mirrors/claude-code-router

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从CLI工具风格看工具渐进式披露

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

✨ 功能

模型路由: 根据您的需求将请求路由到不同的模型（例如，后台任务、思考、长上下文）。
多提供商支持: 支持 OpenRouter、DeepSeek、Ollama、Gemini、Volcengine 和 SiliconFlow 等各种模型提供商。
请求/响应转换: 使用转换器为不同的提供商自定义请求和响应。
动态模型切换: 在 Claude Code 中使用 /model 命令动态切换模型。
GitHub Actions 集成: 在您的 GitHub 工作流程中触发 Claude Code 任务。
插件系统: 使用自定义转换器扩展功能。

🚀 快速入门

1. 安装

首先，请确保您已安装 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

创建并配置您的 ~/.claude-code-router/config.json 文件。有关更多详细信息，您可以参考 config.example.json。

config.json 文件有几个关键部分：

PROXY_URL (可选): 您可以为 API 请求设置代理，例如："PROXY_URL": "http://127.0.0.1:7890"。
LOG (可选): 您可以通过将其设置为 true 来启用日志记录。当设置为 false 时，将不会创建日志文件。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 使用两个独立的日志系统：
- 服务器级别日志: HTTP 请求、API 调用和服务器事件使用 pino 记录在 ~/.claude-code-router/logs/ 目录中，文件名类似于 ccr-*.log
- 应用程序级别日志: 路由决策和业务逻辑事件记录在 ~/.claude-code-router/claude-code-router.log 文件中
APIKEY (可选): 您可以设置一个密钥来进行身份验证。设置后，客户端请求必须在 Authorization 请求头 (例如, Bearer your-secret-key) 或 x-api-key 请求头中提供此密钥。例如："APIKEY": "your-secret-key"。
HOST (可选): 您可以设置服务的主机地址。如果未设置 APIKEY，出于安全考虑，主机地址将强制设置为 127.0.0.1，以防止未经授权的访问。例如："HOST": "0.0.0.0"。
NON_INTERACTIVE_MODE (可选): 当设置为 true 时，启用与非交互式环境（如 GitHub Actions、Docker 容器或其他 CI/CD 系统）的兼容性。这会设置适当的环境变量（CI=true、FORCE_COLOR=0 等）并配置 stdin 处理，以防止进程在自动化环境中挂起。例如："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，如果未配置其他路由，则该模型将用于所有请求。
API_TIMEOUT_MS: API 请求超时时间，单位为毫秒。

这是一个综合示例：

{
  "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 Router 运行 Claude Code

使用 router 启动 Claude Code：

ccr code

注意: 修改配置文件后，需要重启服务使配置生效：
ccr restart

4. UI 模式

为了获得更直观的体验，您可以使用 UI 模式来管理您的配置：

ccr ui

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

5. CLI 模型管理

对于偏好终端工作流的用户，可以使用交互式 CLI 模型选择器：

ccr model

该命令提供交互式界面来：

查看当前配置
查看所有配置的模型（default、background、think、longContext、webSearch、image）
切换模型：快速更改每个路由器类型使用的模型
添加新模型：向现有提供商添加模型
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
- Transformer 配置，支持：
  - 多个转换器（openrouter、deepseek、gemini 等）
  - Transformer 选项（例如，带自定义限制的 maxtoken）
  - 特定于提供商的路由（例如，OpenRouter 提供商偏好）

CLI 工具验证所有输入并提供有用的提示来引导您完成配置过程，使管理复杂的设置变得容易，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

# 使用元数据导出
ccr preset export my-preset --description "我的 OpenAI 配置" --author "您的名字" --tags "openai,生产环境"

# 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：导出期间自动清理 API 密钥和其他敏感数据（标记为 {{field}} 占位符）
动态配置：预设可以包含输入架构，用于在安装期间收集所需信息
版本控制：每个预设包含版本元数据，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. Activate 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，使您能够直接使用 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)"

此命令会以 shell 友好的格式输出必要的环境变量，这些变量将在当前的 shell 会话中设置。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配置的路由器和模型。

activate 命令设置以下环境变量：

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: 来自配置的 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: 来自配置的 API 超时时间

注意：在使用激活的环境变量之前，请确保 Claude Code Router 服务正在运行（ccr start）。环境变量仅在当前 shell 会话中有效。要使其持久化，您可以将 eval "$(ccr activate)" 添加到您的 shell 配置文件（例如 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc）中。

Providers

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

name: 提供商的唯一名称。
api_base_url: 聊天补全的完整 API 端点。
api_key: 您提供商的 API 密钥。
models: 此提供商可用的模型名称列表。
transformer (可选): 指定用于处理请求和响应的转换器。

