ClawCodex / Mode Conseiller : Associer un travailleur bon marché à un évaluateur coûteux pour réduire les coûts sans perdre en qualité
La plupart des CLI d'agents vous obligent à choisir un seul modèle : Opus prend d'excellentes décisions mais épuise votre budget, tandis que Haiku est bon marché mais manque des appels architecturaux critiques. ClawCodex, un portage Python open-source de Claude Code, résout ce problème avec un mode /advisor qui associe un modèle ouvrier bon marché à un modèle réviseur coûteux aux points de décision clés.
Comment ça marche
L'ouvrier bon marché (p. ex., haiku-4-5, deepseek-v4-pro) effectue le gros du travail — lectures de fichiers, modifications, exécutions de tests. Aux points de décision — avant de s'engager dans une interprétation, avant de déclarer une tâche terminée, ou en cas de blocage — l'ouvrier fait une pause et consulte un réviseur plus costaud (p. ex., opus-4-7). Le réviseur voit l'intégralité de la conversation (chaque appel d'outil, chaque résultat) et renvoie un court conseil Lacunes / Risques / Prochaine action. L'ouvrier reprend ensuite.
Deux modes d'exécution
- Côté serveur (Anthropic 1P) : Utilise un en-tête bêta advisor — un aller-retour, compatible avec le cache des invites. L'ouvrier et le conseiller tournent sur Anthropic.
- Côté client (tout fournisseur) : L'ouvrier émet un
tool_usestandard, l'agent l'intercepte et effectue un appel séparé au modèle conseiller configuré. Deux allers-retours, mais vous pouvez mélanger les fournisseurs — par exemple, ouvrier DeepSeek + conseiller Claude Opus, ou ouvrier Gemini + conseiller GLM.
Configuration et suivi
La configuration se fait en une seule ligne dans le REPL :
/advisor anthropic:claude-opus-4-7
/advisor deepseek:deepseek-v4-proLa barre d'état affiche séparément les jetons ouvrier, les jetons conseiller et le coût en USD, pour que vous voyiez exactement où va votre budget.
Benchmarks et compatibilité
ClawCodex supporte nativement Anthropic, OpenAI, Gemini, DeepSeek, GLM, Minimax et OpenRouter. Sur SWE-bench Verified, l'agent obtient 58,2% avec Gemini 2.5 Pro contre 53% pour OpenClaude dans le même environnement.
Le plus dur : les invites
Le défi d'ingénierie le plus délicat a été d'empêcher le conseiller de simplement répéter le plan de l'ouvrier — les premières versions gaspillaient du contexte en répétitions textuelles. La solution a été une règle stricte « pas de voix à la première personne, pas d'échos » combinée au modèle Lacunes / Risques / Prochaine action.
À qui s'adresse-t-il
Aux développeurs utilisant des agents de codage IA qui veulent un jugement architectural de niveau Opus sans payer les tarifs Opus pour chaque appel.
📖 Lire la source complète : r/openclaw
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