Claude Code Router深度解析：开源AI路由器架构设计与核心特性

在AI开发领域，开发者常常面临一个棘手问题：如何在不拥有Anthropic账户的情况下使用Claude Code，同时灵活切换不同的大语言模型（LLM）提供商？Claude Code Router（CCR）作为一款开源AI请求路由工具，正是为解决这一痛点而生。本文将深入剖析CCR的架构设计与核心特性，帮助开发者充分利用这一强大工具优化AI工作流。

核心架构解析

Claude Code Router采用分层架构设计，主要包含以下核心模块：

1. 服务器层

服务器层基于Fastify框架构建，提供RESTful API接口，负责请求处理与响应分发。核心实现位于src/server.ts，其中createServer函数初始化了整个服务，包括配置读写、静态资源服务、API端点注册等关键功能。

服务器层主要职责：

• 提供配置管理接口（/api/config）
• 实现服务重启机制（/api/restart）
• 支持日志查看与清理
• 处理模型路由与请求转换

2. 路由层

路由层是CCR的核心，决定了如何将不同类型的请求分发到最合适的模型。路由逻辑主要在src/utils/router.ts中实现，通过router函数完成请求分析与模型选择。

路由决策流程：

路由层支持多种路由规则，包括默认路由、长上下文路由、图像任务路由等，具体配置可参考Router对象定义。

3. 转换层

转换层负责请求/响应格式的转换，确保不同模型提供商之间的兼容性。核心实现包括：

• src/utils/SSEParser.transform.ts：处理Server-Sent Events (SSE) 协议的解析
• src/utils/SSESerializer.transform.ts：实现SSE协议的序列化
• src/utils/rewriteStream.ts：提供流数据重写能力

转换层通过Transformer机制实现请求/响应的定制化处理，支持全局转换和模型特定转换，满足不同API规范的适配需求。

4. 代理层

代理层实现了与Claude Code的集成，通过环境变量配置将Claude Code的请求重定向到CCR服务。核心逻辑在src/utils/codeCommand.ts中，通过executeCodeCommand函数启动Claude Code并配置相关环境变量。

关键环境变量配置：

const env: Record<string, string> = {
  ...process.env,
  ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: config?.APIKEY || "test",
  ANTHROPIC_BASE_URL: `http://127.0.0.1:${port}`,
  NO_PROXY: `127.0.0.1`,
  DISABLE_TELEMETRY: 'true',
  DISABLE_COST_WARNINGS: 'true',
};

核心功能特性

1. 多模型路由

CCR支持基于不同场景动态选择模型，主要路由策略包括：

• 默认路由：处理常规请求
• 长上下文路由：处理大token量请求（默认阈值60,000 tokens）
• 思考路由：优化推理密集型任务
• 背景路由：处理后台任务，可选用本地模型
• 图像路由：处理图像相关任务（beta版）

路由配置示例：

"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",
  "image": "openrouter,anthropic/claude-3.5-sonnet"
}

2. 多提供商支持

CCR支持多种模型提供商，包括OpenRouter、DeepSeek、Ollama、Gemini等。提供商配置位于Providers数组中，每个提供商包含名称、API基础URL、API密钥、支持模型列表及转换规则。

提供商配置示例：

{
  "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"] }
}

3. 图像处理能力

CCR通过内置的图像代理（Image Agent）提供图像分析能力，核心实现位于src/agents/image.agent.ts。图像代理使用LRU缓存存储图像数据，并通过工具调用机制实现图像分析功能。

图像处理流程：

1. 检测用户消息中的图像内容
2. 存储图像并生成唯一ID
3. 注入系统提示，指导模型调用图像分析工具
4. 将图像分析任务路由到指定模型
5. 返回分析结果

