一行代码，让 Claude Code / Gemini / Codex 接入任意 LLM

admin
大语言模型
3天前
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在当前的 AI 开发生态中，各大厂商如 OpenAI、Anthropic 和 Google 都推出了自家的 AI 编码工具，如 Codex CLI、Claude Code 和 Gemini CLI。这些工具功能强大，迭代迅速，几乎每周都有新功能上线。然而，对于国内开发者而言，使用这些工具面临诸多挑战，包括网络访问限制、高昂的费用以及协议兼容性问题。本文将探讨这些问题，并介绍如何使用 DemoApp 解决这些问题，实现无缝接入多个 LLM 提供商。

一、AI Coding Agent 的现状

OpenAI、Anthropic 和 Google 等一线 LLM 厂商提供的 AI Coding Agent，如 Codex CLI、Claude Code 和 Gemini CLI，迭代速度非常快，几乎以周为单位更新。这些工具的背后逻辑是将开发者锁定在自家的模型生态内，完成从工具到模型的端到端闭环。数据交互技术协议是锁定工具与模型的重要手段，例如：

Claude Code 只支持 Anthropic 协议
Codex CLI 绑定 OpenAI Responses API 协议
Gemini CLI 依赖 Google GenerateContent 协议

工具越易用，对原厂模型的依赖就越深，迁移成本也越高。

二、AI Coding Agent 的使用问题

尽管各大 LLM 厂商提供了功能强大的 CLI 工具，但国内开发者在使用这些工具时面临几个现实问题：

1. 原厂模型：网络和费用是门槛

网络访问限制：Anthropic、OpenAI 和 Google 在国内均无法直接访问，需要代理。特别是 Anthropic，对国内访问有严格限制。
高昂费用：原厂旗舰模型的 API 输出价格通常在每百万 Token 20 美元左右，高强度使用成本较高。相比之下，国内的 DeepSeek、GLM、Kimi 和 MiniMax 在价格和访问上有明显优势，部分模型的性能也非常出色。

2. 国产模型：协议支持好，但限速 / 配额是硬伤

协议支持：国内的 GLM（智谱）、Kimi（月之暗面）和 MiniMax 等模型提供商陆续推出了 OpenAI 兼容协议和 Anthropic 协议，接入 Claude Code 等工具在技术上已经没有障碍。
限速和配额：然而，这些模型普遍有严格的限速和配额限制，重度使用时容易遇到 429 报错、响应变慢或单日配额耗尽等问题，影响使用体验。

3. Codex CLI & Gemini CLI 的协议壁垒：国产模型全军覆没

协议不兼容：Codex CLI 使用 OpenAI Responses API，Gemini CLI 使用 Google GenerateContent，而国内主流模型提供商（如 DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax 等）只实现了 OpenAI Chat Completions 兼容层。这意味着，即使拥有这些模型的 API Key，也无法直接接入 Codex CLI 和 Gemini CLI。

4. 三个工具，三套协议，三套配置

配置复杂：Claude Code 使用 Anthropic 协议，Codex CLI 使用 Responses API 协议，Gemini CLI 使用 Gemini GenerateContent 协议。如果想将某个模型同时接入这三个工具，需要自己编写协议转换程序，并逐一修改各工具的配置文件。每个工具的配置格式和路径不同，更换模型时需重新配置。

三、什么是 DemoApp？

DemoApp 是一个桌面原生的 AI 网关，它让 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI 等任意 AI 工具无需改动任何配置，就能无缝接入 100+ LLM 提供商。DemoApp 实现了 OpenAI、Anthropic、Gemini 等主流协议的毫秒级协议重写和跨协议工具调用适配。此外，它还提供了负载均衡、语义缓存、访问控制和用量监控等高级功能。

graph TD
    A[Claude Code] --> B[Nyro AI Gateway]
    C[Codex CLI] --> B
    D[Gemini CLI] --> B
    E[OpenAI SDK] --> B
    F[Anthropic SDK] --> B
    G[Gemini SDK] --> B
    H[Any HTTP API Client] --> B
    B --> I[OpenAI]
    B --> J[Anthropic]
    B --> K[Google]
    B --> L[DeepSeek]
    B --> M[MiniMax]
    B --> N[xAI]
    B --> O[Zhipu]
    B --> P[Ollama]

四、使用场景对比

场景：将 DeepSeek V3 同时接入 Claude Code、Codex CLI 和 Gemini CLI

1. 之前的做法

# 第二步：修改 Claude Code 配置
vim ~/.claude/settings.json

# 第四步：修改 Codex CLI 配置
vim ~/.codex/auth.json
vim ~/.codex/config.toml

# 第六步：修改 Gemini CLI 配置
vim ~/.gemini/.env
vim ~/.gemini/settings.json

2. 使用 DemoApp 的做法

第一步：Providers → New，填入 DeepSeek 的 Base URL 和 API Key
第二步：Routes → New，设置虚拟模型名，选择 DeepSeek 作为目标
第三步：Connect → 选择 Claude Code / Codex CLI / Gemini CLI，点击 Sync

> 后续更换模型或提供商，只需在路由配置中修改目标即可，客户端无需做任何调整。

三个工具、三套协议、五个配置文件 → 三步操作、一次同步、客户端零改动。

五、快速上手

1. 安装

macOS（推荐）

brew tap nyroway/nyro
brew install --cask nyro

其他平台

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nyroway/nyro/master/scripts/install/install.sh | bash

irm https://raw.githubusercontent.com/nyroway/nyro/master/scripts/install/install.ps1 | iex

也可以直接从 GitHub Releases 下载对应平台的安装包，支持 macOS、Windows 和 Linux，涵盖 Intel 和 ARM 架构。

安装完成后启动应用：

启动界面

2. 配置

第一步：创建提供商

点击 提供商 → 新增提供商，通过快捷选项选择目标提供商。可选供应商已预设基础配置，只需填写名称和 API Key，点击创建即可。

> 💡 如果厂商的 Base URL 需要代理访问，可以在 系统设置 → 代理 中开启代理转发。

创建提供商

第二步：创建路由

完成提供商创建后，点击 路由 → 新增路由，填写名称、虚拟模型 ID，选择 目标提供商，点击创建即可。

> 路由支持以下进阶能力： > - 负载均衡：自动分配请求到多个提供商，提高可用性和性能。 > - 语义缓存：缓存常用请求结果，减少重复调用，节省资源。 > - 访问控制：设置访问权限，保护敏感数据。 > - 用量监控：实时监控 API 调用情况，帮助优化成本。

总结

通过 DemoApp，开发者可以轻松解决 AI Coding Agent 的网络访问、费用和协议兼容性问题。无论是接入原厂模型还是国产模型，DemoApp 都能提供无缝的协议转换和管理功能，简化配置过程，提高开发效率。建议开发者尝试使用 DemoApp，体验其带来的便捷和高效。