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本项目由Z.ai赞助，他们通过GLM CODING PLAN计划支持我们。

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从CLI工具风格视角看智能体工具的渐进式披露

一款强大的工具，可将Claude Code请求路由到不同模型，并自定义任何请求。

✨ 功能

• 模型路由：根据需求将请求路由到不同模型（如后台任务、思考、长上下文等）。
• 多提供商支持：支持OpenRouter、DeepSeek、Ollama、Gemini、Volcengine和SiliconFlow等多种模型提供商。
• 请求/响应转换：使用转换器为不同提供商自定义请求和响应。
• 动态模型切换：在Claude Code中使用/model命令实时切换模型。
• CLI模型管理：通过ccr model直接在终端管理模型和提供商。
• GitHub Actions集成：在GitHub工作流中触发Claude Code任务。
• 插件系统：通过自定义转换器扩展功能。

🚀 快速上手

1. 安装

首先，请确保已安装Claude Code：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

然后，安装Claude Code Router：

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

2. 配置

创建并配置你的 ~/.claude-code-router/config.json 文件。更多详细信息，请参考 config.example.json。

config.json 文件包含几个关键部分：

• PROXY_URL（可选）：你可以为 API 请求设置代理，例如："PROXY_URL": "http://127.0.0.1:7890"。

• LOG（可选）：通过将其设置为 true 可以启用日志记录。当设置为 false 时，将不会创建任何日志文件。默认值为 true。

• LOG_LEVEL（可选）：设置日志级别。可用选项包括："fatal"、"error"、"warn"、"info"、"debug"、"trace"。默认值为 "debug"。

• 日志系统：Claude Code Router 使用两种独立的日志系统：

  • 服务器级日志：HTTP 请求、API 调用和服务器事件会使用 pino 记录在 ~/.claude-code-router/logs/ 目录下，文件名为 ccr-*.log 等。
  • 应用级日志：路由决策和业务逻辑事件会记录在 ~/.claude-code-router/claude-code-router.log 中。

• APIKEY（可选）：你可以设置一个密钥来验证请求。当设置后，客户端必须在 Authorization 头部（例如 Bearer your-secret-key）或 x-api-key 头部中提供该密钥。示例："APIKEY": "your-secret-key"。

• HOST（可选）：你可以设置服务器的主机地址。如果未设置 APIKEY，出于安全考虑，主机将被强制设置为 127.0.0.1，以防止未经授权的访问。示例："HOST": "0.0.0.0"。

• NON_INTERACTIVE_MODE（可选）：当设置为 true 时，可与非交互式环境兼容，如 GitHub Actions、Docker 容器或其他 CI/CD 系统。这会设置适当的环境变量（CI=true、FORCE_COLOR=0 等），并配置标准输入处理，以防止进程在自动化环境中挂起。示例："NON_INTERACTIVE_MODE": true。

• Providers：用于配置不同的模型提供商。

• Router：用于设置路由规则。default 指定默认模型，如果没有其他路由配置，则所有请求都将使用该模型。

• API_TIMEOUT_MS：指定 API 调用的超时时间，单位为毫秒。

环境变量插值

Claude Code Router 支持环境变量插值，以便安全地管理 API 密钥。你可以在 config.json 中使用 $VAR_NAME 或 ${VAR_NAME} 语法引用环境变量：

{
  "OPENAI_API_KEY": "$OPENAI_API_KEY",
  "GEMINI_API_KEY": "${GEMINI_API_KEY}",
  "Providers": [
    {
      "name": "openai",
      "api_base_url": "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
      "api_key": "$OPENAI_API_KEY",
      "models": ["gpt-5", "gpt-5-mini"]
    }
  ]
}

