¿Necesitas un router?
- Para modelos de Claude, no. Apunta Claude Code a otra API compatible con Anthropic con dos variables de entorno; Precios de Claude Code tiene la configuración para Zurelay.
- Para DeepSeek, Kimi, GLM o MiniMax, quizá no. Esos laboratorios sirven el formato de Anthropic por su cuenta, así que basta con
ANTHROPIC_BASE_URLyANTHROPIC_AUTH_TOKEN; la lista de URLs compatibles con Anthropic tiene cada una, y la guía de la clave de DeepSeek lo muestra. - Para GPT, Gemini, Grok, Qwen y todo lo que solo se sirve al estilo OpenAI, sí. CCR también te permite mezclar proveedores, elegir modelos por tarea y recurrir a otro cuando uno falla.
Configúralo
La versión 3 de CCR se gestiona en una página web local en lugar de un archivo JSON. Estos pasos son de CCR 3.1.3 con Claude Code 2.1.312.
- Instálalo (Node.js 22 o posterior), junto con Claude Code si aún no lo tienes.
npm install -g @musistudio/claude-code-router @anthropic-ai/claude-codeccr ui- Abre la página de gestión.
ccr uiinicia CCR en segundo plano y la abre enhttp://127.0.0.1:3458. La puerta de enlace con la que habla Claude Code se ejecuta enhttp://127.0.0.1:3456una vez que un proveedor tiene un modelo. - Añade un proveedor. Elige Otro / endpoint de API personalizado, ponle un nombre e introduce su URL base y su clave de API. Para Zurelay, es
https://api.zurelay.com/v1y una clave dezr_live_. CCR lee la lista de modelos del proveedor; añade los modelos que quieras. - Define el protocolo manualmente. En los Ajustes avanzados del proveedor, desactiva Detectar protocolos automáticamente y deja seleccionado solo OpenAI Chat. Consulta la siguiente sección para saber por qué.
- Crea un perfil de Claude Code en Agent Profiles: un nombre, el modelo predeterminado y, opcionalmente, un modelo para cada uno de los niveles Opus, Sonnet y Haiku de Claude Code. Un alcance de efecto Solo abierto desde CCR deja intacto tu
claudehabitual. - Inicia Claude Code a través de él con el nombre del perfil. Dentro,
/modelenumera los modelos que ofrece CCR.
ccr zurelay cli# or start on another model from the same providerccr zurelay cli -- --model zurelay/gpt-6.1-terraEl ajuste que lo rompe
Nuestra primera ejecución falló con API Error: 400 All target providers failed. CCR había detectado que Zurelay también responde a la API Messages de Anthropic, así que dejó pasar las solicitudes de Claude Code sin cambios. Zurelay sirve esa API solo para modelos de Claude, así que todas las solicitudes de DeepSeek y GPT fueron rechazadas. Con la detección automática desactivada y solo OpenAI Chat seleccionado, CCR tradujo las solicitudes y las mismas tareas funcionaron. Cualquier proveedor que sirva el formato de Anthropic para algunos modelos y no para otros necesita el mismo ajuste.
Una más, en Windows: pasar un prompt entre comillas con -p a través del comando ccr perdió todas las palabras después de la primera en nuestra prueba. Canalizar el prompt funcionó: echo "your prompt" | ccr zurelay cli -- -p.
Lo que costó en nuestra prueba
Le pedimos a Claude Code, a través de CCR, que escribiera un pequeño archivo Python en DeepSeek V4.1 Flash y luego que lo editara en GPT-6.1 Terra. Ambos usaron correctamente las herramientas de archivos de Claude Code. Zurelay facturó:
| Modelo | Tarea | Solicitudes | Tokens de prompt (en caché) | Costo |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | Crear hello.py | 3 | 38,265 (21,760) | $0.0006 |
| GPT-6.1 Terra | Editar hello.py | 4 | 44,407 (21,632) | $0.0063 |
Cada solicitud llevaba entre 11.000 y 13.000 tokens de instrucciones y definiciones de herramientas de Claude Code antes de cualquier conversación, y por eso importa el almacenamiento en caché de prompts: a partir de la segunda o tercera solicitud, la mayor parte del prompt volvía desde la caché a una fracción del precio de entrada. El almacenamiento en caché funcionó a través de CCR sin configurar nada.
Cosas que conviene saber
- Los prompts de Claude Code están escritos para Claude. Otros modelos siguen bien sus instrucciones de herramientas en tareas cortas; en las largas y con muchos pasos, los resultados varían más según el modelo, así que prueba un par con tu propio trabajo.
- Elige modelos que admitan llamadas a herramientas. Un modelo sin esa capacidad puede conversar, pero no puede leer ni editar archivos.
- Mantén CCR en
127.0.0.1. Su propia documentación advierte contra exponerlo en0.0.0.0sin un token fuerte, un firewall y TLS. - CCR es un proyecto de terceros, no de Anthropic. Consulta su docs después de una actualización: la versión 3 cambió por completo la configuración respecto al
config.jsonde la versión 2.
Precios de los modelos a los que enrutarías
Por 1M de tokens, el precio de lista del laboratorio y el de Zurelay:
| Modelo | Entrada | Salida | En Zurelay (entrada / salida) |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | $0.30 | $1.20 | $0.03 / $0.12 |
| GPT-6.1 Terra | $1.00 | $5.00 | $0.25 / $1.25 |
| GPT-6 Astra | $10.00 | $50.00 | $2.50 / $12.50 |
| Gemini 3.8 Flash | $0.75 | $3.75 | $0.22 / $1.10 |
| Kimi K3.1 Pro | $2.00 | $10.00 | $0.80 / $4.00 |
| GLM-5.3 | $1.40 | $4.40 | $0.38 / $1.21 |
| Qwen 3.8 Max | $2.00 | $6.00 | $1.20 / $3.60 |
Probado en 28 de octubre de 2026 con Claude Code Router 3.1.3 y Claude Code 2.1.312 en Windows, contra la API compatible con OpenAI de Zurelay. Documentación propia de CCR: GitHub y ajustes del proveedor.