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一个免费工具CC Switch,现在可以让DeepSeek接入Claude Code和Codex了

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最近除了龙虾之外,有两个AI编程工具比较火——Claude Code和Codex。

这两个东西是真正能把"想法"变成"代码"的。你不需要懂编程,直接告诉它你想做什么,它自己会写代码、跑测试、修bug,一条龙搞定。

但中国用户有个绕不开的问题。

Claude Code官方收费:按调用量算,重度用户一个月几百美刀是常事。Codex虽然便宜点,但要绑定OpenAI订阅。两个工具如果在中国用还得折腾网络。

DeepSeek的模型出来后,编码能力明显上了一个台阶——关键是价格只有Claude的十几分之一。

能不能让DeepSeek跑在Claude Code和Codex的壳里?现在用CC Switch这个免费开源工具就可以实现了。

一 / CC Switch是什么?

Claude Code也好,Codex也好,它们本质上是一个"AI编程代理"——在终端里给你一个对话窗口,你输入需求,它调背后的模型来执行。

问题是它们背后的模型是绑死的:Claude Code只能用Anthropic的模型,Codex只能用OpenAI的模型。

CC Switch干的事,用一个词概括就是:截流改道。

它在你的电脑上启动一个本地代理服务器,把Claude Code/Codex发出去的API请求"拦截"下来,转手发给DeepSeek(或者任何你指定的API提供商),再把DeepSeek的响应包装回Claude Code/Codex能识别的格式传回去。

整个过程中,Claude Code和Codex完全意识不到自己背后换人了。它们仍然认为自己是在和官方模型对话,但实际干活的是DeepSeek。

这套机制背后的意义很大,你可以在最好的交互体验和最有性价比的使用成本之间自由切换,不用被任何一家厂商绑定。

CC Switch由开发者在GitHub上开源,目前版本是v3.16.1。它支持的编程工具已经覆盖了市面上主流的几款,包括Claude Code、Codex、OpenClaw(小龙虾)和Hermes(爱马仕)等。

它支持的后端模型更是一大串:常见的DeepSeek、OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、通义千问、智谱GLM等都支持。

总结一下,这是一个"万能管道"。

二 / 安装指南,5分钟搞定

安装比你想象的还要简单。

第一步:下载安装CC Switch

打开GitHub上的cc-switch项目Releases页(地址:github.com/farion1231/cc-switch/releases),找到最新版本。

Windows用户下载.msi安装包(或者.exe安装包),双击安装,一路Next就行。

Mac用户可以用brew install --cask cc-switch一键安装,也可以下载.dmg文件手动装。

如果你已经安装了小龙虾等智能体,也可以直接把一句话指令发给它:“请帮我安装最新版本的CC Switch”。

第二步:准备DeepSeek API Key

去DeepSeek开放平台(platform.deepseek.com)注册账号,在"API Keys"页面创建一个新的密钥,复制保存好。

注意:网页上免费对话不等于API免费。你要充值才能拿到API Key。但DeepSeek的定价真的很便宜——V4 Flash模型每百万tokens只要几毛钱,Pro模型也才几块钱。

第三步:在CC Switch里添加DeepSeek供应商

打开CC Switch,你会看到几个标签页:Claude Code、Codex、OpenCode等。每个标签页对应你要接入的编程工具。

以Claude Code为例:



  1. 切到Claude Code标签页

  2. 点击右上角的"➕"添加供应商

  3. 选择内置的DeepSeek预设(已内置请求地址、默认模型、模型菜单等参数)

  4. 粘贴你的DeepSeek API Key

  5. 点击保存,开启"路由总开关"

Codex+DeepSeek的配置过程一模一样。

第四步:启动代理,开始使用

配置好后,以Claude Code为例,在CC Switch的Claude Code界面下找到你配置的DeepSeek模型,然后点击“启用”。

现在再Claude Code,随便提一个需求——背后已经是DeepSeek在干活了。

三 / 为什么要这么配置?不只是省钱

成本和可用性是最直接的理由。

Claude Code重度用户,一个月API账单轻松破千。换成DeepSeek V4 Pro作为主力模型,在大部分日常任务上几乎没有感知差异,但成本降到原来的1/10到1/20。

但更重要的是另一个维度:选择性。

不同的模型有不同的"性格"。做常规任务,可以选择DeepSeek;开发复杂项目,可以再切换到更高级的Claude Opus或Codex GPT-5.5模型。

以前你必须在不同的AI工具之间来回切换、适应不同的界面和交互方式。现在你只需要用一个工具——用你最熟悉的Claude Code或Codex界面——然后根据任务需要选模型。

我前几天用Claude Code开发了几个项目,用DeepSeek和Claude的Sonnet模型分别做了一遍后,甚至感觉DeepSeek出的效果更好、速度也更快。

很多人会问:AI工具这么多,到底该用哪一个?

我的建议:不需要选。

每个工具都有不同的优势,OpenClaw或Hermes适合处理日常的轻量级任务,Claude Code或Codex适合开发复杂项目。

为何不把它们组合起来使用呢,让它们发挥出最大合力。

你不需要被绑死在任何一个生态里,熟悉这些最先进的AI工具,把它们变成你武器库里随时可以调用的一件兵器。


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