多模型配置

学会配置多个 AI 服务，根据不同场景选择最适合的模型，既能保证效果又能控制成本。

概述

Claude Code 支持通过环境变量配置不同的 AI 服务。通过编写简单的脚本，可以实现在多个模型之间一键切换，让你在不同场景下使用最合适的模型。

前置要求

安装 Node.js

Claude Code 依赖 Node.js 环境：

# macOS (使用 Homebrew)
brew install node

# macOS (使用 pkg)
pkg install nodejs

# 验证安装
node --version
npm --version

安装 Claude Code CLI

# 全局安装 Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 验证安装
claude --version

推荐的 AI 服务

以下是一些常用的 AI 服务，可以根据需求选择：

1. GLM（智谱清言）

• 优点：稳定可靠，日常使用效果好
• 适用场景：日常开发、代码生成、调试

2. 豆包（字节跳动）

• 优点：新发布，针对编程优化
• 适用场景：专业编程、复杂逻辑实现

3. Kimi（月之暗面）

• 优点：长文本支持，性价比高
• 适用场景：大量代码处理、文档生成

4. DeepSeek

• 优点：开源模型，可自部署
• 适用场景：私有化部署、数据敏感场景

配置步骤

Shell 函数配置（推荐）

这是最优雅的切换方案，通过在 Shell 配置文件中定义函数，一个命令就能切换模型。

安装和配置 Zsh

检查当前 Shell：

echo $SHELL  # 查看当前使用的 Shell

安装 Zsh：

# macOS (使用 Homebrew)
brew install zsh

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install zsh

# CentOS/RHEL
sudo yum install zsh

# 设置为默认 Shell
chsh -s $(which zsh)

了解 Shell 配置文件：

Zsh 配置文件说明：

• ~/.zshrc：交互式 Shell 的配置文件，每次打开终端都会加载
• 适合定义：别名（alias）、函数、环境变量、提示符等
• 修改后需要使用 source ~/.zshrc 重新加载

环境变量持久化：

• 使用 export 命令定义的环境变量只在当前会话有效
• 要让环境变量永久生效，必须写入配置文件
• 子进程会继承父进程的环境变量

函数定义技巧：

• 函数名使用有意义的别名，如 cc-glm
• 使用 "$@" 传递所有参数给 claude 命令
• 在函数中可以使用条件判断，实现更复杂的逻辑

1. 编辑 Shell 配置文件

# 如果使用 zsh
vim ~/.zshrc

# 如果使用 bash
vim ~/.bashrc

2. 添加模型切换函数

在文件末尾添加以下内容：

# ==============================================
# Claude Code 多模型配置
# ==============================================

# GLM 模型配置
cc-glm() {
    echo "🚀 启动 Claude Code 环境，使用 GLM 模型..."
    export ANTHROPIC_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"
    export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的GLM_API_KEY"
    export API_TIMEOUT_MS="3000000"
    export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC="1"
    claude "$@"
}

# 豆包模型配置
cc-doubao() {
    echo "🚀 启动 Claude Code 环境，使用豆包模型..."
    export ANTHROPIC_BASE_URL="https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
    export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的豆包_API_KEY"
    export ANTHROPIC_MODEL="doubao-code-model"
    claude "$@"
}

# Kimi 模型配置
cc-kimi() {
    echo "🚀 启动 Claude Code 环境，使用 Kimi 模型..."
    export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.kimi.com/coding/"
    export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的Kimi_API_KEY"
    export ANTHROPIC_MODEL="kimi-for-coding"
    claude "$@"
}

# DeepSeek 模型配置
cc-deepseek() {
    echo "🚀 启动 Claude Code 环境，使用 DeepSeek 模型..."
    export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"
    export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的DeepSeek_API_KEY"
    export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-coder"
    claude "$@"
}

# 查看当前模型配置
cc-current() {
    echo "当前 Claude Code 配置："
    echo "Base URL: ${ANTHROPIC_BASE_URL:-'未设置'}"
    echo "Model: ${ANTHROPIC_MODEL:-'未设置'}"
    echo "API Key: ${ANTHROPIC_AUTH_TOKEN:+已设置}"
}

