Claude Code Router Ollama集成：本地模型低成本路由方案

🎯 痛点与解决方案

还在为云端AI模型的高昂API费用而烦恼？面对复杂代码任务时，既需要强大模型的智能分析，又担心成本失控？Claude Code Router与Ollama的集成方案为您提供了完美的平衡点——将高成本任务智能路由到本地模型，实现成本与性能的最优配置。

通过本文，您将获得：

• ✅ Ollama本地模型的无缝集成方法
• ✅ 智能路由策略配置指南
• ✅ 成本优化实战案例分析
• ✅ 性能监控与调优技巧
• ✅ 生产环境部署最佳实践

📊 技术架构对比

方案类型	成本	延迟	隐私性	适用场景
纯云端API	高	中等	低	核心推理任务
纯本地模型	低	低	高	简单背景任务
混合路由	最优	平衡	可控	全场景覆盖

🔧 Ollama集成配置详解

基础环境准备

首先确保您的系统已安装并运行Ollama服务：

# 安装Ollama（Linux/macOS）
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# 启动Ollama服务
ollama serve

# 拉取常用代码模型
ollama pull qwen2.5-coder:latest
ollama pull codellama:latest
ollama pull starcoder2:latest

Claude Code Router配置

在~/.claude-code-router/config.json中配置Ollama提供商：

{
  "APIKEY": "your-secret-key",
  "LOG": true,
  "API_TIMEOUT_MS": 120000,
  "Providers": [
    {
      "name": "ollama",
      "api_base_url": "http://localhost:11434/v1/chat/completions",
      "api_key": "ollama",
      "models": [
        "qwen2.5-coder:latest",
        "codellama:latest", 
        "starcoder2:latest",
        "llama3.2:latest"
      ]
    },
    {
      "name": "openrouter",
      "api_base_url": "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
      "api_key": "sk-or-v1-xxx",
      "models": [
        "anthropic/claude-3.5-sonnet",
        "google/gemini-2.5-pro-preview"
      ],
      "transformer": {
        "use": ["openrouter"]
      }
    }
  ],
  "Router": {
    "default": "openrouter,anthropic/claude-3.5-sonnet",
    "background": "ollama,qwen2.5-coder:latest",
    "think": "openrouter,anthropic/claude-3.5-sonnet",
    "longContext": "openrouter,google/gemini-2.5-pro-preview",
    "longContextThreshold": 60000,
    "webSearch": "openrouter,google/gemini-2.5-flash"
  }
}

🎨 智能路由策略设计

基于任务类型的路由

flowchart TD
    A[Claude Code请求] --> B{分析请求内容}
    B --> C[背景任务<br/>代码补全/格式化]
    B --> D[核心推理<br/>复杂问题解决]
    B --> E[长上下文<br/>文档分析]
    B --> F[思考模式<br/>计划制定]
    
    C --> G[使用Ollama本地模型]
    D --> H[使用云端强大模型]
    E --> H
    F --> H
    
    G --> I[低成本处理]
    H --> J[高质量输出]
    
    I --> K[返回结果]
    J --> K

自定义路由规则示例

创建自定义路由脚本~/.claude-code-router/custom-router.js：

module.exports = async function router(req, config) {
  const userMessage = req.body.messages.find(m => m.role === "user")?.content;
  
  // 代码相关任务使用本地模型
  const codeKeywords = ['fix', 'debug', 'refactor', 'implement', 'function', 'class'];
  if (userMessage && codeKeywords.some(keyword => 
      userMessage.toLowerCase().includes(keyword))) {
    return "ollama,qwen2.5-coder:latest";
  }
  
  // 简单问答使用本地模型
  if (userMessage && userMessage.split(' ').length < 20) {
    return "ollama,llama3.2:latest";
  }
  
  return null; // 使用默认路由
};

💰 成本优化实战

成本对比分析

假设典型开发场景下的API调用分布：

任务类型	占比	单次成本(云端)	单次成本(本地)	月节省
代码补全	45%	$0.10	$0.001	$44.55
简单问答	30%	$0.05	$0.0005	$14.85
复杂推理	20%	$0.20	$0.20	$0
文档分析	5%	$0.15	$0.15	$0

月总节省：$59.40 (基于每日100次调用)

性能监控配置

启用状态行监控功能：

{
  "statusline": {
    "enabled": true,
    "refresh_interval": 1000,
    "display": [
      "model",
      "provider", 
      "token_count",
      "response_time",
      "cost_estimate"
    ]
  }
}

🚀 生产环境部署

Docker容器化部署

# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    ports:
      - "11434:11434"
    volumes:
      - ollama_data:/root/.ollama
    deploy:
      resources:
        limits:
          memory: 8G
          
  claude-router:
    image: musistudio/claude-code-router:latest
    ports:
      - "3456:3456"
    volumes:
      - ./config.json:/root/.claude-code-router/config.json
      - ./logs:/root/.claude-code-router/logs
    depends_on:
      - ollama
    environment:
      - OLLAMA_HOST=http://ollama:11434

volumes:
  ollama_data:

性能调优参数

{
  "API_TIMEOUT_MS": 120000,
  "ollama": {
    "num_ctx": 4096,
    "num_gpu": 1,
    "temperature": 0.1,
    "top_p": 0.9
  },
  "cache": {
    "enabled": true,
    "ttl": 3600000
  }
}

🔍 故障排除指南

常见问题解决

flowchart LR
    A[连接失败] --> B[检查Ollama服务状态]
    B --> C[验证端口11434]
    C --> D[检查防火墙设置]
    
    E[响应缓慢] --> F[调整模型参数]
    F --> G[优化硬件配置]
    G --> H[启用缓存机制]
    
    I[模型不兼容] --> J[检查模型格式]
    J --> K[更新transformers]
    K --> L[使用兼容模型]

监控指标设置

# 监控Ollama服务状态
ollama ps

# 查看模型使用统计
ccr status

# 性能日志分析
tail -f ~/.claude-code-router/logs/ccr-*.log

📈 最佳实践总结

1. 分层路由策略：根据任务复杂度智能选择模型
2. 成本监控：实时跟踪API使用情况和费用
3. 性能优化：合理配置本地模型参数
4. 故障转移：设置云端模型作为备份
5. 持续调优：基于使用数据优化路由规则

通过Claude Code Router与Ollama的深度集成，您可以在享受强大AI能力的同时，有效控制成本，实现智能化的模型路由管理。这种混合架构既保证了关键任务的处理质量，又大幅降低了日常开发的开销。

立即尝试：安装配置完成后，使用ccr code命令启动Claude Code，体验智能路由带来的成本优化效果！