逆天开源工具!让Claude Code模型自由,丝滑又高效~【喂饭级教程】

大家好,我是袋鼠帝

这篇又是喂饭级教程

AI编程最近挺火的,大家喜欢冠以一个貌似更高级的词:vibe coding

Vibe Coding(氛围编程)是一种由大语言模型(LLM)驱动的全新编程范式,开发者通过自然语言描述需求,让AI自动生成代码。其核心理念是完全投入到氛围中,拥抱技术的指数级发展,并忘记代码的存在。也可以简单理解为:以结果为导向的AI编程

一直以来我也分享了一些AI编程相关的文章

我觉得目前AI编程工具分成了3类:

Native Cli:比如Gemini cli、Claude Code等..

AI IDE:Cursor、Trae、codebuddy、Kiro等等..

通用Agent:Skywork、MiniMax Agent、Flowith、Manus等等

这些工具中,我最推荐Claude Code、Trae Solo、MiniMax Agent

这三款,我觉得都是在各自领域做到第一梯队的生产力工具。

至于该怎么选,我计划近期另写一篇进行分享

感兴趣的朋友可以点手关注~

回到我们今天的正题。

最近写了两篇关于Claude Code如何接入GLM-4.5Kimi K2模型的文章,并进行了效果测试测试效果。

在文章中,看到了一些评论。

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确实,如果每次使用Claude Code,想要更换模型,都要更改环境变量,然后在重启Claude Code相当麻烦。

而且之前更改环境变量(替换API地址和apikey),还都是被调用方做了Anthropic API兼容的处理。

那么有没有什么办法能够让Claude Code一键切换任意大模型呢?

比如在Claude Code使用过程中一键切换Gemini2.5 Pro、Claude4.1、GPT-5、GLM-4.5、DeepSeek等等,甚至还可以一键切换成本地部署的大模型。

还真有一个叫Claude Code Router开源项目能够做到这一点,目前该项目在GitHub也已经斩获了13.5K的Star

https://github.com/musistudio/claude-code-router

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Claude Code Router可以拦截来自Claude Code的请求,并将它们重定向到你选择的AI模型。

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Claude Code Router 作为中间层,将Claude Code发出的Anthropic API请求格式转换为OpenAI API格式,然后转发给兼容OpenAI API的第三方模型(如OpenRouter、DeepSeek、GLM-4.5、豆包等),并将模型的响应转换回Anthropic格式返回。

提供了更强的灵活性、成本控制和区域可访问性。

为了方便,下面我们统一把Claude Code Router称为ccr

更详细的ccr介绍,在zread里面已经帮大家总结了:

https://zread.ai/musistudio/claude-code-router

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本篇主要教大家如何安装、配置、使用ccr

以及分享一些免费的大模型API渠道。

话不多说,我们直接开始实操

一、安装、配置Claude Code Router

安装ccr之前,我们需要先把Claude Code安装好

Claude Code的安装方法可以参考我之前写的这篇

附Claude Code安装方式

袋鼠帝,公众号:袋鼠帝AI客栈

最强开源Agent!Kimi K2接入Claude Code,爽翻~【喂饭级教程+实测】

>/ 1. 安装ccr

安装ccr很简单,只需要一行指令(该指令均适用于安装了Nodejs的Mac、Linux、Windows)

npm install -g @musistudio/claude-code-router

如果提示权限问题(比如下面这样),可以在指令前加sudo(以root权限执行)

加sudo仅适用于Mac或者Linux,Windows一般没有这个问题

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像下面这样就是安装成功了

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可以输入ccr -v检查当前的ccr版本

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>/ 2. 配置ccr

安装完成之后,我们需要对ccr进行配置

如果是Mac,ccr的配置文件在 ~/.claude-code-router

cd ~/.claude-code-router/

如果是Windows,ccr的配置文件在

C盘->Users->自己的用户名

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进入 .claude-code-router文件夹,ccr的配置文件叫config.json

在Mac终端,可以使用open . 指令打开当前位置的访达

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在之前还需要手动编辑并配置这个json文件,不过最近的版本,ccr出了UI界面,这让整个配置过程简单方便多啦~

UI界面上操作,其实最终也是修改上面提到的配置文件

首先,我们需要启动ccr服务。执行下面这个指令

ccr start

然后我们启动ccr的UI界面

ccr ui

会自动在浏览器打开如下UI界面

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左边「供应商」可以添加/修改模型提供商

可以接入国内外各家模型,也可以接入API中转站

比如我之前推荐过的 KG高速AI_API中转站:

https://kg-api.cloud/

使用中转站的好处是,配置一个API中转站,就不需要配置其他模型供应商了,中转站包含了几乎所有主流大模型。特别是调用国外大模型,比官方更便宜

右边的「路由」可以配置路由规则

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默认:表示当没有其他路由规则匹配时,所有请求都会被发送到默认的模型,是个兜底的选项。

