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Claude-Code-Router (CCR) 是一款创新的AI模型智能路由工具，它通过拦截Claude Code 应用对Anthropic Claude模型的请求，进行多维度分析（如Token数量、用户指令、任务类型），然后依据动态路由规则和配置，将请求智能地导向最合适的AI模型（来自如Gemini、DeepSeek、本地Ollama模型等不同的模型服务提供商）。CCR的核心机制包括API格式的自动转换与适配、基于Express.js的中间件架构、异步请求处理，以及完善的错误检测、自动降级到兜底模型和潜在的重试策略，旨在提升AI服务调用的效率、灵活性和成本效益。
在人工智能（AI）技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）已成为推动各行各业变革的核心引擎。然而，随着模型数量的激增以及它们在能力、性能和成本上的显著差异，如何高效、智能地管理和调度这些模型，以最大化其价值并满足多样化的应用需求，成为了一个亟待解决的关键问题。传统的单一模型服务模式已难以适应日益复杂的应用场景，开发者常常需要在不同模型的 API 之间进行繁琐的切换和适配，这不仅增加了开发成本，也限制了应用的整体性能和灵活性。正是在这样的背景下，Claude-Code-Router (CCR) 应运而生，它代表了一种全新的 AI 服务智能路由范式。CCR 通过其精心设计的核心算法与架构，特别是其智能路由决策机制、请求转换与转发策略以及错误处理与降级策略，为多模型的高效协作与按需调度提供了强大的技术支撑。本文将深入探讨 CCR 的这些核心技术，旨在为资深技术专家和架构师提供一个全面而深入的理解，以便更好地评估和应用此类智能路由解决方案，从而在 AI 时代构建更强大、更灵活、更经济的应用系统。
Claude-Code-Router (CCR) 的核心机制围绕着如何智能地拦截、分析、路由、转换和转发用户请求到最合适的 AI 模型，并将模型的响应有效地返回给用户。这一过程可以概括为一个精细化的处理流水线，确保了请求在整个生命周期中得到高效和准确的处理。CCR 的设计理念在于解耦用户请求与具体模型服务，通过一个中间层来动态管理请求的流向，从而实现模型选择的灵活性、成本的可控性以及服务的鲁棒性。这个中间层，即 CCR 本身，扮演着 AI 服务智能交通枢纽的角色，根据实时的请求特性和预设的策略，将任务分配给最匹配的模型实例。
CCR 的首要步骤是有效地拦截来自客户端（例如 Claude Code 工具）的 API 请求。这是通过一种巧妙的环境变量劫持机制实现的。具体而言，CCR 利用了 Claude Code 工具本身支持通过环境变量 ANTHROPIC_BASE_URL 来覆盖其默认 API 端点地址的特性 。通过设置此环境变量，可以将原本直接发送给 Anthropic 官方 API 的请求，重定向到 CCR 本地运行的服务器地址（例如 http://localhost:3456 ）。这种拦截方式无需修改 Claude Code 工具的源代码，实现了对请求流的无侵入式接管，极大地简化了部署和集成过程。一旦请求被成功拦截到 CCR 的本地服务，预处理阶段随即开始。这个阶段主要包括对传入请求的初步校验、日志记录以及为后续的智能路由决策准备必要的上下文信息。例如，CCR 可能会提取请求头中的关键信息，或者对请求体进行初步解析，以确保请求的完整性和有效性，并为后续的分析步骤提供基础数据。