这样可以将敏感的 API 密钥保存在环境变量中，而不是硬编码到配置文件中。插值功能会递归地应用于嵌套的对象和数组。

以下是一个完整的示例：

{
  "APIKEY": "your-secret-key",
  "PROXY_URL": "http://127.0.0.1:7890",
  "LOG": true,
  "API_TIMEOUT_MS": 600000,
  "NON_INTERACTIVE_MODE": false,
  "Providers": [
    {
      "name": "openrouter",
      "api_base_url": "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
      "api_key": "sk-xxx",
      "models": [
        "google/gemini-2.5-pro-preview",
        "anthropic/claude-sonnet-4",
        "anthropic/claude-3.5-sonnet",
        "anthropic/claude-3.7-sonnet:thinking"
      ],
      "transformer": {
        "use": ["openrouter"]
      }
    },
    {
      "name": "deepseek",
      "api_base_url": "https://api.deepseek.com/chat/completions",
      "api_key": "sk-xxx",
      "models": ["deepseek-chat", "deepseek-reasoner"],
      "transformer": {
        "use": ["deepseek"],
        "deepseek-chat": {
          "use": ["tooluse"]
        }
      }
    },
    {
      "name": "ollama",
      "api_base_url": "http://localhost:11434/v1/chat/completions",
      "api_key": "ollama",
      "models": ["qwen2.5-coder:latest"]
    },
    {
      "name": "gemini",
      "api_base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/",
      "api_key": "sk-xxx",
      "models": ["gemini-2.5-flash", "gemini-2.5-pro"],
      "transformer": {
        "use": ["gemini"]
      }
    },
    {
      "name": "volcengine",
      "api_base_url": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions",
      "api_key": "sk-xxx",
      "models": ["deepseek-v3-250324", "deepseek-r1-250528"],
      "transformer": {
        "use": ["deepseek"]
      }
    },
    {
      "name": "modelscope",
      "api_base_url": "https://api-inference.modelscope.cn/v1/chat/completions",
      "api_key": "",
      "models": ["Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct", "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507"],
      "transformer": {
        "use": [
          [
            "maxtoken",
            {
              "max_tokens": 65536
            }
          ],
          "enhancetool"
        ],
        "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507": {
          "use": ["reasoning"]
        }
      }
    },
    {
      "name": "dashscope",
      "api_base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions",
      "api_key": "",
      "models": ["qwen3-coder-plus"],
      "transformer": {
        "use": [
          [
            "maxtoken",
            {
              "max_tokens": 65536
            }
          ],
          "enhancetool"
        ]
      }
    },
    {
      "name": "aihubmix",
      "api_base_url": "https://aihubmix.com/v1/chat/completions",
      "api_key": "sk-",
      "models": [
        "Z/glm-4.5",
        "claude-opus-4-20250514",
        "gemini-2.5-pro"
      ]
    }
  ],
  "Router": {
    "default": "deepseek,deepseek-chat",
    "background": "ollama,qwen2.5-coder:latest",
    "think": "deepseek,deepseek-reasoner",
    "longContext": "openrouter,google/gemini-2.5-pro-preview",
    "longContextThreshold": 60000,
    "webSearch": "gemini,gemini-2.5-flash"
  }
}

3. 使用路由器运行 Claude Code

使用路由器启动 Claude Code：

ccr code

注意：修改配置文件后，需要重启服务才能使更改生效：

ccr restart

4. UI 模式

为了获得更直观的体验，你可以使用 UI 模式来管理你的配置：

ccr ui

这将打开一个基于 Web 的界面，你可以在其中轻松查看和编辑你的 config.json 文件。

5. CLI 模型管理

对于喜欢使用终端工作流的用户，可以使用交互式的 CLI 模型选择器：

ccr model

该命令提供了一个交互式界面，用于：

• 查看当前配置：
• 查看所有已配置的模型（默认、背景、思考、长上下文、网页搜索、图像）
• 切换模型：快速更改每种路由器类型所使用的模型
• 添加新模型：将模型添加到现有提供商
• 创建新提供商：设置完整的提供商配置，包括：
  • 提供商名称和 API 端点
  • API 密钥
  • 可用模型
  • 转换器配置，支持：
    • 多个转换器（openrouter、deepseek、gemini 等）
    • 转换器选项（例如，带有自定义限制的 maxtoken）
    • 特定提供商的路由规则（例如，OpenRouter 提供商偏好）

CLI 工具会验证所有输入，并提供有用的提示来引导您完成配置过程，从而轻松管理复杂的设置，而无需手动编辑 JSON 文件。

6. 预设管理

预设允许您轻松保存、共享和重复使用配置。您可以将当前配置导出为预设，并从文件或 URL 安装预设。

# 将当前配置导出为预设
ccr preset export my-preset

# 带元数据导出
ccr preset export my-preset --description "我的 OpenAI 配置" --author "您的姓名" --tags "openai,production"

# 从本地目录安装预设
ccr preset install /path/to/preset

# 列出所有已安装的预设
ccr preset list

# 显示预设信息
ccr preset info my-preset

# 删除预设
ccr preset delete my-preset

预设功能：

• 导出：将当前配置保存为预设目录（包含 manifest.json）
• 安装：从本地目录安装预设
• 敏感数据处理：API 密钥和其他敏感数据在导出时会自动被屏蔽（标记为 {{field}} 占位符）
• 动态配置：预设可以包含输入模式，以便在安装时收集所需信息
• 版本控制：每个预设都包含版本元数据，用于跟踪更新

