如果你是 Claude Code 用户，却被官方 API 高昂的调用费劝退；想试试 Kimi K2、Qwen3-Coder 这些性价比高的代码模型，又不想放弃 Claude Code 的使用习惯——那这篇文章正好解决你的问题。
本文会手把手教你用Claude Code Router，不用改任何操作习惯，就能让 Claude Code 调用 Kimi、Qwen 等低成本模型，实测 API 成本能降 60% 以上。从安装到配置，新手也能跟着做的全流程攻略都在这。
一、Claude Code Router 是什么？能解决开发者哪些核心痛点？
简单来说，Claude Code Router 是一款“API 转接与调度工具”，但它的价值远不止“转接”：
- 保留原有体验：无需修改 Claude Code 的使用习惯，只需替换启动命令，就能切换到其他模型，开发者零学习成本。
- 多模型兼容：统一不同厂商 API 格式差异（如 Moonshot、魔搭、DeepSeek 等），让原本无法直接接入 Claude Code 的模型“即插即用”。
- 智能任务调度：支持按任务类型分配模型——长文档代码分析交给 Qwen3-Coder（大上下文），批量代码生成用 Kimi K2，推理任务选 DeepSeek，兼顾 Claude Code 体验与成本优化。
对中小企业或独立开发者而言，这意味着可以用“平民价格”享受 Claude Code 的交互体验，同时灵活选用最适合场景的模型，性价比直接拉满。
二、Claude Code Router 实操：从安装到多模型配置全流程
整个过程只需 3 步：安装依赖→配置模型→启动使用，全程不超过 5 分钟，新手也能快速上手。
1. 安装 Claude Code 与 Router 核心依赖
确保本地已安装Node.js（建议 v16+），然后通过 npm 全局安装 Claude Code 和 Router 包：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npm install -g @musistudio/claude-code-router
注意：如果安装过程中出现权限错误（如 Linux/macOS），可在命令前加
sudo；Windows 用户建议以“管理员身份”打开命令提示符。
2. 生成并配置多模型 config.json 文件
第一步：生成默认配置文件。在终端运行以下命令，期间会提示配置项，直接全部回车即可生成默认文件，生成后按 Ctrl+C 退出临时启动的服务：
ccr start第二步：找到配置文件路径。不同系统路径不同：
- Linux/macOS：
~/.claude-code-router/config.json - Windows：
C:/User/ 你的用户名 /.claude-code-router/config.json
第三步：编辑配置文件。这是 Claude Code 对接 Kimi/Kimi Qwen 的关键，下面提供 多模型高性价比配置示例，并详解核心参数（新手可直接复制修改密钥）：
{
"LOG": false, // 是否开启日志（调试时设为 true，日常使用设为 false）"Providers": [ // 模型提供商列表
{
"name": "siliconflow", // 提供商名称（自定义，便于识别）"api_base_url": "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions", // 提供商 API 基础地址
"api_key": "sk- 你的硅基流动密钥", // 替换为自己的 API 密钥
"models": ["moonshotai/Kimi-K2-Instruct"], // 该平台下要使用的模型
"transformer": { // 格式转换规则（解决不同 API 的参数差异）"use": [["maxtoken", {"max_tokens": 16384}]] // 设置最大 token 数为 16384
}
},
{
"name": "moonshot", // 直接对接 Moonshot 官方
"api_base_url": "https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions",
"api_key": "sk- 你的 Moonshot 密钥",
"models": ["kimi-k2-0711-preview"]
},
{
"name": "modelscope", // 魔搭社区（Qwen3-Coder 所在地）"api_base_url": "https://api-inference.modelscope.cn/v1/chat/completions",
"api_key": "你的魔搭密钥（删除 ms- 前缀）", // 注意：需删除密钥开头的 ms-
"models": ["Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct"],
"transformer": {"use": [["maxtoken", { "max_tokens": 65536}]] // Qwen3-Coder 支持大上下文，设为 65536
}
}
],
"Router": { // 路由规则：不同任务类型匹配不同模型
"default": "siliconflow,moonshotai/Kimi-K2-Instruct", // 默认模型
"longContext": "modelscope,Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct", // 长上下文任务用 Qwen
"codeBatch": "modelscope,Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct" // 批量代码生成用 Qwen
}
}3. 启动 Router，用 Claude Code 调用 Kimi/Qwen 模型
配置完成后，只需用 ccr code 命令替代原来的 claude 命令，即可启动 Claude Code 并自动加载你的配置：
ccr code启动成功后，界面与原版 Claude Code 完全一致，但请求会自动路由到配置的模型（如默认 Kimi K2）。测试示例：输入“用 Next.js 写登录组件”，返回的代码调用的是低成本 Kimi API，而非官方 Claude API，成本立减 80%。
三、Claude Code Router 避坑指南：API 对接常见问题
以下几点直接影响工具能否正常使用，一定要仔细核对！
- API 密钥获取与格式：Claude Code 对接不同模型密钥格式不同——魔搭 Qwen3-Coder 密钥需删“ms-”前缀；Moonshot Kimi 直接复制；硅基流动要生成“API 密钥”而非“访问令牌”。
- 模型权限绑定：魔搭 Qwen3-Coder 需先绑定阿里云账号并开通调用权限，否则 Claude Code 会返回“无权限”错误；Kimi K2 需完成手机号验证。
- transformer 参数适配：如果某模型返回“参数错误”，检查是否漏加 transformer——比如部分模型要求必须指定 max_tokens，或需要适配特定格式（可参考各平台 API 文档）。
- 路由规则灵活调整：除了 default、longContext，还可添加“think”（推理任务）、“chat”（对话任务）等场景，根据模型擅长领域分配，比如推理任务可加“think”: “deepseek,DeepSeek-Coder-V2″。
四、Claude Code Router 实测：为什么值得开发者用？
我用 Router 对接 Qwen3-Coder 和 Kimi K2 两周后，总结了 3 个核心优势：
- 成本显著降低：对比官方 Claude API，用 Kimi K2 处理同等代码任务，成本仅为原来的 1 /5；Qwen3-Coder 批量生成代码时，成本甚至低至 1 /10。
- 响应速度更快：部分模型（如 Kimi K2）在代码生成场景的响应速度比官方 Claude 快 30% 左右，尤其处理短代码片段时体验更流畅。
- 场景适配更精准：长文档代码分析交给 Qwen3-Coder（65536 上下文），紧急推理任务用 DeepSeek，日常对话用 Kimi，按需分配比“单模型通吃”更高效。
总结：Claude Code Router 适合哪些开发者？
如果你符合以下任一情况，这款工具绝对值得一试：
- 长期使用 Claude Code，但觉得官方 API 成本太高；
- 想体验 Kimi K2、Qwen3-Coder 等模型，但不想切换到其他代码工具；
- 需要根据不同任务场景灵活选择模型，兼顾效果与成本。
最后提醒：配置时务必替换真实 API 密钥，且勿上传公开仓库。若遇 Claude Code 对接模型问题，可去工具 GitHub 仓库（https://github.com/musistudio/claude-code-router）提 issue，作者响应及时。
赶紧动手配置起来，用低成本享受高效的 AI 编码体验吧！如果有其他好用的模型配置，也欢迎在评论区分享~
