPTアカウント認証済みのサブスクリプション枠で使う前提です。外部APIキーや従量課金APIを使う構成にはしないでください。

進め方は、アプリ全体を一度に作らせるのではなく、機能ごとに小さく分け、Codexに渡す具体的な指示文を作成してください。Codexの作業結果を確認し、不足や不具合があれば、修正点を具体的に整理して再度Codexに依頼してください。あなた自身はコードを直接編集せず、実装作業はCodexに振ってください。

開発して欲しいもの

銀行の通帳やクレジットカードの利用明細をPDFまたはCSVでアップロードすると、経費になりそうな取引を自動的に抽出して記録するシステムを開発してください。取り込んだ取引はルールとAI判定を併用して経費らしさを判定し、収入と支出、事業用と個人用を切り分けたうえで、交通費・会議費・消耗品費などの勘定科目を自動で分類し、口座振替など明らかに経費でないものは除外候補として扱ってください。銀行データは機微情報のため外部には送信せず、ローカルのSQLiteなどに保存し、再アップロード時には既存の修正内容とマージして上書きしないようにしてください。抽出結果はウェブページ上で一覧・検索・絞り込み・並べ替えができ、インライン編集、経費と非経費のワンクリック切り替え、勘定科目の変更、メモの追加、一括操作で手軽に修正できるようにし、最後に月別・勘定科目別の集計と、freeeやマネーフォワードなどの会計ソフトに取り込める形式でのエクスポートに対応してください。

指揮者はFable 5、作業者はサブスクのCodexと指示しました。

こちらも数時間で作業が完了。普段使っている会計ソフトのような画面が起動しました。銀行やクレジットカードの履歴をダウンロードし、アプリに読み込ませてみましたが、問題なく取り込めました。経費や勘定科目を簡単な操作で登録できました。さらには、ルールを学習し、同じような項目は今後自動振り分けされます。

そして、経費としてマークした項目は、事業用と個人用の切り分け、勘定科目の分類、月別の集計、会計ソフト向けの書き出しまで行えます。細かい判定の精度にはまだ詰めが甘い部分が残りますが、そこは後から直せば済む話です。最初に動くものを組み上げる段階で、これだけの完成度に届いたのは大きな手応えでした。同じ設計思想が、作業担当をCodexに替えても通用すると確かめられたのも収穫です。

履歴ファイルをドラッグ＆ドロップして読み込ませます。

項目が読み込まれ、経費のみを手軽に選別し、データ化できます。

こちらも初回からかなり高い完成度で動き、少しブラッシュアップしたらもうメインで利用できるレベルでした。実際、さらに改良し、近々会計サービスを解約しようと思います。

性能の高さよりも配分の設計が費用を決める

これらの開発を通してはっきりしたのは、費用を左右するのはモデルの性能そのものよりも、仕事の振り分け方だということです。今回はこの記事の2本に加え、請求書管理システムや欲しかったロールプレイングゲームなども作り、あわせて4本ほどを開発しました。いずれも単価の高いFable 5には設計とレビューだけを任せ、実装は安価なモデルへ回しています。高価な頭脳を判断だけに集中して使い、力仕事を安いモデルへ厚く寄せたことで、4本を仕上げてもトータルの消費は低く収まりました。

実際の消費量を見てみましょう。私が契約しているのは、ClaudeがMax 20xで、標準のProプランの20倍の枠を使えます。CodexはPro $100で、Plusの5倍です。どちらも月20ドルのプランを1とした倍率で、Claudeが20倍、Codexが5倍にあたります。

4本を終えた時点で、Claudeの週間枠はすべてのモデルで31％、Fable専用の枠は36％の消費でした。Fableはサブスクの週間枠の半分までしか含まれないので、最も高価なモデルが4本を仕切っても、専用枠の3割程度しか減っていません。一方、実装を担ったCodexは週間枠を56％消費しています。トークンを最も食う手を動かす作業は、単価の安いCodexやSonnetがまとめて引き受けたわけです。高い部分を軽く済ませ、安い部分に負荷を寄せたからこそ、全体の消費を抑えられました。7月8日にFableがクレジット課金へ移っても、クレジットが減るのは軽い指揮の部分だけなので、費用が開発規模ほど膨らむ心配はなさそうです。