4. 动态模型切换

CCR支持在Claude Code中通过/model命令动态切换模型，格式为/model provider_name,model_name。例如：

/model openrouter,anthropic/claude-3.5-sonnet

此外，CCR还支持子代理路由，通过特殊标记指定子代理使用的模型：

<CCR-SUBAGENT-MODEL>openrouter,anthropic/claude-3.5-sonnet</CCR-SUBAGENT-MODEL>

5. 状态监控

CCR提供状态行（Status Line）工具，用于实时监控服务运行状态。状态行可在UI中启用，显示当前连接数、请求量、模型使用情况等关键指标。

状态行效果：

快速上手指南

1. 安装步骤

首先安装Claude Code：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

然后安装Claude Code Router：

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

2. 配置文件

配置文件位于~/.claude-code-router/config.json，包含API密钥、代理设置、提供商配置、路由规则等关键信息。详细配置示例可参考项目文档。

配置文件支持环境变量插值，可将敏感信息存储在环境变量中：

{
  "OPENAI_API_KEY": "$OPENAI_API_KEY",
  "GEMINI_API_KEY": "${GEMINI_API_KEY}"
}

3. 启动服务

使用以下命令启动Claude Code Router：

ccr code

如需修改配置后重启服务：

ccr restart

4. UI模式

CCR提供Web UI便于配置管理，通过以下命令启动：

ccr ui

UI界面：

高级功能

1. 自定义转换

CCR支持自定义请求/响应转换，通过transformer配置实现。内置转换器包括deepseek、gemini、openrouter等，也可通过路径引入外部转换器。

转换器配置示例：

"transformer": {
  "use": [
    ["maxtoken", {"max_tokens": 65536}],
    "enhancetool"
  ],
  "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507": {
    "use": ["reasoning"]
  }
}

2. 自定义路由

对于复杂路由需求，CCR支持通过CUSTOM_ROUTER_PATH指定自定义路由脚本：

{
  "CUSTOM_ROUTER_PATH": "/User/xxx/.claude-code-router/custom-router.js"
}

自定义路由脚本需导出一个异步函数，接收请求对象和配置对象，返回提供商和模型名称。

3. GitHub Actions集成

CCR可集成到GitHub Actions工作流中，实现CI/CD流程中的AI任务自动化。关键配置步骤：

1. 准备环境并安装CCR
2. 配置config.json文件
3. 启动CCR服务
4. 运行Claude Code命令

详细配置可参考项目文档中的GitHub Actions部分。

项目结构

Claude Code Router的主要文件结构如下：

• 核心代码：src/

  • 服务器实现：src/server.ts
  • 路由逻辑：src/utils/router.ts
  • 图像代理：src/agents/image.agent.ts
  • 转换工具：src/utils/SSEParser.transform.ts、src/utils/SSESerializer.transform.ts
  • 流重写：src/utils/rewriteStream.ts

• 用户界面：ui/

  • UI组件：ui/src/components/
  • 类型定义：ui/src/types.ts

• 文档：README.md、README_zh.md

• 博客文章：blog/

  • 项目动机与原理：blog/zh/项目初衷及原理.md
  • 路由功能扩展：blog/zh/或许我们能在Router中做更多事情.md

未来展望

Claude Code Router的发展路线图显示，项目团队计划在未来版本中增强多模态支持、扩展插件系统、优化性能监控，并提供更丰富的路由策略。

通过持续优化和扩展，CCR有望成为AI开发中的关键基础设施，帮助开发者更高效地利用各类AI模型，降低集成复杂度，提升开发效率。

总结

Claude Code Router通过创新的路由架构，为开发者提供了灵活、高效的AI模型管理解决方案。其核心优势包括：

1. 多模型路由：根据任务类型智能选择最优模型
2. 多提供商支持：兼容主流AI模型提供商的API
3. 灵活的转换机制：确保不同API之间的兼容性
4. 图像处理能力：通过代理机制扩展图像分析功能
5. 直观的UI管理：简化配置与监控流程

无论是个人开发者还是企业团队，都可以通过CCR优化AI工作流，降低模型集成成本，提升AI应用的性能与可靠性。

要了解更多关于Claude Code Router的信息，请参考项目文档和源代码，开始探索这一强大工具的无限可能。