用 Claude Code Router 把 Claude Code 接到 DeepSeek本地模型路由网关落地指南【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-routerClaude Code RouterCCR是一个跑在本机的模型网关解决的核心问题是Claude Code 默认只连 Anthropic而你手里的额度可能在 DeepSeek、Moonshot、OpenRouter 等多家供应商上。把 Claude Code 的出口指到 CCRDeepSeek 接入、模型路由、失败回退就都在一个地方管理客户端侧几乎无感。适合日常重度使用 Claude Code、同时持有多家模型额度的开发者。先判断这类本地网关适合什么场景需要 CCR 的典型情况有三类额度分散。你同时在多家平台有 API Key 或订阅希望按任务成本把请求分到不同供应商而不是每次改客户端配置。任务分层。日常问答、写代码这类高频任务想走便宜快模型架构分析、难题拆解再切到推理模型。用 CCR 的路由规则可以做到按任务自动分流。本地统一管理。路由、回退、日志都集中在本机一份配置里Claude Code 只认一个固定地址换上游不需要动客户端。反过来如果你只是临时调一两个模型 API直接拿 Key 请求上游更省事CCR 反而是多余的一层。最小链路客户端、网关、上游模型各干什么整条链路只有三个角色客户端Claude Code发出对话请求。本地网关CCR 默认监听http://127.0.0.1:3456这是 Claude Code 唯一认识的地址。上游模型DeepSeek 的https://api.deepseek.com或其他供应商。从 CCR 启动的 Claude Code 会显示网关地址确认 Base URL 指向 3456 端口即代表请求已经进网关CCR 的作用一句话概括把多个上游模型变成一组可切换、可路由、可回退的统一出口。模型请求进网关后CCR 按你配的供应商和规则决定实际发给哪个 API响应再原路转回。从安装到第一次可用按顺序做六步每步都有明确的完成标志准备环境确认 Node.js 22 及以上node --version。安装 CLInpm install -g musistudio/claude-code-router启动管理界面ccr ui后台服务启动后浏览器打开管理界面默认地址http://127.0.0.1:3458。添加供应商在供应商 → 添加供应商里选 DeepSeek 预设。API 地址和协议OpenAI Chat Completions预设已填好你只需填入 API Key然后勾选要启用的模型如deepseek-chat、deepseek-reasoner。验证连通性点检测连通性确认 Key 有效、模型 ID 可调用。这一步能提前暴露 90% 的配置错误。配置 Agent 并启动客户端在Agent 配置添加一条 Claude Code 配置填配置名称、选默认模型、保存并启用再从 CCR 的入口按钮打开 Claude Code。DeepSeek 在预设里已经带了余额查询供应商页面能看到账户余量第一次可用性验证发一条消息确认能收到回复再进 CCR 的请求日志确认这条请求解析到的供应商/模型是deepseek/…在 CLI 里运行/model应能看到 CCR 暴露的模型列表。三项都通过链路就通了。按任务类型选模型选模型的判断标准只有一个任务画像和模型特性是否匹配。四类常见任务的取舍高频对话提问、查资料、轻量修改用deepseek/deepseek-chat。判断标准是调用频率高、单次上下文短优先响应速度和成本。代码任务写函数、修 bug、小范围重构同样倾向deepseek-chat。判断标准是任务在单文件或少量文件内可完成如果任务常跨文件再考虑换更强的模型。复杂推理架构分析、难题拆解、跨模块排查用deepseek/deepseek-reasoner。判断标准是任务需要多步推理且结果质量优先于速度。注意它出结果更慢对应路由规则要单独调大超时。长上下文读大日志、长文档、仓库级梳理不要硬塞给上面的模型。判断标准是预估输入 token 接近或超过模型上下文窗口此时应另配一个长上下文模型否则内容会被截断输出质量不可控。落地方式是两条腿给 Agent 配置设一个稳妥的默认模型覆盖未命中路由的情况再在路由页面按场景写具体规则。两种更灵活的分流方式条件规则只能匹配单个字段。想按消息内容分流有两条路径。路径一脚本规则按内容选模型。把路由规则类型改为 Node.js 脚本指向本地脚本文件。脚本按规则列表顺序执行命中则返回目标模型返回null表示不命中、继续检查下一条CCR 每次执行前重新读取文件改脚本不用重存规则。最小示例——按最后一条用户消息的内容判断const text input.summary.lastUserText ?? ; if (/\b(function|def|import|class)\b/.test(text)) { return { model: deepseek/deepseek-chat }; } return null;推理类关键词的判断逻辑同理按你的实际业务写即可。脚本超时建议给 10–30000 毫秒保存前用编辑器里的测试请求跑一遍。路径二子代理单独指定模型。Claude Code 的 Agent / Task / Workflow 会派生子代理。