预设文件结构：

~/.claude-code-router/presets/
├── my-preset/
│   └── manifest.json    # 包含配置和元数据

7. 激活命令（环境变量设置）

activate 命令允许您在 shell 中全局设置环境变量，从而使您可以直接使用 claude 命令，或将 Claude Code Router 与使用 Agent SDK 构建的应用程序集成。

要激活环境变量，请运行：

eval "$(ccr activate)"

该命令会以适合 shell 的格式输出必要的环境变量，然后在当前 shell 会话中进行设置。激活后，您可以：

• 直接使用 claude 命令：无需使用 ccr code 即可运行 claude 命令。claude 命令将自动通过 Claude Code Router 路由请求。
• 与 Agent SDK 应用程序集成：使用 Anthropic Agent SDK 构建的应用程序将自动使用已配置的路由器和模型。

activate 命令会设置以下环境变量：

• ANTHROPIC_AUTH_TOKEN：来自您的配置的 API 密钥
• ANTHROPIC_BASE_URL：本地路由器端点（默认：http://127.0.0.1:3456）
• NO_PROXY：设置为 127.0.0.1，以防止代理干扰
• DISABLE_TELEMETRY：禁用遥测
• DISABLE_COST_WARNINGS：禁用成本警告
• API_TIMEOUT_MS：来自您的配置的 API 超时时间

注意：在使用激活后的环境变量之前，请确保 Claude Code Router 服务正在运行（ccr start）。这些环境变量仅对当前 shell 会话有效。如需使其持久化，可将 eval "$(ccr activate)" 添加到您的 shell 配置文件中（例如 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc）。

提供商

Providers 数组是您定义要使用的不同模型提供商的地方。每个提供商对象需要：

• name：提供商的唯一名称。
• api_base_url：聊天完成的完整 API 端点。
• api_key：您对该提供商的 API 密钥。
• models：该提供商可用的模型列表。
• transformer（可选）：指定用于处理请求和响应的转换器。

转换器

转换器允许您修改请求和响应负载，以确保与不同提供商 API 的兼容性。

• 全局转换器：将转换器应用于提供商的所有模型。在此示例中，openrouter 转换器被应用于 openrouter 提供商下的所有模型。

  {
    "name": "openrouter",
    "api_base_url": "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
    "api_key": "sk-xxx",
    "models": [
      "google/gemini-2.5-pro-preview",
      "anthropic/claude-sonnet-4",
      "anthropic/claude-3.5-sonnet"
    ],
    "transformer": { "use": ["openrouter"] }
  }
  

• 特定模型转换器：将转换器应用于特定模型。在此示例中，deepseek 转换器被应用于所有模型，而额外的 tooluse 转换器仅应用于 deepseek-chat 模型。

  {
    "name": "deepseek",
    "api_base_url": "https://api.deepseek.com/chat/completions",
    "api_key": "sk-xxx",
    "models": ["deepseek-chat", "deepseek-reasoner"],
    "transformer": {
      "use": ["deepseek"],
      "deepseek-chat": { "use": ["tooluse"] }
    }
  }
  

• 向转换器传递选项：某些转换器，如 maxtoken，接受选项。要传递选项，可以使用嵌套数组，其中第一个元素是转换器名称，第二个元素是选项对象。

  {
    "name": "siliconflow",
    "api_base_url": "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions",
    "api_key": "sk-xxx",
    "models": ["moonshotai/Kimi-K2-Instruct"],
    "transformer": {
      "use": [
        [
          "maxtoken",
          {
            "max_tokens": 16384
          }
        ]
      ]
    }
  }
  

可用的内置转换器：

• Anthropic：如果仅使用 Anthropic 转换器，它将保留原始的请求和响应参数（你可以直接用它连接到 Anthropic 的 API 端点）。
• deepseek：为 DeepSeek API 适配请求/响应。
• gemini：为 Gemini API 适配请求/响应。
• openrouter：为 OpenRouter API 适配请求/响应。它还可以接受一个 provider 路由参数，以指定 OpenRouter 应该使用哪些底层提供商。更多详情请参阅 OpenRouter 文档。示例如下：

    "transformer": {
      "use": ["openrouter"],
      "moonshotai/kimi-k2": {
        "use": [
          [
            "openrouter",
            {
              "provider": {
                "only": ["moonshotai/fp8"]
              }
            }
          ]
        ]
      }
    }
  

