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使用claude code router + cc switch，在claude code中接入官方大模型以及第三方平台提供的聚合大模型API

news 2026/3/27 0:04:50

使用claude code时，像ds，glm，qwen此类官方大模型都提供有适配cc的接入方式。

但是像白山智算这种提供聚合大模型API服务的，无法直接接入，需要通过claude-code-router进行本地代理。

0. 你的电脑需要安装了 Node.js，在命令行输入：

node --version

如果显示版本号(比如 v18.17.0)，说明已安装。如果没有，去 nodejs.org 下载安装。

1. 安装 claude code

npm install -g @anthropic-ai/claude-code --registry=https://registry.npmmirror.com

claude code安装后，不要使用官方登录

如果已经安装了claude code，并且已经登录了claude code的官方账号的，需要使用命令退出账号，毕竟你要使用其他官方大模型的话，没有登录的必要。

claude /logout

因为cc switch 会在配置文件插入token配置，在即登录了官方账号，又添加了自定义配置的情况下，cc会提示冲突警告。

2. 安装cc switch

前往 GitHub - farion1231/cc-switch: A cross-platform desktop All-in-One assistant tool for Claude Code, Codex, OpenCode & Gemini CLI. Release页面下载对应设备的安装包

如果先前使用了环境变量配置了cc的，建议首次启动ccs时提供管理员权限，可以自动将先前的环境变量配置备份并清除。

3. 安装 claude-code-router

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

claude-code-router 安装完成后，执行命令

ccr ui

会在本地启动一个服务并打开一个前端可视化配置页面

先说如何在cc switch中接入官方的大模型

1. 启动cc switch

2. 点击右上角 + 号

cc switch默认提供了官方大模型的预设配置。

拿deepseek举例

选中对应预设配置后，只需要填写官方的api key，保存即可。

2. 通过claude-code-router接入第三方的平台

这里用的白山智算，官方提供的的基础api调用

这里需要你知道第三方平台的api调用端点，apiKey，这里假设你已经获取了。

1.打开刚才通过ccr ui启动的页面

2.点击添加新的供应商

3.输入对应的api调用端点、apiKey、大模型名称（第三方基本都是支持多种大模型混合的）

填写完毕后点击保存。再点击右上角的保存并重启

保险一点再去终端执行一次重启命令

ccr restart

接下来找到claude-code-router的配置文件，默认在当前用户名下的 ~/.claude-code-router/config.json

以windows举例，路径为C:\Users\<用户名>\.claude-code-router

打开配置文件 config.json

默认的APIKEY应该是空字符串，这里需要你自己手填一个apikey，随便写一个就行，填完复制一下。后面会用到的。

同时记住 HOST 和 PORT

修改完配置后保存，打开cc switch，点击右上角+号添加新的供应商

只需要两个关键信息，一个是apikey，就是刚才在配置文件中你手动设置的apikey

另一个是请求地址，就是配置文件中的HOST+PORT

下划页面填写模型名称，你调用哪个就填哪个模型名称。

通常第三方平台的api文档会提供，拿我用的白山智算举例，其中model的值就是对应大模型调用名称，有的可能区分大小写，以官方文档为准。

import requestsurl = "https://api.edgefn.net/v1/chat/completions"
headers = {"Authorization": "Bearer {YOUR_API_KEY}", "Content-Type": "application/json"
}
data = {"model": "MiniMax-M2.5","messages": [{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}]
}response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

第三方平台基本都是提供多模型调用的，如果有需要可以填写不同的大模型来执行不同的任务，比如推理模型可以设置为DeepSeek-V3.2