做法是在模型页面给希望被自动选择的模型填 Description写清适合什么任务、速度和成本如何。CCR 会把这份模型清单注入 Claude Code 的工具说明派生请求的 prompt 首行就会携带形如CCR-SUBAGENT-MODEL供应商/模型/CCR-SUBAGENT-MODEL的标签CCR 识别后直接路由到标签里的模型。没有任何模型填 Description 时这套机制不会启用。字段细节和完整流程见仓库内文档 docs/src/content/docs/zh/configuration/routing.md。配置没生效或报错时查什么按排查顺序走每一步都有明确的判定标准第一步确认请求真的进了 CCR。现象回复异常或行为像没走网关。可能原因Claude Code 不是从 CCR 打开的或 Agent 配置未启用。检查点请求日志里这条请求的解析供应商/模型CLI 里/model是否能看到 CCR 模型。判定标准日志出现deepseek/…的解析结果且日志时间与你的请求对得上。第二步超时问题。现象reasoner 类模型请求中途失败。可能原因默认超时小于推理模型的耗时。检查点给该路由规则单独调大超时脚本规则支持 10–30000 毫秒。判定标准发一条典型难题请求日志状态为成功。第三步上游报 token 限制。现象请求返回错误日志里上游错误信息直接提到 max tokens。可能原因Claude Code 期望的输出长度超过 DeepSeek 模型的单次上限。检查点在命中规则里加改写把request.body.max_tokens调小到模型允许值。判定标准重发同类请求不再出现该错误。第四步规则似乎被跳过。现象写了规则但没命中。可能原因规则未启用、被更高优先级的规则抢先命中、条件与实际请求字段对不上。检查点规则列表顺序与状态开关用日志里的 resolved model 反推实际命中了哪条。判定标准调整顺序或条件后重发resolved model 变为预期值。适用边界CCR 这套方案适合日常主力使用 Claude Code、手里有多家模型额度、希望路由和回退集中在本地管理的场景。它不适合一次性调几个模型 API直接请求上游更直接、想替换 Claude Code 客户端本身、或者需要企业级权限与多租户管理的团队场景——这些需求它覆盖不了。定位清楚了再动手CCR 不改变你在 Claude Code 里的操作习惯它只负责把上游选对、选稳。【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 用 Claude Code Router 把 Claude Code 接到 DeepSeek：本地模型路由网关落地指南
用 Claude Code Router 把 Claude Code 接到 DeepSeek本地模型路由网关落地指南【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-routerClaude Code RouterCCR是一个跑在本机的模型网关解决的核心问题是Claude Code 默认只连 Anthropic而你手里的额度可能在 DeepSeek、Moonshot、OpenRouter 等多家供应商上。把 Claude Code 的出口指到 CCRDeepSeek 接入、模型路由、失败回退就都在一个地方管理客户端侧几乎无感。适合日常重度使用 Claude Code、同时持有多家模型额度的开发者。先判断这类本地网关适合什么场景需要 CCR 的典型情况有三类额度分散。你同时在多家平台有 API Key 或订阅希望按任务成本把请求分到不同供应商而不是每次改客户端配置。任务分层。日常问答、写代码这类高频任务想走便宜快模型架构分析、难题拆解再切到推理模型。用 CCR 的路由规则可以做到按任务自动分流。本地统一管理。路由、回退、日志都集中在本机一份配置里Claude Code 只认一个固定地址换上游不需要动客户端。反过来如果你只是临时调一两个模型 API直接拿 Key 请求上游更省事CCR 反而是多余的一层。最小链路客户端、网关、上游模型各干什么整条链路只有三个角色客户端Claude Code发出对话请求。本地网关CCR 默认监听http://127.0.0.1:3456这是 Claude Code 唯一认识的地址。上游模型DeepSeek 的https://api.deepseek.com或其他供应商。从 CCR 启动的 Claude Code 会显示网关地址确认 Base URL 指向 3456 端口即代表请求已经进网关CCR 的作用一句话概括把多个上游模型变成一组可切换、可路由、可回退的统一出口。模型请求进网关后CCR 按你配的供应商和规则决定实际发给哪个 API响应再原路转回。从安装到第一次可用按顺序做六步每步都有明确的完成标志准备环境确认 Node.js 22 及以上node --version。安装 CLInpm install -g musistudio/claude-code-router启动管理界面ccr ui后台服务启动后浏览器打开管理界面默认地址http://127.0.0.1:3458。添加供应商在供应商 → 添加供应商里选 DeepSeek 预设。