• groq：为 groq API 适配请求/响应。
• maxtoken：设置特定的 max_tokens 值。
• tooluse：通过 tool_choice 优化某些模型的工具使用。
• gemini-cli（实验性）：通过 Gemini CLI gemini-cli.js 对 Gemini 提供非官方支持。
• reasoning：用于处理 reasoning_content 字段。
• sampling：用于处理采样相关字段，如 temperature、top_p、top_k 和 repetition_penalty。
• enhancetool：为 LLM 返回的工具调用参数增加一层容错机制（这会导致工具调用信息不再以流式传输）。
• cleancache：从请求中清除 cache_control 字段。
• vertex-gemini：使用 Vertex 认证来处理 Gemini API。
• chutes-glm：通过 Chutes chutes-glm-transformer.js 对 GLM 4.5 模型提供非官方支持。
• qwen-cli（实验性）：通过 Qwen CLI qwen-cli.js 对 qwen3-coder-plus 模型提供非官方支持。
• rovo-cli（实验性）：通过 Atlassian Rovo Dev CLI rovo-cli.js 对 gpt-5 提供非官方支持。

自定义转换器：

你也可以创建自己的转换器，并通过 config.json 中的 transformers 字段加载它们。

{
  "transformers": [
    {
      "path": "/User/xxx/.claude-code-router/plugins/gemini-cli.js",
      "options": {
        "project": "xxx"
      }
    }
  ]
}

路由器

Router 对象定义了在不同场景下应使用的模型：

• default：通用任务的默认模型。
• background：后台任务使用的模型。这可以是一个较小的本地模型，以节省成本。
• think：用于推理密集型任务的模型，比如计划模式。
• longContext：用于处理长上下文的模型（例如超过 60K 个 token）。
• longContextThreshold（可选）：触发长上下文模型的 token 数阈值。若未指定，则默认为 60000。
• webSearch：用于处理网络搜索任务，这需要模型本身支持该功能。如果你使用 openrouter，则需要在模型名称后添加 :online 后缀。
• image（测试版）：用于处理图像相关任务（由 CCR 内置代理支持）。如果模型不支持工具调用，则需要将 config.forceUseImageAgent 属性设置为 true。

你还可以在 Claude Code 中使用 /model 命令动态切换模型： /model provider_name,model_name 示例：/model openrouter,anthropic/claude-3.5-sonnet

自定义路由器

对于更高级的路由逻辑，你可以在 config.json 中通过 CUSTOM_ROUTER_PATH 指定自定义路由器脚本。这允许你实现超出默认场景的复杂路由规则。

在你的 config.json 中：

{
  "CUSTOM_ROUTER_PATH": "/User/xxx/.claude-code-router/custom-router.js"
}

自定义路由器文件必须是一个导出 async 函数的 JavaScript 模块。该函数接收请求对象和配置对象作为参数，并应返回一个字符串形式的提供者和模型名称（例如 "provider_name,model_name"），或返回 null 以回退到默认路由器。

以下是一个基于 custom-router.example.js 的 custom-router.js 示例：

// /User/xxx/.claude-code-router/custom-router.js

/**
 * 自定义路由器函数，根据请求决定使用哪个模型。
 *
 * @param {object} req - 来自 Claude Code 的请求对象，包含请求体。
 * @param {object} config - 应用程序的配置对象。
 * @returns {Promise<string|null>} - 一个 Promise，解析为“provider,model_name”字符串，或返回 null 以使用默认路由器。
 */
module.exports = async function router(req, config) {
  const userMessage = req.body.messages.find((m) => m.role === "user")?.content;

  if (userMessage && userMessage.includes("explain this code")) {
    // 使用强大的模型进行代码解释
    return "openrouter,anthropic/claude-3.5-sonnet";
  }

  // 回退到默认的路由器配置
  return null;
};

子代理路由

对于子代理内的路由，你必须在子代理提示的开头包含 <CCR-SUBAGENT-MODEL>provider,model</CCR-SUBAGENT-MODEL>，以指定特定的提供者和模型。这样可以将特定的子代理任务定向到指定的模型。

示例：

<CCR-SUBAGENT-MODEL>openrouter,anthropic/claude-3.5-sonnet</CCR-SUBAGENT-MODEL>
请帮我分析这段代码，看看是否有优化的空间……

