热榜第1教Claude Code接GLM，我换了个base_url直接跑50+模型

ofox
0 阅读4分钟

今天打开掘金，热榜第1是教你怎么用 Claude Code 接 GLM-4.7 的。

说实话看完有点感慨——2026年了，AI Coding 工具接个模型，居然还要注册平台→申请Key→配endpoint→调格式，一通折腾？😅

我最近也在折腾 Claude Code 接不同模型，但走了条不同的路：改一个 base_url，50+ 模型随便切换。写篇踩坑记录，给同样在折腾的朋友省点时间。

热榜方案的局限

热榜那篇文章思路很清晰：去智谱开放平台申请 Key，在 Claude Code 里配 GLM-4.7 的 endpoint，然后测前端生成效果。

流程没毛病，但有个很实际的问题——你只接了一个模型。

实际开发中谁只用一个模型啊？写代码用 Claude，快速原型用 GPT-4o，中文文案用 DeepSeek，便宜活用 GLM。按热榜方案，你得：

  • 注册 4 个平台账号
  • 管理 4 个 API Key
  • 配 4 个不同 endpoint
  • 处理 4 种错误格式和 rate limit

光注册充值就半天没了 🥲

一行 base_url 解决的事

先看结论，我的配置就改了这点东西：

{
  "apiBaseUrl": "https://api.ofox.ai/v1",
  "apiKey": "一个统一的key"
}

然后随便切模型：

# GLM-4.7 跑一遍
claude --model glm-4.7

# 换 Claude Opus 对比
claude --model claude-opus-4-6

# GPT-4o 也来
claude --model gpt-4o

# DeepSeek 收个尾
claude --model deepseek-v4

同一个 key，同一个 endpoint，50+ 模型随便切。 就是用了个 API 聚合平台，它把各家 API 统一成了 OpenAI 兼容格式。

为什么 OpenAI 格式兼容这么关键

科普一个很多新手不知道的事：

现在几乎所有 AI Coding 工具——Claude Code、Cursor、Continue、Cline、Windsurf——底层都走 OpenAI Chat Completions 格式。意思是只要你的 API 能返回标准格式，这些工具都能直接用。

POST /v1/chat/completions
{
  "model": "你想用的模型",
  "messages": [{"role": "user", "content": "..."}],
  "stream": true
}

所以核心思路很简单：找一个 OpenAI 格式兼容的 API 中转地址，一次配好，所有工具通用。

我之前在 Cursor 里配 API 地址踩过不少坑，那个 "OpenAI API Base URL" 一直填的官方地址，国内动不动超时。换成聚合平台之后反而稳了——国内直连，不用折腾代理。

实测：4 个模型跑同一个前端任务

公平起见，同一个 prompt 让 4 个模型生成 React Dashboard 组件：

生成一个 React Dashboard：左侧导航栏、顶部 4 个统计卡片、中间折线图+柱状图、底部数据表格。用 Tailwind CSS，响应式布局。

首 token 延迟（北京，单位 ms）

模型直连官方API 聚合
GLM-4.7~380~350
Claude Opus 4.6超时 ❌~1600
GPT-4o超时 ❌~580
DeepSeek V4~300~320

国产模型差距不大，但海外模型直连基本废的。之前 Cursor 里用 Claude 写代码经常转圈 10 秒+，换了之后稳定 2 秒内，体验差距巨大。

代码质量（我的主观评分）

维度GLM-4.7Opus 4.6GPT-4oDeepSeek V4
组件结构⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
Tailwind 还原⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
响应式处理⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
命名规范⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐

Opus 4.6 前端生成确实第一梯队，但 GLM-4.7 进步很明显，组件拆分比上一代清晰不少。DeepSeek V4 代码规范最好，import 顺序、变量命名都很标准化。

说个有意思的细节：GLM-4.7 生成的图表组件居然自带了 loading 骨架屏，其他三个都没有。小惊喜 😄

Cursor / Continue / Cline 怎么配

顺便把其他工具的配置方法也说了：

Cursor：

Settings → Models → OpenAI API Key → 填聚合 key
Override OpenAI Base URL → https://api.ofox.ai/v1

Continue（config.json）：

{
  "models": [{
    "provider": "openai",
    "apiBase": "https://api.ofox.ai/v1",
    "apiKey": "你的key",
    "model": "claude-opus-4-6"
  }]
}

Cline：

Settings → API Provider → OpenAI Compatible
Base URL → https://api.ofox.ai/v1

改完之后在 Model Selector 里就能看到所有可用模型了。一次配好，所有工具通用，比去各家官网单独申请方便太多。

关于成本

有人可能问：中间加一层会不会更贵？

实测价格基本是官方的 1:1 ~ 1.2 倍，但考虑到：

  • 省了代理/VPS 成本（30-50 刀/月）
  • 不用管 4 个平台的账单
  • 海外模型从"用不了"变成"能用"

ROI 是正的。尤其国内没法直连 Claude 和 GPT 的情况下，API 中转基本是唯一稳定方案。

写在最后

看完热榜 Claude Code 接 GLM 的教程，建议先想清楚一个问题：你是只用一个模型，还是要随时切换？

只用一个——按热榜教程配就行，没问题。

要切换——找个 OpenAI 格式兼容的 API 聚合平台，改一行 base_url，50 个模型一次搞定，别把时间浪费在配置上。

我用了一段时间 ofox.ai，体验还行，国内直连不折腾。类似平台不止一家，选顺手的就好。

重点是思路：配置工具是为了写代码，不是为了配置本身。 🚀

你们 Claude Code / Cursor 用的什么 API 方案？评论区聊聊 👇

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