Claude Code Router 配置教程

概述

Claude Code Router 是一个强大的多模型路由管理工具，可以帮助你在多个 AI 模型提供商之间智能切换，实现负载均衡、故障转移和成本优化。

一、环境准备

1.1 系统要求

• Node.js 18+ 或 Python 3.8+
• 至少一个 AI 模型 API 密钥（OpenAI、Anthropic、智谱等）
• 基础的网络知识

1.2 安装依赖

# 使用 npm 安装
npm install -g claude-code-router

# 或使用 pip 安装
pip install claude-code-router

二、基础配置

2.1 创建配置文件

在项目根目录创建 router.config.json：

{
  "router": {
    "port": 3000,
    "host": "0.0.0.0"
  },
  "models": [
    {
      "name": "primary",
      "provider": "anthropic",
      "model": "claude-sonnet-4-20250514",
      "api_key": "your-anthropic-key",
      "weight": 70
    },
    {
      "name": "backup",
      "provider": "openai",
      "model": "gpt-4-turbo",
      "api_key": "your-openai-key",
      "weight": 30
    }
  ]
}

2.2 配置参数说明

三、路由策略

3.1 轮询模式（Round Robin）

{
  "strategy": "round_robin",
  "models": ["primary", "backup"]
}

按顺序轮流使用各个模型，适合负载均衡场景。

3.2 权重模式（Weighted）

{
  "strategy": "weighted",
  "models": [
    {"name": "primary", "weight": 80},
    {"name": "backup", "weight": 20}
  ]
}

按权重比例分配请求，适合成本优化场景。

3.3 故障转移模式（Failover）

{
  "strategy": "failover",
  "models": ["primary", "secondary", "tertiary"],
  "retry_count": 3,
  "timeout_ms": 5000
}

主模型失败时自动切换到备用模型，适合高可用场景。

四、高级配置

4.1 按模型能力路由

{
  "routing_rules": [
    {
      "condition": "token_count > 10000",
      "model": "claude-sonnet-4"
    },
    {
      "condition": "task_type == 'code'",
      "model": "codex-pro"
    },
    {
      "condition": "default",
      "model": "primary"
    }
  ]
}

4.2 成本优化配置

{
  "cost_optimization": {
    "enabled": true,
    "max_cost_per_request": 0.05,
    "preferred_providers": ["zhipu", "deepseek"],
    "budget_limit_daily": 10.00
  }
}

4.3 速率限制配置

{
  "rate_limits": [
    {
      "model": "primary",
      "requests_per_minute": 60,
      "tokens_per_minute": 100000
    },
    {
      "model": "backup",
      "requests_per_minute": 30,
      "tokens_per_minute": 50000
    }
  ]
}

五、启动服务

5.1 本地启动

# 使用配置文件启动
claude-code-router --config router.config.json

# 或使用环境变量
export ANTHROPIC_API_KEY=your-key
export OPENAI_API_KEY=your-key
claude-code-router start

5.2 Docker 部署

FROM node:18-alpine
WORKDIR /app
COPY router.config.json .
RUN npm install -g claude-code-router
CMD ["claude-code-router", "--config", "router.config.json"]

docker build -t claude-router .
docker run -p 3000:3000 claude-router

5.3 Kubernetes 部署

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: claude-router
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: claude-router
  template:
    spec:
      containers:
      - name: router
        image: claude-code-router:latest
        ports:
        - containerPort: 3000
        env:
        - name: CONFIG_PATH
          value: /config/router.config.json

六、API 使用示例

6.1 发送请求

curl -X POST http://localhost:3000/v1/chat/completions   -H "Content-Type: application/json"   -H "Authorization: Bearer your-router-token"   -d '{
    "model": "claude-sonnet-4",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
  }'

6.2 Python SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:3000/v1",
    api_key="your-router-token"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

6.3 Node.js SDK

const { OpenAI } = require('openai');

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'http://localhost:3000/v1',
  apiKey: 'your-router-token'
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'claude-sonnet-4',
  messages: [{role: 'user', content: 'Hello!'}]
});

console.log(response.choices[0].message.content);

七、监控与日志

7.1 启用监控

{
  "monitoring": {
    "enabled": true,
    "prometheus_port": 9090,
    "metrics": ["requests", "tokens", "cost", "latency"]
  }
}

7.2 日志配置

{
  "logging": {
    "level": "info",
    "format": "json",
    "output": "/var/log/claude-router.log",
    "max_size_mb": 100,
    "max_files": 5
  }
}

八、常见问题

Q1: 如何切换模型？

修改配置文件中的 models 数组，重启服务即可。

Q2: API 密钥如何管理？

建议使用环境变量或密钥管理服务（如 Vault），不要硬编码在配置文件中。

Q3: 如何查看请求统计？

访问 http://localhost:9090/metrics 查看 Prometheus 格式的监控指标。

Q4: 支持哪些模型提供商？

• Anthropic (Claude 系列)
• OpenAI (GPT 系列)
• 智谱 AI (GLM 系列)
• 深度求索 (DeepSeek)
• 阿里云 (Qwen 系列)
• 月之暗面 (Kimi)
• 更多提供商持续添加中...

九、最佳实践

1. 多模型备份：始终配置至少 2 个模型提供商，避免单点故障
2. 成本监控：设置每日预算上限，防止意外高额费用
3. 速率限制：合理配置速率限制，避免触发 API 限流
4. 日志审计：启用详细日志，便于问题排查和成本分析
5. 定期轮换密钥：定期更新 API 密钥，提高安全性

十、参考资料

• 官方文档
• GitHub 仓库
• 配置示例
• 社区论坛

作者: AI Assistant
更新时间: 2026-04-27
标签: Claude, Router, AI, 配置教程，多模型管理

提示：生产环境部署前请充分测试配置，确保路由策略符合业务需求。