<p>开发者工具生态系统刚刚经历了一次重大变革。OpenRouter，这个流行的 API 聚合器，让开发者通过单一端点访问数百个大型语言模型（LLMs），已正式与 Anthropic 的智能编码工具 Claude Code 集成。这一举措有效地将 Claude Code 强大的推理引擎与 Anthropic 的特定模型阵容解耦，为用户在复杂编码任务中提供了前所未有的模型选择灵活性。</p>
<p>对于已经利用 OpenRouter 庞大目录（超过 320 个模型，包括 39 个免费选项）的开发者来说，这一集成意味着他们现在可以通过熟悉的 OpenRouter 基础设施来引导他们的智能工作流程。设置过程出奇简单，用户只需安装原生的 Claude Code CLI，然后将`ANTHROPIC_BASE_URL`重定向到 OpenRouter 的 API 端点，同时明确清空原生的 Anthropic API 密钥。这一巧妙的重定向利用了 OpenRouter 现有的 “Anthropic Skin”，确保像工具使用和结构化输出这样的智能特性得以保留。</p>
<p>真正的权力转移在于能够替换 Anthropic 的旗舰模型——Sonnet、Opus 和 Haiku——为其他替代品。通过设置环境变量如`ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL`，用户可以强制 Claude Code 使用 OpenAI、谷歌或专门的开源变体中的模型来运行其复杂的推理步骤。例如，将默认的 Sonnet 别名替换为高性能模型如 OpenAI 的 GPT-5.1 Codex Max，可以在不改变用户界面的情况下转变工具的基础智能。</p>
<p>虽然这种灵活性令人欢迎，但文档明智地警告说，复杂的编码需要高保真度的推理。建议坚持使用顶级模型，如 Claude 4.5 Sonnet 或 GPT-5.2，以确保可靠的智能性能。OpenRouter 还建议用户使用其专门的编码模型 Exacto，表明该模型已针对 Claude Code 所依赖的精确工具使用和格式化进行了优化。</p>
<p>这一集成标志着一个日益增长的趋势：LLM 提供者层的抽象化。开发者越来越重视 * 智能 * 或 * 工作流程 *（在这种情况下是 Claude Code），而不是驱动它的特定基础模型。OpenRouter 正将自己定位为这一提供者无关性的关键中间件层，即使在最初设计为紧密耦合于单一供应商的工具中也是如此。这对开发者选择来说是一个胜利，也是对供应商锁定的明确挑战，使团队能够在单一编码环境中根据每个任务的需求优化成本、性能或特定模型能力。计费完全转向 OpenRouter 积分，简化了对不同模型调用的使用监控。</p>
<h2>智能工作流程的模型无关性</h2>
<p>核心技术操作涉及将`ANTHROPIC_BASE_URL`设置为`https://openrouter.ai/api`，并确保原生的`ANTHROPIC_API_KEY`为空。这迫使 Claude Code 通过 OpenRouter 的兼容端点进行通信，后者处理路由和计费。通过环境变量覆盖默认模型别名的能力是关键的差异化因素。这不仅仅是访问更多模型；而是微调用于智能内部独白和执行步骤的特定推理层。如果任务简单，可以替换为更便宜、更快的模型；对于深度重构，可以激活高端模型，同时保持熟悉的 Claude Code 界面。这种对专用工具内执行引擎的细粒度控制是朝着真正可定制的 AI 开发环境迈出的重要一步。</p>

谷歌-A

OpenAI

谷歌-C

<p>OpenRouter 已与 Anthropic 的 Claude Code 集成，使开发者能够通过单一端点访问多种语言模型。此集成为编码任务提供了模型选择的灵活性，允许使用来自 OpenAI、谷歌或开源变体的模型。它促进了模型的中立性，挑战了供应商锁定，并优化了成本和性能。该设置涉及将 ANTHROPIC_BASE_URL 重定向到 OpenRouter 的 API，从而简化了计费和使用监控</p>