状态栏（测试版）

为了更好地监控 claude-code-router 运行时的状态，v1.0.40 版本内置了一个状态栏工具，你可以在 UI 中启用它。

效果如下：

🤖 GitHub Actions

将 Claude Code Router 集成到您的 CI/CD 流水线中。在设置好 Claude Code Actions 后，修改您的 .github/workflows/claude.yaml 文件以使用该路由器：

name: Claude Code

on:
  issue_comment:
    types: [created]
  # ... 其他触发条件

jobs:
  claude:
    if: |
      (github.event_name == 'issue_comment' && contains(github.event.comment.body, '@claude')) ||
      # ... 其他条件
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      contents: read
      pull-requests: read
      issues: read
      id-token: write
    steps:
      - name: 检出仓库
        uses: actions/checkout@v4
        with:
          fetch-depth: 1

      - name: 准备环境
        run: |
          curl -fsSL https://bun.sh/install | bash
          mkdir -p $HOME/.claude-code-router
          cat << 'EOF' > $HOME/.claude-code-router/config.json
          {
            "log": true,
            "NON_INTERACTIVE_MODE": true,
            "OPENAI_API_KEY": "${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}",
            "OPENAI_BASE_URL": "https://api.deepseek.com",
            "OPENAI_MODEL": "deepseek-chat"
          }
          EOF
        shell: bash

      - name: 启动 Claude Code Router
        run: |
          nohup ~/.bun/bin/bunx @musistudio/claude-code-router@1.0.8 start &
        shell: bash

      - name: 运行 Claude Code
        id: claude
        uses: anthropics/claude-code-action@beta
        env:
          ANTHROPIC_BASE_URL: http://localhost:3456
        with:
          anthropic_api_key: "any-string-is-ok"

注意：在 GitHub Actions 或其他自动化环境中运行时，请确保在配置中设置 "NON_INTERACTIVE_MODE": true，以防止因标准输入处理问题而导致进程挂起。

此设置允许实现一些有趣的自动化任务，例如在非高峰时段运行任务以降低 API 成本。

📝 更多阅读

• 项目动机与工作原理
• 也许我们可以用这个路由器做更多事情
• GLM-4.6 支持推理与交错式思考

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（如果您的名字被遮挡，请通过我的主页邮箱联系我，以便用您的 GitHub 用户名更新。）

Claude Code Router 快速上手指南

claude-code-router 是一个强大的路由工具，允许你将 Claude Code 的请求动态分发到不同的 AI 模型提供商（如 OpenRouter, DeepSeek, Ollama, Gemini, 火山引擎等），并支持自定义请求转换和动态模型切换。

环境准备

在开始之前，请确保你的系统满足以下要求：

• Node.js: 需安装 Node.js (推荐 v18 或更高版本)，因为该工具基于 npm 分发。
• Claude Code: 必须先安装官方的 Claude Code CLI。
• API Keys: 准备好你所使用的模型提供商的 API Key（如 DeepSeek, OpenRouter, Google Gemini 等）。

安装步骤

1. 安装 Claude Code

首先安装官方客户端：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

2. 安装 Claude Code Router

接着安装路由工具：

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

提示：如果下载速度较慢，可配置国内 npm 镜像源（如阿里云或腾讯云）后再执行安装命令： npm config set registry https://registry.npmmirror.com

基本使用

1. 配置文件设置

工具启动时需要读取配置文件。请在用户目录下创建配置文件夹及文件：

mkdir -p ~/.claude-code-router
touch ~/.claude-code-router/config.json

编辑 ~/.claude-code-router/config.json，填入基础配置。以下是一个最小化示例，展示了如何配置一个默认模型（以 DeepSeek 为例）：

{
  "Providers": [
    {
      "name": "deepseek",
      "api_base_url": "https://api.deepseek.com/chat/completions",
      "api_key": "sk-your-deepseek-api-key",
      "models": ["deepseek-chat"]
    }
  ],
  "Router": {
    "default": "deepseek,deepseek-chat"
  }
}

安全提示：建议将敏感信息（如 api_key）通过环境变量注入，或在配置中使用 $ENV_VAR_NAME 语法引用，避免硬编码在文件中。

2. 启动服务

配置完成后，使用以下命令启动带有路由功能的 Claude Code：

ccr code

此时，你输入的指令将根据配置中的 Router 规则被发送到指定的模型。

3. 动态切换模型 (可选)

在对话过程中，你可以直接使用 /model 命令动态切换当前使用的模型，无需重启服务：

/model deepseek,deepseek-reasoner

4. 图形化配置管理 (推荐)

如果你不熟悉 JSON 配置，可以使用内置的 Web UI 进行可视化管理：

ccr ui

运行后在浏览器打开显示的地址，即可直观地添加提供商、配置模型路由规则和管理 API Key。

5. 使变更生效

如果你手动修改了 config.json 文件，需要重启服务以应用新配置：

ccr restart