Claude Code Router3 步接入本地模型把编码请求路由给合适的模型【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你让 Claude Code 补全一段 while 循环它实际调用的是哪家云的什么模型Claude Code Router 就是一个本地的多模型路由网关所有 Agent 的请求都先经过它简单任务交给本地模型硬任务再走云端强模型。它到底是什么Agent 前面的本地网关它不是模型也不是客户端而是坐在 Agent 和模型之间的网关。Claude Code、Codex 这些客户端统一指向一个本地地址背后具体由哪个供应商、哪个模型、哪个账号接单全由你决定。换模型时不用动客户端配置。从零到跑通装服务、接模型、写规则拉代码并启动服务git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/claude-code-router cd claude-code-router docker compose up -d --build打开http://127.0.0.1:3458是管理页面模型网关监听 3456 端口。不想用 Docker 的话桌面应用和 npm CLI 也走同一套流程全局装包后执行ccr ui详见 docker/README.md。接上你的第一个本地模型ollama serve ollama pull qwen2.5-coder:latest在 Providers 页面点 Add Provider选自定义 OpenAI 兼容端点地址填http://localhost:11434/v1/chat/completions。顺手再加一个云端供应商做兜底。写第一条路由规则在 Routing 页面点添加条件选request.body、字段填model把模型改写成ollama/qwen2.5-coder:latest其余情况保持默认。保存后发一次请求到 Logs 页面看是否真的命中了本地模型。多模型路由策略怎么设计按任务类型选模型别先背界面字段先按任务类型 → 该交给谁想清楚代码补全、格式化、简单修改 → 本地便宜模型复杂推理、跨文件重构 → 云端强模型读长文档、整理大量日志 → 长上下文模型子代理、后台任务 → 快速便宜模型需要看图或联网搜索 → Fusion 组合模型两个典型场景值得展开。一是后台任务Claude Code 内部做摘要、维护状态时会发大量轻量请求不配路由的话它们全落在默认的大模型上费钱且没必要指给一个快而便宜的模型就能省下来。二是子代理CCR 支持在模型页给每个模型写 Description比如适合代码搜索和简单修改Claude Code 派生子任务时会据此选模型主请求留在强模型上子任务跑便宜模型。另外记住一条原则规则从上到下匹配、第一条命中生效具体规则放前面兜底规则放最后。钱花在哪、省在哪云端与本地成本对比任务类型云端成本单次本地成本单次日常代码补全$0.10$0.001简单问题解答$0.05$0.0005复杂算法设计$0.20$0.20文档代码审查$0.15$0.15按每天 100 次调用算月省大约 $59。硬任务仍要走云端模型关键是把大多数不需要强推理的请求划给本地。Overview 页面能看到每天的 token 数和估算成本跑几天后省了多少自己心里有数。进阶玩法Fusion 组合模型与请求日志模型本身不会看图但你想做图像理解就用 Fusion在 Fusion 页面把文本模型和视觉、联网搜索或 MCP 工具组合成一个新模型Agent 直接选用客户端不用改。请求表现不符合预期时去 Logs 页面核对每条请求最终命中的供应商、模型、token、耗时和成本在设置里打开 Agent 观测还能看到完整的执行链路。实在拿不准路由改了什么打开调试界面直接看发出去的原始请求。踩坑速查5 个最常见的卡点Agent 没走 CCR日志里没有记录 →curl http://127.0.0.1:3456/health确认网关是否在运行 → 在服务页面启动网关且 Agent 要从 CCR 里启动供应商返回 401/403 → 在供应商页面跑一次模型连通性检查 → 逐字核对 API Key 和 Base URL报model not found→ 对比供应商模型列表、路由规则、Agent 配置三处的模型名 → 改一致请求命中了错误模型 → 在请求日志里对比 request model 和 resolved model → 调整规则顺序第一条命中生效Ollama 连不上 →curl http://localhost:11434/v1/models看是否返回模型列表 → 确认 Ollama 服务在运行更多问题可查 docs/src/content/docs/zh/troubleshooting.md。 下次再让 Claude Code 补全 while 循环时请求会先落到你本机的 3456 端口再由你写的规则分发。现在就做两件事docker compose up -d --build把服务拉起来然后写第一条指向qwen2.5-coder的路由规则第二天打开日志页看成本栏就知道省下了多少。【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