Precisa de um router?
- Para modelos Claude, não. Configure o Claude Code para usar outra API compatível com Anthropic através de duas variáveis de ambiente; em preços do Claude Code encontra a configuração para a Zurelay.
- Para DeepSeek, Kimi, GLM ou MiniMax, talvez não. Estes laboratórios já disponibilizam o formato da Anthropic, pelo que
ANTHROPIC_BASE_URLeANTHROPIC_AUTH_TOKENbastam; a lista de URLs compatíveis com Anthropic inclui todos, e o guia da chave DeepSeek mostra como configurar. - Para GPT, Gemini, Grok, Qwen e qualquer modelo disponível apenas no formato da OpenAI, sim. O CCR também permite combinar fornecedores, escolher modelos por tarefa e recorrer a uma alternativa quando um falha.
Configurar
A versão 3 do CCR é gerida numa página web local, em vez de num ficheiro JSON. Estes passos baseiam-se no CCR 3.1.3 com o Claude Code 2.1.312.
- Instale-o (Node.js 22 ou posterior), juntamente com o Claude Code se ainda não o tiver.
npm install -g @musistudio/claude-code-router @anthropic-ai/claude-codeccr ui- Abra a página de gestão.
ccr uiinicia o CCR em segundo plano e abre-o emhttp://127.0.0.1:3458. O gateway com o qual o Claude Code comunica fica disponível emhttp://127.0.0.1:3456assim que um fornecedor tiver um modelo. - Adicione um fornecedor. Escolha Outro / endpoint de API personalizado, atribua-lhe um nome e introduza o URL base e a chave de API. Para a Zurelay, use
https://api.zurelay.com/v1e uma chavezr_live_. O CCR lê a lista de modelos do fornecedor; adicione os modelos que pretende usar. - Defina o protocolo manualmente. Nas Definições avançadas do fornecedor, desative Detetar protocolos automaticamente e deixe apenas OpenAI Chat selecionado. A secção seguinte explica porquê.
- Crie um perfil do Claude Code em Perfis de agentes: um nome, o modelo predefinido e, opcionalmente, um modelo para cada um dos níveis Opus, Sonnet e Haiku do Claude Code. O âmbito de aplicação Apenas quando aberto a partir do CCR mantém o seu
claudehabitual inalterado. - Inicie o Claude Code através do CCR com o nome do perfil. Dentro do Claude Code,
/modellista os modelos disponibilizados pelo CCR.
ccr zurelay cli# or start on another model from the same providerccr zurelay cli -- --model zurelay/gpt-6.1-terraA definição que impede o funcionamento
A nossa primeira execução falhou com API Error: 400 All target providers failed. O CCR tinha detetado que a Zurelay também responde à API Messages da Anthropic, pelo que encaminhou os pedidos do Claude Code sem os alterar. A Zurelay disponibiliza essa API apenas para modelos Claude, pelo que todos os pedidos DeepSeek e GPT foram recusados. Com a deteção automática desativada e apenas OpenAI Chat selecionado, o CCR traduziu os pedidos e as mesmas tarefas funcionaram. Qualquer fornecedor que disponibilize o formato da Anthropic para alguns modelos, mas não para outros, precisa da mesma definição.
Mais um pormenor, no Windows: no nosso teste, ao passar um prompt entre aspas com -p através do comando ccr, perderam-se todas as palavras após a primeira. Passar o prompt por um pipe funcionou: echo "your prompt" | ccr zurelay cli -- -p.
Quanto custou no nosso teste
Pedimos ao Claude Code, através do CCR, que criasse um pequeno ficheiro Python com o DeepSeek V4.1 Flash e depois o editasse com o GPT-6.1 Terra. Ambos usaram corretamente as ferramentas de ficheiros do Claude Code. A Zurelay cobrou:
| Modelo | Tarefa | Pedidos | Tokens do prompt (em cache) | Custo |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | Criar hello.py | 3 | 38,265 (21,760) | $0.0006 |
| GPT-6.1 Terra | Editar hello.py | 4 | 44,407 (21,632) | $0.0063 |
Cada pedido incluía 11,000 a 13,000 tokens de instruções e definições de ferramentas do Claude Code antes de qualquer conteúdo da conversa, daí a importância da cache de prompts: a partir do segundo ou terceiro pedido, a maior parte do prompt era lida da cache por uma fração do preço de entrada. A cache funcionou através do CCR sem qualquer configuração.
O que deve saber
- Os prompts do Claude Code são escritos para o Claude. Outros modelos seguem bem as instruções das ferramentas em tarefas curtas; em tarefas longas, com muitos passos, os resultados variam mais consoante o modelo, por isso experimente alguns no seu próprio trabalho.
- Escolha modelos que suportem chamadas de ferramentas. Um modelo sem esse suporte pode conversar, mas não consegue ler nem editar ficheiros.
- Mantenha o CCR em
127.0.0.1. A própria documentação alerta para o risco de o expor em0.0.0.0sem um token forte, uma firewall e TLS. - O CCR é um projeto de terceiros, não da Anthropic. Consulte docs após uma atualização: a versão 3 alterou completamente a configuração face ao
config.jsonda versão 2.
Preços dos modelos para os quais pode encaminhar pedidos
Por 1M tokens, o preço de tabela do laboratório e o da Zurelay:
| Modelo | Entrada | Saída | Na Zurelay (entrada / saída) |
|---|---|---|---|
| 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 |
Testado em 28 de outubro de 2026 com o Claude Code Router 3.1.3 e o Claude Code 2.1.312 em Windows, com a API da Zurelay compatível com a OpenAI. Documentação do próprio CCR: GitHub e definições dos fornecedores.