告别繁琐切换:Claude Code 切换模型和 provider 的利器——cc-switcher

最近重度使用 Claude Code,遇到一个痛点:切模型和换 API Key 太麻烦。

官方默认你用 Anthropic 自己的 API,或者只用本地一套配置。但现实是,Anthropic 的账号门槛太高,加上自己有时候有一些本地通过sub2api或者openrouter来的provider想要用在claude code上。之前要在这些不同来源间切换,只能手写或靠脚本覆写 ~/.claude/settings.json

如果你关注过这个领域,可能知道 claude-code-switch(用纯 Bash 写的)。cc-switcher 的灵感正来源于此,但是我试用之后不是特别满意,因为我一直想切换模型之前先能看看有哪些模型,我用openrouter里面几百个模型,记不住所有模型的名字。所以我特意加了这个功能。

我个人用的十分舒服。

正式介绍一下

cc-switcher(命令行简称 ccs)是一个专门为了管理 Claude Code "提供商环境(Provider profiles)" 和 "默认模型" 的工具。它基于极速的 Bun 运行时构建。

它的核心逻辑很简单:帮你把不同的配置存成独立的文件(比如 settings.openrouter.json, settings.local.json),然后在你需要的时候,一键把选中的配置无缝合并回主 settings.json 中。

更重要的是,它不仅能切配置,还能直接搜索列举并切换模型

和之前的方案有什么区别?

现在的 cc-switcher(基于 TS/Bun):

  • 不仅切环境,还能切模型。 这是最大的跨越。比如你切到了 OpenRouter 环境,你可以直接用 ccs models 列出远端所有的模型,或者用 ccs use anthropic/claude-sonnet-4.6 直接更新默认模型,免去了去网页查模型 ID 的痛苦。
  • 带有 TUI(终端用户界面)。 如果你不带参数运行 ccs switch 或者 ccs use,它会弹出一个带搜索支持的交互式列表让你选,体验极佳。
  • 提供 JSON 输出。 大部分命令(ccs profiles --json, ccs current --json 等)都支持输出结构化数据,极大地极大地降低了二次开发的门槛。
  • 更安全的合并策略。 它在合并配置时会保留你当前 settings.json 里与 provider 无关的设置(比如你启用的插件),不会一棒子打死。

下载

安装很简单

bash 复制代码
npm install -g @sunday-sky/cc-switcher
# 或者直接用 bun 安装

Provider管理

bash 复制代码
# 一句命令建好 OpenRouter 配置
ccs create openrouter \
  --base-url https://openrouter.ai/api \
  --api-key sk-or-v1-your-key \
  --model anthropic/claude-sonnet-4.6

或者使用css create命令根据提示一步步创建。创建好之后可以使用ccs profiles查看所有providers。用 ccs switch xx快速切过去。

模型管理

可以使用ccs models查看当前provider支持的模型。或者可以直接使用ccs use来开一个交互式模型选择界面。模糊搜索一键选中。

快捷命令

你可以使用ccs pick来开一个交互式模型选择界面。它会先弹窗让你选环境(Profile),再选模型。

查看当前模型

可以使用ccs current查看当前的Provider和模型。

最后

感兴趣的话可以一个install玩一下。

相关推荐
程序员cxuan21 小时前
幽默,一个 Github 名字叫“马尾辫”,但是他给你省了 80% 的 token
人工智能·后端·程序员
宋哥转AI1 天前
Agent记忆模块系列:03存储与检索链路实测验证
人工智能·agent
老金带你玩AI1 天前
老金开源GoalPro,别让AI把目标越写越烂
人工智能
Bigfish_coding1 天前
前端转agent-【python】-08 用 LangGraph 把 Agent 做成状态机:像写 Vue 3 状态管理一样编排 AI 流程
人工智能
刺猬的温驯1 天前
语音克隆模型的难点之一:音素对齐及交叉注意力早期失效问题 (兼论旋转位置编码)——F5-TTS、SupertonicTTS、VoxFlash-TTS 对比
人工智能·语音合成·tts
道友可好1 天前
AI 是最好的混乱放大器:代码熵管理实战
前端·人工智能·后端
不加辣椒1 天前
第7章 边界与约束技术:确保输出的准确性与安全性
人工智能
AI悦创Python辅导1 天前
Claude Code 越用越乱?Sub-Agents 才是上下文污染的解法
人工智能
Bigfish_coding1 天前
前端转agent-【python】-07 长期记忆进阶:用 ChromaDB + 语义搜索给 Agent 装上真正的长期记忆
人工智能
阿黎梨梨1 天前
AI Loop:告别“人肉写提示词”,让代码替你“鞭策”AI
javascript·人工智能