后台:当用户发送的请求,被判断为后台任务时,会使用后台模型来处理。适用于对速度要求不高,但希望节省成本的场景。

思考:当用户给的任务比较复杂,需要思考时,将会使用思考模型

长上下文:当用户给的任务(输入Prompt的tokens),tokens超过设定的阈值时,会启动这个路由,调用长上下文模型来处理。

网络搜索:当任务需要联网搜索信息时,会调用「网络搜索」设置的模型,该模型需要自带网络搜索功能才行,比如:。

点击「添加供应商」就能添加模型了

还可以选择模板,只需要填写apikey即可。

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给大家分享几个免费大模型API

第一个是ModelScope(魔搭社区)每天为中国用户提供2000次免费API调用。

https://modelscope.cn/my/myaccesstoken

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然后在添加供应商那里,选择ModelScope的模板,把apikey配置上去,填写要使用的模型即可(记得保存并重启)

第二个是GLM-4.5

新注册用户会送2000万免费tokens

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第三个免费API是Google AI Studio

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拿gemini 2.5 Pro来说,免费用户每天可以每分钟调用5次,每天100次

https://aistudio.google.com/

在下图位置获取apikey

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同样是在添加供应商那里,选择Gemini的模板,把apikey配置上去,填写要使用的模型即可(记得保存并重启)

要接入国外模型,比如Gemini,最好在设置里面配置好代理地址,一般本地的代理地址都是http://127.0.0.1:7890

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本地启动的ccr 服务地址是:http://127.0.0.1:3456

注意!!!在ccr ui界面修改任何配置后,都要保存并重启ccr服务,配置才会生效

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二、Claude Code接入ccr

正常情况下输入如下指令就能使用路由器启动Claude Code

ccr code

启动成功后大概长下面这样

API Base URL一定要变成ccr的服务地址才行(如下图)

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但是由于我之前安装Claude Code,用其他方法接入过Kimi K2和GLM-4.5

所以我即便使用ccr code启动Claude Code,API Base URL还是没变成ccr的服务地址…

而是像下面这样

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这时我们可以通过设置环境变量来修改

对于Mac/Linux用户:

进入终端执行如下命令

# 设置智谱的API代理地址
export ANTHROPIC_BASE_URL="http://127.0.0.1:3456"
# 设置你的GLM API Key
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你给ccr配置的apikey"

对于Windows用户:

进入PowerShell执行下面的指令

$env:ANTHROPIC_BASE_URL="http://127.0.0.1:3456"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你给ccr配置的apikey"

注意:这个环境变量只在当前终端窗口生效。为了永久生效,需要将这两行命令添加到你的~/.zshrc、~/.bash_profile或Windows的环境变量设置中。

修改环境变量后,重新用ccr code,启动Claude Code

如果API Base URL还是没变

修改Cluade Code的settings.json文件

Mac中,这个文件位于 ~/.claude/settings.json

大概长下面这样

可以在这个文件中修改Base URL,也可以直接把这个文件删除

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最后我们再次使用ccr code重启Claude Code

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可以看到ok啦~

那,当我们提问时,怎么判断当前问题到底走的哪个模型呢?

我的办法是下面这样:

首先在ccr ui界面的「路由」这里,把默认模型设置为KG高速中转站的deepseek-chat模型,保存并重启。

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然后我在Claude Code的对话框中发送了一条消息:

你现在使用的是什么大模型?

Claude Code回复了Claude4,说明Claude Code是内置了系统提示词的(因为我在ccr配置的默认模型是deepseek-chat)

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然后我们可以去KG中转站上面查看使用日志

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最新的一条使用日志,时间、apikey、模型都对得上。

说明Claude Code使用了配置的默认模型–kg中转站的deepseek-chat来回复。

而我的问题,只是一小段话,但最终输入的tokens却达到了16835,说明Claude Code内置了系统提示词,会在每次发送请求时带上,而且还不少…

这也是为什么我问现在使用的什么模型,而Claude Code却回答Cluade4的原因(因为被内置的系统提示词”洗脑”了)

注意:在ccr修改配置并重启后,Claude Code这边不需要重启就会生效。

我们还可以在Claude Code里面通过

/model ccr的模型名称 来切换模型

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「最后」

总的来说,Claude Code Router (ccr) 是Claude Code的万能接口,它一定程度解决了Claude Code模型切换繁琐、以及使用成本高的痛点。

通过一个中间层,我们获得了极高的灵活性,无论是想尝鲜最新的GPT-5、Gemini 2.5 Pro,还是调用本地部署的模型,都能在UI界面一键搞定。

还可以根据任务的复杂性、成本预算、上下文长度等维度,像智能调度中心一样,将请求路由给最合适的模型。

这正是Vibe Coding理念的延伸:开发者可以更专注于做什么,而谁来做和怎样最划算则交给ccr配置解决。

单一模型打天下的时代正在过去,后续的AI编程主流应该会转变成:众多模型/Agent协同工作、各展所长。

搭配上ccr的Claude Code,应该是我们普通开发者提前体验这种未来编程范式的绝妙开源工具。

文章来自于微信公众号“袋鼠帝AI客栈”,作者是“袋鼠帝”。

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