# 切换回官方 Claude
cc-claude() {
    echo "🚀 启动 Claude Code 环境，使用官方 Claude 模型..."
    unset ANTHROPIC_BASE_URL
    unset ANTHROPIC_MODEL
    export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="你的官方Claude_API_KEY"
    claude "$@"
}

3. 重新加载配置

# zsh
source ~/.zshrc

# bash
source ~/.bashrc

4. 使用方法

# 使用不同的模型
cc-glm        # 切换到 GLM 模型
cc-doubao     # 切换到豆包模型
cc-kimi       # 切换到 Kimi 模型
cc-deepseek   # 切换到 DeepSeek 模型
cc-claude     # 切换回官方 Claude

# 查看当前配置
cc-current

4. 验证配置

重新打开终端或执行 source ~/.zshrc 后，可以验证配置是否生效：

# 查看函数是否定义成功
type cc-glm

# 测试环境变量是否设置
cc-glm --help

# 查看当前生效的配置
cc-current

5. Shell 函数进阶用法

条件判断示例：

# 智能选择模型
cc-auto() {
    # 检测项目类型
    if [[ -f "package.json" ]]; then
        echo "检测到 Node.js 项目，使用豆包模型"
        cc-doubao "$@"
    elif [[ -f "requirements.txt" ]] || [[ -f "pyproject.toml" ]]; then
        echo "检测到 Python 项目，使用 DeepSeek 模型"
        cc-deepseek "$@"
    else
        echo "使用默认 GLM 模型"
        cc-glm "$@"
    fi
}

批量操作函数：

# 批量处理多个文件
cc-batch() {
    model=$1
    shift
    for file in "$@"; do
        echo "处理文件: $file"
        cc-$model "$file"
    done
}

带参数的快捷方式：

# 快速启动特定模式
cc-debug() {
    cc-glm --debug "$@"
}

cc-quiet() {
    cc-doubao --quiet "$@"
}

使用建议

场景选择

1. 日常开发：使用 GLM 或 Kimi，性价比高
2. 复杂项目：使用豆包，编程能力强
3. 大量生成：使用 Kimi，成本低
4. 关键任务：使用官方 Claude，效果最好

成本控制

1. 设置每日使用限额
2. 根据任务复杂度选择模型
3. 利用免费的测试额度
4. 关注各平台的优惠活动

最佳实践

1. 保存对话记录：重要对话使用官方 Claude
2. 批量处理：简单任务使用便宜模型
3. 混合使用：创意用 Claude，实现用其他模型
4. 监控使用量：定期检查 API 使用情况

常见问题

Q: 模型切换不生效？

确保：

1. 重新加载了 Shell 配置：source ~/.zshrc
2. API 密钥正确设置
3. 网络连接正常

Q: 如何查看当前使用的模型？

使用我们创建的命令：

cc-current

Q: 可以同时使用多个模型吗？

可以在不同的终端窗口使用不同的模型，每个进程独立配置。

Q: 模型效果差异大吗？

• 官方 Claude：综合能力最强，但最贵
• 豆包：编程专项优化，代码生成效果好
• GLM：平衡型，日常使用足够
• Kimi：长文本处理优秀，适合大量代码

进阶技巧

1. 项目特定配置

为不同项目配置默认模型：

# 在项目根目录创建 .claude-config
echo "MODEL=glm" > .claude-config

# 在启动脚本中读取
if [ -f .claude-config ]; then
    MODEL=$(cat .claude-config)
    cc-$MODEL
fi

2. 智能切换

根据文件类型或任务自动选择模型：

cc-smart() {
    # 检测文件类型
    if [[ "$1" == *.py ]]; then
        cc-deepseek "$@"
    elif [[ "$1" == *.js ]]; then
        cc-doubao "$@"
    else
        cc-glm "$@"
    fi
}

3. 使用统计

记录各模型的使用情况：

# 在模型函数中添加日志
cc-glm() {
    echo "$(date): GLM" >> ~/.claude-usage.log
    # ... 其他配置
    claude "$@"
}

总结

通过配置多个 AI 服务，你可以：

1. 降低成本：根据任务选择合适的模型
2. 提高效率：不同模型各有优势
3. 灵活切换：一个命令即可切换
4. 优化体验：获得最佳的性价比

开始配置你的多模型环境吧！

相关资源

• 项目配置指南
• 故障排除