Claude Code Router 本地路由网关【免费下载链接】claude-code-routerOne local control plane for every AI agent: route across models, fuse new capabilities, orchestrate tools, and stay fully in control.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/claude-code-router昨晚我让 Claude Code 跑一整夜的批量测试修复不想每次都打官方 API就把它的请求指向了 Claude Code Router——一个本地模型网关把 Agent 的请求路由到你选定的供应商。之后 Claude Code、Codex 发出的请求都先到本机 127.0.0.1:3456按规则转发失败自动重试每条请求留一条日志。 Claude Code Router 是怎么路由请求的把 CCR 理解成公司前台来访者Claude Code、Codex 这些 Agent不用知道该找哪个部门供应商只把工单交给前台前台按你定的规则分派——填表这种事派给本地小模型疑难件派给云端强模型强模型限流了就转备用线路全程登记在册。事实层面它就是一个监听127.0.0.1:3456的本地 HTTP 入口对上承接 OpenAI Chat/Responses、Anthropic Messages、Gemini 等协议并做协议转换对内管理供应商、凭据池、路由规则对每条请求记录最终供应商、模型、耗时、Token 和成本估算。核心路由逻辑在 packages/core/src/routing/。最小启动方式npm CLI无需桌面环境npm install -g musistudio/claude-code-router ccr ui三种发行方式对比方式入口管理端口模型网关桌面应用应用窗口应用内窗口http://127.0.0.1:3456npm CLI需 Node.js 22ccr命令http://127.0.0.1:3458http://127.0.0.1:3456Docker仓库根目录docker compose up -d --buildNginx与网关共用 3458http://127.0.0.1:3458注意CLI 的 3458 只是管理端口模型网关始终在 3456不要把 Agent 指到 3458 上Docker 方式需要源码可git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/claude-code-router后在仓库根目录执行。 供应商怎么添加、连通性怎么验证打开供应商页面点添加供应商选内置预设OpenRouter、DeepSeek、Moonshot 等或选自定义 API 地址。接 Ollama 这类本地服务就填 OpenAI 兼容端点http://localhost:11434/v1API Key 随便填一个占位值。填完 CCR 会自动探测端点支持的协议和可用模型探测不准可以在高级设置里关闭自动探测、手动指定协议。确认模型后点检测连通性它会用当前地址、密钥、协议发一次真实请求来验证整条链路。注意这次检测真实消耗少量 Token 或计入供应商侧请求次数所以只勾选需要确认的模型别全选。多 Key 场景在凭据步骤切到凭据池给各 Key 设优先级、权重和限额CCR 会在 Key 之间轮换单 Key 限流不会直接打断请求。做完这步你会看到供应商列表里探测出的模型带上了连通性通过的状态。此时网关侧就绪接下来接客户端。流程细节见供应商接入文档。 Claude Code 怎么接到本地网关上到Agent 配置页面点添加配置选 Claude Code填配置名称选中要暴露给它的模型留空则保留 Claude Code 自带默认模型保存。生效范围试用阶段选默认的仅从 CCR 打开时生效确认稳定后再改系统默认。然后用配置卡片上的终端按钮启动 CLI——启动横幅里能看到API Base URL: http://127.0.0.1:3456这就是请求进网关的直接证据。发一条消息去日志页核对这条请求的最终供应商、模型、状态码、耗时都会记下来CLI 里用/model可以查看和切换 CCR 暴露的模型列表。做完这步你会看到日志页多出一条记录最终模型列显示的是你刚配的那个供应商/模型而不是 Anthropic 官方端点。如果日志里没有记录先检查你是不是绕过了 CCR 卡片直接手敲claude启动的——这一步最容易卡住。各 AgentCodex、Grok CLI、Kimi CLI 等的字段差异见Agent 配置接入文档。️ 回退与条件路由规则怎么配路由页的规则列表按顺序匹配第一条命中的启用规则改写请求可以按 Header/Body 条件换模型也可以给这条规则单独配失败时的重试次数和有序 Fallback 模型列表。单个条件表达不了的时候把规则类型改成 Node.js 脚本脚本在独立 Worker 里执行读取完整请求后返回目标模型超时范围 10–30000 毫秒if (input.summary.lastUserText.includes(review)) { return { model: openrouter/deepseek-v3 }; } return null;脚本每次执行前重新读文件改完不用重存规则脚本异常或超时是 fail-open——记录路由诊断后继续下一条规则不会把请求卡死。