对于依赖 Claude Pro 进行全栈开发的创作者而言，订阅费的价值毋庸置疑，但周使用额度往往成为制约大型代码库开发的瓶颈。Claude 具备处理复杂项目的能力，关键在于如何通过策略优化，使其在有限的容量约束下高效运转。
近期，在开发一款替代 Google Sheets 的应用时，作者探索出一套高效的模型组合策略：以强大的 Opus 模型为核心协调者，生成 Sonnet 和 Haiku 子代理执行具体的实现与测试工作。这一方案不仅成功构建了庞大应用，且在每周额度重置前仍有结余。
Opus 统筹规划，轻量模型落地执行
该策略的核心在于严格限制 Opus 的职责范围，仅将其用于任务协调与架构设计，而将实际的代码编写、实施及测试委托给成本更低、速度更快的 Sonnet 和 Haiku 子代理。子代理接收 Opus 指令，执行任务并反馈结果，由 Opus 进行最终验证。
在具体操作中，作者向 Opus 提供详细提示词，明确要求其不直接参与代码实现，而是生成多个低成本子代理并行工作。Opus 将项目拆解为多个阶段，首阶段即生成三个 Sonnet 代理承担主要开发任务，一个 Haiku 代理搭建测试环境。在此期间，Opus 处于等待状态，不产生额外的 Token 消耗，从而大幅降低了高算力模型的使用成本。
规避额度陷阱，以时间换空间
尽管策略有效，但 Anthropic 实施的每周使用限制及滚动计算的5小时窗口限制仍带来挑战。由于项目复杂度高，构建过程两次触及5小时上限，导致作者需等待数小时直至服务恢复，将整个开发周期从原本的3小时拉长至12小时。
值得注意的是，实际消耗的主要是执行具体工作的子代理额度，而非 Opus 本身。相比以往几分钟内耗尽 Opus 额度的情况，此次项目中每次触及限制前的有效工作时间均超过一小时，证明资源分配主要集中在轻量级模型的执行环节。
轻量模型在强力监督下表现优异
实验表明，只要有优秀的“主管”模型进行规划与监督，性能较弱的模型完全有能力胜任大型项目的组件实现。Opus 将任务细化并委派，配合严格的测试流程，确保了开发的顺畅与质量。这种“大脑+手脚”的组合，既保留了 Opus 的智能优势，又利用了轻量模型的经济性与效率。
在项目后期的维护阶段，针对发现的小众问题与瑕疵，作者切换至 Sonnet 5.5 进行修补。相比 Opus 倾向于生成子代理进行大规模测试的处理方式，Sonnet 5.5 在修复微小错误时更为直接高效。
通过明确界定 Opus 仅参与规划与协调，开发者既能享受其强大的逻辑处理能力，又能有效规避额度快速耗尽的风险，为其他任务预留充足空间。这一实践为在大模型额度限制下开发复杂应用提供了可行的新思路。