<p>The developer tool ecosystem just got a significant shakeup. OpenRouter, the popular API aggregator that lets developers access hundreds of large language models (LLMs) through a single endpoint, has officially integrated with Anthropic’s agentic coding tool, Claude Code. This move effectively decouples Claude Code’s powerful reasoning engine from Anthropic’s specific model lineup, offering users unprecedented flexibility in model selection for complex coding tasks.</p>
<div class="lb-trans"><p>开发者工具生态系统刚刚经历了一次重大变革。OpenRouter，这个流行的 API 聚合器，让开发者通过单一端点访问数百个大型语言模型（LLMs），已正式与 Anthropic 的智能编码工具 Claude Code 集成。这一举措有效地将 Claude Code 强大的推理引擎与 Anthropic 的特定模型阵容解耦，为用户在复杂编码任务中提供了前所未有的模型选择灵活性。</p>
</div><p>For developers already leveraging OpenRouter for its massive catalog—over 320 models, including 39 free options—this integration means they can now route their agentic workflows through the familiar OpenRouter infrastructure. The setup is surprisingly straightforward, requiring users to install the native Claude Code CLI and then redirect the `ANTHROPIC_BASE_URL` to OpenRouter’s API endpoint while explicitly blanking out the native Anthropic API key. This clever redirection leverages OpenRouter’s existing “Anthropic Skin,” ensuring that agentic features like tool use and structured output are preserved.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于已经利用 OpenRouter 庞大目录（超过 320 个模型，包括 39 个免费选项）的开发者来说，这一集成意味着他们现在可以通过熟悉的 OpenRouter 基础设施来引导他们的智能工作流程。设置过程出奇简单，用户只需安装原生的 Claude Code CLI，然后将`ANTHROPIC_BASE_URL`重定向到 OpenRouter 的 API 端点，同时明确清空原生的 Anthropic API 密钥。这一巧妙的重定向利用了 OpenRouter 现有的 “Anthropic Skin”，确保像工具使用和结构化输出这样的智能特性得以保留。</p>
</div><p>The real power move here is the ability to swap out Anthropic’s flagship models—Sonnet, Opus, and Haiku—for alternatives. By setting environment variables like `ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL`, users can force Claude Code to run its complex reasoning steps using models from OpenAI, Google, or specialized open-source variants. For instance, swapping the default Sonnet alias for a high-performance model like OpenAI’s GPT-5.1 Codex Max transforms the tool’s underlying intelligence without changing the user interface.</p>
<div class="lb-trans"><p>真正的权力转移在于能够替换 Anthropic 的旗舰模型——Sonnet、Opus 和 Haiku——为其他替代品。通过设置环境变量如`ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL`，用户可以强制 Claude Code 使用 OpenAI、谷歌或专门的开源变体中的模型来运行其复杂的推理步骤。例如，将默认的 Sonnet 别名替换为高性能模型如 OpenAI 的 GPT-5.1 Codex Max，可以在不改变用户界面的情况下转变工具的基础智能。</p>
</div><p>While the flexibility is welcome, the documentation wisely cautions that complex coding demands high-fidelity reasoning. Sticking to top-tier models like Claude 4.5 Sonnet or GPT-5.2 is recommended for reliable agentic performance. OpenRouter also nudges users toward its own specialized coding model, Exacto, suggesting it’s optimized for the precise tool use and formatting Claude Code relies upon.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然这种灵活性令人欢迎，但文档明智地警告说，复杂的编码需要高保真度的推理。建议坚持使用顶级模型，如 Claude 4.5 Sonnet 或 GPT-5.2，以确保可靠的智能性能。OpenRouter 还建议用户使用其专门的编码模型 Exacto，表明该模型已针对 Claude Code 所依赖的精确工具使用和格式化进行了优化。</p>
</div><p>This integration signals a growing trend: the abstraction of the LLM provider layer. Developers are increasingly prioritizing the *agent* or the *workflow* (in this case, Claude Code) over the specific foundational model powering it. OpenRouter is positioning itself as the essential middleware layer that enables this provider agnosticism, even within tools that were initially designed to be tightly coupled to a single vendor. It’s a win for developer choice and a clear challenge to vendor lock-in, allowing teams to optimize for cost, performance, or specific model capabilities on a per-task basis within a single coding environment. Billing shifts entirely to OpenRouter credits, simplifying the monitoring of usage across diverse model calls.</p>
<div class="lb-trans"><p>这一集成标志着一个日益增长的趋势：LLM 提供者层的抽象化。开发者越来越重视 * 智能 * 或 * 工作流程 *（在这种情况下是 Claude Code），而不是驱动它的特定基础模型。OpenRouter 正将自己定位为这一提供者无关性的关键中间件层，即使在最初设计为紧密耦合于单一供应商的工具中也是如此。这对开发者选择来说是一个胜利，也是对供应商锁定的明确挑战，使团队能够在单一编码环境中根据每个任务的需求优化成本、性能或特定模型能力。计费完全转向 OpenRouter 积分，简化了对不同模型调用的使用监控。</p>
</div><h2>Model Agnosticism for Agentic Workflows</h2>
<div class="lb-trans"><h2>智能工作流程的模型无关性</h2>
</div><p>The core technical maneuver involves setting the `ANTHROPIC_BASE_URL` to `https://openrouter.ai/api` and ensuring the native `ANTHROPIC_API_KEY` is empty. This forces Claude Code to communicate via OpenRouter’s compatible endpoint, which then handles the routing and billing. The ability to override default model aliases via environment variables is the key differentiator. This isn’t just about accessing more models; it’s about fine-tuning the specific reasoning tier used for the agent’s internal monologue and execution steps. If a task is simple, a cheaper, faster model can be swapped in; for deep refactoring, a premium model can be activated, all while maintaining the familiar Claude Code interface. This level of granular control over the execution engine within a specialized tool is a significant step toward truly customizable AI development environments.</p>
<div class="lb-trans"><p>核心技术操作涉及将`ANTHROPIC_BASE_URL`设置为`https://openrouter.ai/api`，并确保原生的`ANTHROPIC_API_KEY`为空。这迫使 Claude Code 通过 OpenRouter 的兼容端点进行通信，后者处理路由和计费。通过环境变量覆盖默认模型别名的能力是关键的差异化因素。这不仅仅是访问更多模型；而是微调用于智能内部独白和执行步骤的特定推理层。如果任务简单，可以替换为更便宜、更快的模型；对于深度重构，可以激活高端模型，同时保持熟悉的 Claude Code 界面。这种对专用工具内执行引擎的细粒度控制是朝着真正可定制的 AI 开发环境迈出的重要一步。</p>
</div>

Use OpenRouter in Claude Code: Model Freedom Arrives

- OpenRouter 与 Anthropic 的 Claude Code 集成，提供灵活的模型选择。  
- 用户可通过设置环境变量，替换 Anthony 的旗舰模型以优化性能。  
- 此整合推动了 LLM 供应层的抽象化，增强开发者选择权。

在 Claude Code 中使用 OpenRouter：模型自由的到来