input里除了body、headers还有tokenCount、lastUserText、sessionId这些现成字段做按消息长度分流按 Key 灰度这类判断不用自己解析 JSON。另有一个隐藏福利给模型页的模型填上 Description 后Claude Code 派生 Subagent/Workflow 时会根据描述自动挑选模型并在请求里带上标签CCR 按标签路由不用你手动管子代理。完整字段说明在智能路由配置文档。注意规则按列表顺序匹配、第一条命中即生效顺序错了请求会去你不想去的模型日志里能看到具体命中了哪条规则排查时先核对顺序。⚖️ CCR 不擅长什么CCR 是转发和调度层不是模型本身。说白了它不会让任何基模变强你为了省钱把日常任务路由到 Ollama 本地小模型简单问答没问题但把复杂重构也指过去输出质量直接掉档改的时间比省的 Token 费还多——分层的关键是你得清楚哪个任务该去哪层。配置面也有成本供应商多了、规则多了协议探测、凭据池权重、规则顺序、Fallback 链都要自己推演某条请求没去预期模型时你得去请求日志里翻最终 resolved model和路由诊断而不是看界面猜。如果你只有一台机器、一个 Claude Code、一份稳定官方订阅直接加这层的收益很小它真正回本的场景是多客户端Claude Code Codex IDE 插件并存、多 Key、多供应商。判断标准可以量化成两个数数一下你每天有多少个不同供应商/Key 在出请求、一周内手动改过几次模型配置。前者大于等于 2或后者大于等于 3 次网关层就值得上——Key 限流时改一处 CCR 配置不用翻每个客户端的 env日志页还能直接回答这条请求最后打到哪个模型、花了多少。部署前自查一个问题你现在跑几个客户端、几个供应商如果答案是一个客户端、一个供应商、从不切换这套方案先放一放。【免费下载链接】claude-code-routerOne local control plane for every AI agent: route across models, fuse new capabilities, orchestrate tools, and stay fully in control.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/claude-code-router创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
Claude Code Router 本地路由网关
Claude Code Router 本地路由网关【免费下载链接】claude-code-routerOne local control plane for every AI agent: route across models, fuse new capabilities, orchestrate tools, and stay fully in control.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/claude-code-router昨晚我让 Claude Code 跑一整夜的批量测试修复不想每次都打官方 API就把它的请求指向了 Claude Code Router——一个本地模型网关把 Agent 的请求路由到你选定的供应商。之后 Claude Code、Codex 发出的请求都先到本机 127.0.0.1:3456按规则转发失败自动重试每条请求留一条日志。 Claude Code Router 是怎么路由请求的把 CCR 理解成公司前台来访者Claude Code、Codex 这些 Agent不用知道该找哪个部门供应商只把工单交给前台前台按你定的规则分派——填表这种事派给本地小模型疑难件派给云端强模型强模型限流了就转备用线路全程登记在册。事实层面它就是一个监听127.0.0.1:3456的本地 HTTP 入口对上承接 OpenAI Chat/Responses、Anthropic Messages、Gemini 等协议并做协议转换对内管理供应商、凭据池、路由规则对每条请求记录最终供应商、模型、耗时、Token 和成本估算。核心路由逻辑在 packages/core/src/routing/。最小启动方式npm CLI无需桌面环境npm install -g musistudio/claude-code-router ccr ui三种发行方式对比方式入口管理端口模型网关桌面应用应用窗口应用内窗口http://127.0.0.1:3456npm CLI需 Node.js 22ccr命令http://127.0.0.1:3458http://127.0.0.1:3456Docker仓库根目录docker compose up -d --buildNginx与网关共用 3458http://127.0.0.1:3458注意CLI 的 3458 只是管理端口模型网关始终在 3456不要把 Agent 指到 3458 上Docker 方式需要源码可git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/claude-code-router后在仓库根目录执行。 