Fable 5×Sonnet 5の役割分担は単一モデルに勝てるのか？品質とコストを実測する

Claude Fable 5とSonnet 5を組み合わせたマルチエージェント構成の品質とコストを実測。役割分担が品質×コスト面で割に合うかを、2タスク（日本語NLI、レシート抽出）で比較検証。軽い分類タスクでは役割分担の価値は低いと結論。

• Claude Fable 5とSonnet 5を組み合わせたマルチエージェント構成の品質とコストを実測評価した。
• 複数のAIモデルを役割分担させて利用する構成が、単一モデルと比較して品質とコストの面で優位性を持つかを検証した。
• 日本語自然言語推論（NLI）とレシート情報抽出の2つのタスクで比較検証を行った。
• 軽い分類タスクにおいては、複数のAIモデルを組み合わせる役割分担のメリットは限定的であると結論づけている。