API 地址和协议OpenAI Chat Completions预设已填好你只需填入 API Key然后勾选要启用的模型如deepseek-chat、deepseek-reasoner。验证连通性点检测连通性确认 Key 有效、模型 ID 可调用。这一步能提前暴露 90% 的配置错误。配置 Agent 并启动客户端在Agent 配置添加一条 Claude Code 配置填配置名称、选默认模型、保存并启用再从 CCR 的入口按钮打开 Claude Code。DeepSeek 在预设里已经带了余额查询供应商页面能看到账户余量第一次可用性验证发一条消息确认能收到回复再进 CCR 的请求日志确认这条请求解析到的供应商/模型是deepseek/…在 CLI 里运行/model应能看到 CCR 暴露的模型列表。三项都通过链路就通了。按任务类型选模型选模型的判断标准只有一个任务画像和模型特性是否匹配。四类常见任务的取舍高频对话提问、查资料、轻量修改用deepseek/deepseek-chat。判断标准是调用频率高、单次上下文短优先响应速度和成本。代码任务写函数、修 bug、小范围重构同样倾向deepseek-chat。判断标准是任务在单文件或少量文件内可完成如果任务常跨文件再考虑换更强的模型。复杂推理架构分析、难题拆解、跨模块排查用deepseek/deepseek-reasoner。判断标准是任务需要多步推理且结果质量优先于速度。注意它出结果更慢对应路由规则要单独调大超时。长上下文读大日志、长文档、仓库级梳理不要硬塞给上面的模型。判断标准是预估输入 token 接近或超过模型上下文窗口此时应另配一个长上下文模型否则内容会被截断输出质量不可控。落地方式是两条腿给 Agent 配置设一个稳妥的默认模型覆盖未命中路由的情况再在路由页面按场景写具体规则。两种更灵活的分流方式条件规则只能匹配单个字段。想按消息内容分流有两条路径。路径一脚本规则按内容选模型。把路由规则类型改为 Node.js 脚本指向本地脚本文件。脚本按规则列表顺序执行命中则返回目标模型返回null表示不命中、继续检查下一条CCR 每次执行前重新读取文件改脚本不用重存规则。最小示例——按最后一条用户消息的内容判断const text input.summary.lastUserText ?? ; if (/\b(function|def|import|class)\b/.test(text)) { return { model: deepseek/deepseek-chat }; } return null;推理类关键词的判断逻辑同理按你的实际业务写即可。脚本超时建议给 10–30000 毫秒保存前用编辑器里的测试请求跑一遍。路径二子代理单独指定模型。Claude Code 的 Agent / Task / Workflow 会派生子代理。做法是在模型页面给希望被自动选择的模型填 Description写清适合什么任务、速度和成本如何。CCR 会把这份模型清单注入 Claude Code 的工具说明派生请求的 prompt 首行就会携带形如CCR-SUBAGENT-MODEL供应商/模型/CCR-SUBAGENT-MODEL的标签CCR 识别后直接路由到标签里的模型。没有任何模型填 Description 时这套机制不会启用。字段细节和完整流程见仓库内文档 docs/src/content/docs/zh/configuration/routing.md。配置没生效或报错时查什么按排查顺序走每一步都有明确的判定标准第一步确认请求真的进了 CCR。现象回复异常或行为像没走网关。可能原因Claude Code 不是从 CCR 打开的或 Agent 配置未启用。检查点请求日志里这条请求的解析供应商/模型CLI 里/model是否能看到 CCR 模型。判定标准日志出现deepseek/…的解析结果且日志时间与你的请求对得上。第二步超时问题。现象reasoner 类模型请求中途失败。可能原因默认超时小于推理模型的耗时。检查点给该路由规则单独调大超时脚本规则支持 10–30000 毫秒。判定标准发一条典型难题请求日志状态为成功。第三步上游报 token 限制。现象请求返回错误日志里上游错误信息直接提到 max tokens。可能原因Claude Code 期望的输出长度超过 DeepSeek 模型的单次上限。检查点在命中规则里加改写把request.body.max_tokens调小到模型允许值。判定标准重发同类请求不再出现该错误。第四步规则似乎被跳过。现象写了规则但没命中。可能原因规则未启用、被更高优先级的规则抢先命中、条件与实际请求字段对不上。检查点规则列表顺序与状态开关用日志里的 resolved model 反推实际命中了哪条。判定标准调整顺序或条件后重发resolved model 变为预期值。适用边界CCR 这套方案适合日常主力使用 Claude Code、手里有多家模型额度、希望路由和回退集中在本地管理的场景。它不适合一次性调几个模型 API直接请求上游更直接、想替换 Claude Code 客户端本身、或者需要企业级权限与多租户管理的团队场景——这些需求它覆盖不了。定位清楚了再动手CCR 不改变你在 Claude Code 里的操作习惯它只负责把上游选对、选稳。【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