供应商怎么添加、连通性怎么验证打开供应商页面点添加供应商选内置预设OpenRouter、DeepSeek、Moonshot 等或选自定义 API 地址。接 Ollama 这类本地服务就填 OpenAI 兼容端点http://localhost:11434/v1API Key 随便填一个占位值。填完 CCR 会自动探测端点支持的协议和可用模型探测不准可以在高级设置里关闭自动探测、手动指定协议。确认模型后点检测连通性它会用当前地址、密钥、协议发一次真实请求来验证整条链路。注意这次检测真实消耗少量 Token 或计入供应商侧请求次数所以只勾选需要确认的模型别全选。多 Key 场景在凭据步骤切到凭据池给各 Key 设优先级、权重和限额CCR 会在 Key 之间轮换单 Key 限流不会直接打断请求。做完这步你会看到供应商列表里探测出的模型带上了连通性通过的状态。此时网关侧就绪接下来接客户端。流程细节见供应商接入文档。 Claude Code 怎么接到本地网关上到Agent 配置页面点添加配置选 Claude Code填配置名称选中要暴露给它的模型留空则保留 Claude Code 自带默认模型保存。生效范围试用阶段选默认的仅从 CCR 打开时生效确认稳定后再改系统默认。然后用配置卡片上的终端按钮启动 CLI——启动横幅里能看到API Base URL: http://127.0.0.1:3456这就是请求进网关的直接证据。发一条消息去日志页核对这条请求的最终供应商、模型、状态码、耗时都会记下来CLI 里用/model可以查看和切换 CCR 暴露的模型列表。做完这步你会看到日志页多出一条记录最终模型列显示的是你刚配的那个供应商/模型而不是 Anthropic 官方端点。如果日志里没有记录先检查你是不是绕过了 CCR 卡片直接手敲claude启动的——这一步最容易卡住。各 AgentCodex、Grok CLI、Kimi CLI 等的字段差异见Agent 配置接入文档。️ 回退与条件路由规则怎么配路由页的规则列表按顺序匹配第一条命中的启用规则改写请求可以按 Header/Body 条件换模型也可以给这条规则单独配失败时的重试次数和有序 Fallback 模型列表。单个条件表达不了的时候把规则类型改成 Node.js 脚本脚本在独立 Worker 里执行读取完整请求后返回目标模型超时范围 10–30000 毫秒if (input.summary.lastUserText.includes(review)) { return { model: openrouter/deepseek-v3 }; } return null;脚本每次执行前重新读文件改完不用重存规则脚本异常或超时是 fail-open——记录路由诊断后继续下一条规则不会把请求卡死。input里除了body、headers还有tokenCount、lastUserText、sessionId这些现成字段做按消息长度分流按 Key 灰度这类判断不用自己解析 JSON。另有一个隐藏福利给模型页的模型填上 Description 后Claude Code 派生 Subagent/Workflow 时会根据描述自动挑选模型并在请求里带上标签CCR 按标签路由不用你手动管子代理。完整字段说明在智能路由配置文档。注意规则按列表顺序匹配、第一条命中即生效顺序错了请求会去你不想去的模型日志里能看到具体命中了哪条规则排查时先核对顺序。⚖️ CCR 不擅长什么CCR 是转发和调度层不是模型本身。说白了它不会让任何基模变强你为了省钱把日常任务路由到 Ollama 本地小模型简单问答没问题但把复杂重构也指过去输出质量直接掉档改的时间比省的 Token 费还多——分层的关键是你得清楚哪个任务该去哪层。配置面也有成本供应商多了、规则多了协议探测、凭据池权重、规则顺序、Fallback 链都要自己推演某条请求没去预期模型时你得去请求日志里翻最终 resolved model和路由诊断而不是看界面猜。如果你只有一台机器、一个 Claude Code、一份稳定官方订阅直接加这层的收益很小它真正回本的场景是多客户端Claude Code Codex IDE 插件并存、多 Key、多供应商。判断标准可以量化成两个数数一下你每天有多少个不同供应商/Key 在出请求、一周内手动改过几次模型配置。前者大于等于 2或后者大于等于 3 次网关层就值得上——Key 限流时改一处 CCR 配置不用翻每个客户端的 env日志页还能直接回答这条请求最后打到哪个模型、花了多少。部署前自查一个问题你现在跑几个客户端、几个供应商如果答案是一个客户端、一个供应商、从不切换这套方案先放一放。【免费下载链接】claude-code-routerOne local control plane for every AI agent: route across models, fuse new capabilities, orchestrate tools, and stay fully in control.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/claude-code-router创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