Transformers

Transformers 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 Transformer: 将转换器应用于提供商的所有模型。在此示例中，openrouter 转换器将应用于 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"] }
 }

特定于模型的 Transformer: 将转换器应用于特定模型。在此示例中，deepseek 转换器应用于所有模型，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 Transformer 传递选项: 某些转换器（如 maxtoken）接受选项。要传递选项，请使用嵌套数组，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 Transformer：

Anthropic: 如果你只使用这一个转换器，则会直接透传请求和响应(你可以用它来接入其他支持Anthropic端点的服务商)。
deepseek: 适配 DeepSeek API 的请求/响应。
gemini: 适配 Gemini API 的请求/响应。

openrouter: 适配 OpenRouter API 的请求/响应。它还可以接受一个 provider 路由参数，以指定 OpenRouter 应使用哪些底层提供商。有关更多详细信息，请参阅 OpenRouter 文档。请参阅下面的示例：

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

groq: 适配 groq API 的请求/响应
maxtoken: 设置特定的 max_tokens 值。
tooluse: 优化某些模型的工具使用(通过tool_choice参数)。
gemini-cli (实验性): 通过 Gemini CLI gemini-cli.js 对 Gemini 的非官方支持。
reasoning: 用于处理 reasoning_content 字段。
sampling: 用于处理采样信息字段，如 temperature、top_p、top_k 和 repetition_penalty。
enhancetool: 对 LLM 返回的工具调用参数增加一层容错处理（这会导致不再流式返回工具调用信息）。
cleancache: 清除请求中的 cache_control 字段。
vertex-gemini: 处理使用 vertex 鉴权的 gemini api。
qwen-cli (实验性): 通过 Qwen CLI qwen-cli.js 对 qwen3-coder-plus 的非官方支持。
rovo-cli (experimental): 通过 Atlassian Rovo Dev CLI rovo-cli.js 对 GPT-5 的非官方支持。

自定义 Transformer:

您还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"
        }
      }
  ]
}

Router

Router 对象定义了在不同场景下使用哪个模型：

default: 用于常规任务的默认模型。
background: 用于后台任务的模型。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（如计划模式）的模型。
longContext: 用于处理长上下文（例如，> 60K 令牌）的模型。
longContextThreshold (可选): 触发长上下文模型的令牌数阈值。如果未指定，默认为 60000。
webSearch: 用于处理网络搜索任务，需要模型本身支持。如果使用openrouter需要在模型后面加上:online后缀。
image(测试版): 用于处理图片类任务（采用CCR内置的agent支持），如果该模型不支持工具调用，需要将config.forceUseImageAgent属性设置为true。

您还可以使用 /model 命令在 Claude Code 中动态切换模型： /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，您可以在 config.json 中通过 CUSTOM_ROUTER_PATH 字段指定一个自定义路由器脚本。这允许您实现超出默认场景的复杂路由规则。

在您的 config.json 中配置:

{
  "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，并应返回提供商和模型名称的字符串（例如 "provider_name,model_name"），如果返回 null 则回退到默认路由。

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

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

/**
 * 一个自定义路由函数，用于根据请求确定使用哪个模型。
 *
 * @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>} - 一个解析为 "provider,model_name" 字符串的 Promise，如果返回 null，则使用默认路由。
 */
module.exports = async function router(req, config) {
  const userMessage = req.body.messages.find(m => m.role === 'user')?.content;

  if (userMessage && userMessage.includes('解释这段代码')) {
    // 为代码解释任务使用更强大的模型
    return 'openrouter,anthropic/claude-3.5-sonnet';
  }

  // 回退到默认的路由配置
  return null;
};

子代理路由

对于子代理内的路由，您必须在子代理提示词的开头包含 <CCR-SUBAGENT-MODEL>provider,model</CCR-SUBAGENT-MODEL> 来指定特定的提供商和模型。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是否存在潜在的优化空间...

Status Line (Beta)

为了在运行时更好的查看claude-code-router的状态，claude-code-router在v1.0.40内置了一个statusline工具，你可以在UI中启用它，

效果如下： statusline

🤖 GitHub Actions

将 Claude Code Router 集成到您的 CI/CD 管道中。在设置 Claude Code Actions 后，修改您的 .github/workflows/claude.yaml 以使用路由器：

name: Claude Code

on:
  issue_comment:
    types: [created]
  # ... other triggers

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

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

      - name: Run 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"

这种设置可以实现有趣的自动化，例如在非高峰时段运行任务以降低 API 成本。

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