高価モデルの枠を守る: 計画は Fable、実装は Codex、分析は別モデル
Fable 等の上位モデルは high effort までに抑え、実装は Codex（GPT）へ委譲、コードベース解析や computer use は別モデルにやらせて結果だけ戻す。CLAUDE.md にモデル優先順位を書いてオーケストレーションする。
どんな時に使う？
- 上位モデルのレート制限やコストにすぐ当たるとき
- 「考える役」と「書く役」を分けたいとき（AIコーディング: モデルに役割分担させる（考える係＝Claude、書く係＝Codex） と同系）
手順
- Fable は当面 high effort まで。xhigh / max はトークンを食い、出力が必ずしも良くない、という実測談がある
- Claude Code に Codex プラグイン等で実装を委譲させる。Fable が Codex を舵取りする形にする
- CLAUDE.md に「どの仕事をどのモデルに振るか」の優先ルールを書く（強いモデルをどこに使うかの判断ルール（指揮・相談・検証の選び方））
- computer use や大規模なコードベース解析などトークンを溶かす系は他モデルにやらせ、要約だけ Fable に戻す
- 計画・改善提案・難問の解法は Fable、実装は GPT、最終レビューは別チャネル、という分担も有効
注意点
- 委譲先のモデルにも枠がある。メニューバーの残量表示（AI の残り利用枠をメニューバーで常時表示する（CodexBar / RunCat Neo））と併用
- 「全部 Fable」は短期間で破産しやすい。期間限定のキャンペーン枠でも同じ