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4 步把 Claude Code 的请求路由到 DeepSeek 模型：Claude Code Router 实践

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Claude Code Router（下称 CCR）是一个本地模型网关：它为 Claude Code 等编程代理提供统一的本地端点，把每次模型请求转发到你配置的提供商与模型上。本文以 DeepSeek 集成为主线，依次说明 CCR 的定位、最小可运行配置、路由机制、按场景分发模型的方法、高级定制手段，以及成本监控与生产部署，覆盖从 DeepSeek 接入 Claude Code 到多模型路由策略的完整过程。

认识项目：Claude Code Router 是什么

Claude Code Router 是一个运行在本地的模型网关与控制面。Claude Code 默认只调用 Anthropic 的模型，而 CCR 在本地（默认127.0.0.1:3456）暴露一个兼容端点，接收请求后完成三件事：

• 判断请求属于哪类场景，选择目标提供商和模型；
• 做协议转换（transformer），把 Anthropic Messages 格式的请求转成目标模型支持的格式，再把响应转回来；
• 记录每次请求的最终路由、耗时、token 用量与成本估计，供界面查看。

DeepSeek 是 CCR 内置的提供商预设之一，使用 OpenAI Chat Completions 兼容协议，预设定义见 packages/core/src/providers/presets/deepseek/index.ts。因此 DeepSeek 接入 Claude Code 不需要自己写转换逻辑：把 Claude Code 指向 CCR 的本地端点，由 CCR 负责协议适配与路由。

安装 Claude Code Router 并准备最小配置

通过 npm 全局安装 CLI，然后启动服务：

npm install -g @musistudio/claude-code-router ccr start # 后台启动管理服务和网关；ccr ui 可打开管理界面

最小可运行的配置如下（保存为~/.claude-code-router/config.json）：

{ "HOST": "127.0.0.1", "PORT": 3456, "API_TIMEOUT_MS": 600000, "Providers": [ { "name": "deepseek", "api_base_url": "https://api.deepseek.com", "api_key": "$DEEPSEEK_API_KEY", "models": ["deepseek-chat", "deepseek-reasoner"] } ], "Router": { "default": "deepseek/deepseek-chat" } }

需要注意：桌面版将运行配置维护在 SQLite 数据库中（位置见 docs/src/content/docs/zh/configuration/configuration-file.md），config.json仅在没有数据库时作为迁移来源读取一次。因此日常建议在ccr ui界面中管理提供商和路由，界面内也提供 DeepSeek 预设导入。

路由机制：请求如何按场景分发到不同模型

（token 指模型计费与计量所用的词元单位；router 指决定「这次请求交给哪个模型」的环节。）

CCR 处理每个请求的顺序是：先由内置路由识别请求来源与场景，再依次匹配用户自定义规则，最后交给 transformer 做协议转换并转发。Claude Code 的不同请求对应不同场景：

整体流程如下：

内置路由与自定义规则的细节见 docs/src/content/docs/zh/configuration/routing.md。

按场景选模型：DeepSeek 模型对比表

Claude Code 模型路由配置的核心是给每个场景指定合适的模型，参考如下（模型 ID 以 DeepSeek 平台实际可用为准）：

高级配置：自定义路由规则、子代理与环境变量

在路由页面添加自定义规则：按请求头或请求体字段设置条件，命中后改写目标模型；规则按列表顺序匹配，第一条命中即生效。更复杂的判断可用 Node.js 脚本规则，脚本可访问请求摘要与 token 估算，例如按关键词分发：

const text = input.summary.lastUserText || ""; if (/debug|单测|修复/.test(text)) { return { model: "deepseek/deepseek-chat" }; } if (/证明|推导|算法设计/.test(text)) { return { model: "deepseek/deepseek-reasoner" }; } return null; // 不命中，走默认路由

子代理指定模型：Claude Code 派生的子代理（Subagent）请求可以在 prompt 首行携带模型标签，CCR 内置路由会提取并删除该标签，把请求路由到指定模型：

<CCR-SUBAGENT-MODEL>deepseek/deepseek-reasoner</CCR-SUBAGENT-MODEL> 请分析这道数学题的解题步骤……

API Key 管理：配置中api_key支持$变量名写法，避免密钥写死在文件里：

export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxx

成本与性能：基于 token 的路由和日志监控

脚本规则可直接读取input.tokenCount（CCR 估算的输入 token 数），实现按上下文规模分流，小请求走便宜模型、大请求走长上下文模型：

if (input.tokenCount > 20000) { return { model: "deepseek/deepseek-v3.2" }; } if (input.tokenCount < 1000) { return { model: "deepseek/deepseek-chat" }; } return null;

成本方面，DeepSeek 各模型的输入输出定价普遍低于 Claude 旗舰模型，具体数值以两家官方定价页为准，这里不做数字承诺。CCR 界面为每个模型标注了单价，请求日志中会按 token 用量给出成本估计，便于核对实际花费。

日志监控：在设置中开启请求日志后，管理界面可查询每次请求的最终路由模型、耗时、token 用量与成本估计，失败请求还会记录错误信息，用于排查路由或上游问题。

生产部署：Docker 容器化与 CI 集成

仓库提供 Docker 部署方式（说明见 docker/README.md）：

docker compose up -d --build

容器内设置HOME=/data，配置数据库位于/data/.claude-code-router/config.sqlite。持久化时挂载整个/data目录即可保留配置与日志；密钥通过环境变量注入，例如DEEPSEEK_API_KEY。

CI 场景下可以在流水线里安装并启动 CCR，再把代理的模型端点指向本地网关：

steps: - name: Start router run: | npm install -g @musistudio/claude-code-router export DEEPSEEK_API_KEY=${{ secrets.DEEPSEEK_API_KEY }} ccr start

无人值守环境注意在启动前准备好配置（或界面完成初始化），避免服务在无提供商可用状态下空跑。

常见问题：连接超时、代理与 token 上限

1. 连接超时：推理类模型响应慢时，调大API_TIMEOUT_MS（默认已是 600000 毫秒）；若走代理，先确认代理端口可达，再在设置的 proxy 部分为上游请求指定代理。
2. 代理设置：CCR 支持系统代理与自定义上游两种模式，跨境访问 DeepSeek 或反向访问时，在界面 proxy 配置中切换上游模式并填写地址与认证信息。
3. 输出 token 上限：当上游返回max_tokens相关错误时，说明请求要求的输出长度超过模型上限。可在模型配置中下调最大输出 token，或换用输出上限更高的模型；对长文档请求，优先调整longContext场景的模型而不是强行加长输出。
4. 配置不生效：确认 CCR 未处于运行状态时再迁移 JSON 配置；运行中请通过界面修改，界面保存会即时写入 SQLite 数据库。

小结

Claude Code Router 把 Claude Code 的模型请求收敛到本地网关，DeepSeek 作为内置预设可以直接接入，无需自行处理协议转换。最小路径是：安装 CLI、写入包含Providers与Router.default的 JSON 配置、用环境变量管理密钥，然后启动ccr start。路由层面，内置场景（default、background、think、longContext、webSearch）负责粗分发，自定义规则与脚本负责细粒度策略，子代理可通过标签指定模型。成本与排障主要依赖请求日志中的路由、耗时与 token 数据。

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