OpenAi2CC：打破 Claude Code 的模型限制，让 AI 开发更自由

这是一个将 Anthropic Claude API 协议转换为 OpenAI API 协议的代理服务。让你可以使用 Claude Code 连接到 OpenAI API、通义千问 API 或其他兼容 OpenAI 协议的 AI 服务。

项目背景

作为开发者，你是否也曾遇到过这样的困扰：很喜欢用 Claude Code 写代码，但它的模型选择太有限了？OpenAi2CC 专门解决这个痛点，让你能够：

🔄 自由选择喜欢的 AI 模型
💰 根据需求平衡成本和性能
🏢 为团队提供统一的 AI 服务入口
🔧 灵活配置模型映射规则

功能特性

🔄 协议转换：将 Claude API 格式转换为 OpenAI Chat API 格式
🌊 流式响应支持：完整的流式响应处理
🛡️ 错误处理：完善的错误处理和状态码映射
🎯 模型映射：自动映射 Claude 模型名到 OpenAI 模型
📊 健康检查：内置健康检查端点
⚡ 高性能：基于 Node.js 和 TypeScript 构建
🔑 Qwen CLI 支持：支持使用通义千问 CLI 的 OAuth 认证
🔄 自动 token 刷新：定时刷新访问 token 并更新配置文件
🔄 自动重试：对临时性错误（502, 503, 504, 429）自动重试
📝 详细错误信息：提供更友好的错误描述和建议
📝 模型映射日志：实时显示请求模型和映射后的模型信息
🗺️ 高级模型映射：支持 JSON 配置文件和模式匹配（包含、前缀、后缀、精确匹配）
🛠️ 工具调用支持：完整支持 Function Calling，在 Claude 和 OpenAI 协议间正确转换工具调用格式

技术栈

Node.js - 高性能的 JavaScript 运行时
TypeScript - 类型安全的 JavaScript 超集
Express.js - 轻量级 Web 框架
Axios - HTTP 客户端库

快速开始

1. 安装依赖

npm install

2. 配置环境变量

cp .env.example .env

3. 选择认证模式并运行

模式一：OpenAI API 认证（默认）

方法一：通过环境变量配置

编辑 .env 文件，填入你的 OpenAI API 密钥：

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
# QWEN_CLI=false  # 或者注释掉这行

启动服务：

# 开发模式
npm run dev

# 生产模式
npm run build
npm start

方法二：通过命令行参数

# 开发模式 - 通过命令行传递 API Key
npm run dev -- --openai-api-key your_api_key_here

# 开发模式 - 指定自定义 API 端点（自动处理 /v1）
npm run dev -- --openai-api-key your_api_key_here --openai-base-url https://your-api-endpoint.com
# 或
npm run dev -- --openai-api-key your_api_key_here --openai-base-url https://your-api-endpoint.com/v1/
# 或
npm run dev -- --openai-api-key your_api_key_here --openai-base-url https://your-api-endpoint.com/v1

# 开发模式 - 指定自定义模型（覆盖默认映射）
npm run dev -- --openai-api-key your_api_key_here --model gpt-4

# 生产模式
npm run build
npm start -- --openai-api-key your_api_key_here --model gpt-4

模式二：Qwen CLI 认证

确保你已经安装并配置了通义千问 CLI，并且 OAuth 凭据已保存在默认位置 ~/.qwen/oauth_creds.json 或自定义路径。

启动服务：

使用默认 OAuth 文件路径：

# 开发模式
npm run start:qwen

# 或者通过命令行参数
npm run dev -- --qwen-cli

# 生产模式
npm run build:qwen

使用自定义 OAuth 文件路径：

# 通过命令行参数指定
npm run dev -- --qwen-cli --qwen-oauth-file /path/to/your/oauth_creds.json

# 通过环境变量指定
QWEN_CLI=true QWEN_OAUTH_FILE=/path/to/your/oauth_creds.json npm run dev

或者通过环境变量（.env 文件）：

QWEN_CLI=true
QWEN_OAUTH_FILE=/path/to/your/oauth_creds.json
# OPENAI_API_KEY 不需要设置

使用方法

配置 Claude Code

在 Claude Code 中设置 API 端点：

# Claude Code 配置
export ANTHROPIC_API_URL=http://localhost:29999
export ANTHROPIC_API_KEY=dummy-key

配置说明：

ANTHROPIC_API_URL 必须指向 OpenAi2CC 服务的地址和端口（默认：29999）
ANTHROPIC_API_KEY 可以是任意值，因为实际的认证由代理服务处理
如果修改了服务端口，需要相应调整 URL 中的端口号
配置后，Claude Code 的所有请求都会通过 OpenAi2CC 转发到你配置的 AI 服务

API 端点

POST /v1/messages - Claude 协议的消息端点（支持工具调用）
POST /v1/chat/completions - 聊天补全（OpenAI 兼容，支持工具调用）
GET /v1/models - 模型列表
GET /health - 健康检查

模型映射

OpenAI API 模式

Claude 模型	OpenAI 模型
claude-3-opus-20240229	gpt-4
claude-3-sonnet-20240229	gpt-3.5-turbo
claude-3-haiku-20240307	gpt-4-turbo

Qwen CLI 模式

所有 Claude 模型都会映射到 qwen3-coder-plus

架构说明

Claude Code
    ↓ (Claude Protocol)
Proxy Server (Node.js)
    ↓ (OpenAI Protocol)
OpenAI API / 通义千问 API

代理服务负责：

接收 Claude 格式的请求（包含工具定义和工具调用）
转换为 OpenAI 格式（tools、tool_calls、tool 角色消息）
转发到 OpenAI API 或通义千问 API
接收响应并转换回 Claude 格式（tool_use、tool_result 内容块）
返回给 Claude Code

工具调用处理：

工具定义：自动在 Claude tools 和 OpenAI tools 格式间转换
工具调用：将 Claude tool_use 内容块转换为 OpenAI tool_calls 数组
工具结果：将 OpenAI tool 角色消息转换为 Claude tool_result 内容块
混合内容：支持同时包含文本和工具调用的复杂消息格式

模型映射日志

服务会在控制台实时显示模型映射信息，帮助你了解请求的模型是如何被转换的：

Claude 协议示例

🔄 Claude Protocol - Request Model: claude-3-sonnet-20240229 -> Mapped to: claude-3-sonnet-20240229
📝 Using custom model override: gpt-4
🔧 Mode: OpenAI API

OpenAI 协议示例

🔄 OpenAI Protocol - Request Model: gpt-4 -> Mapped to: claude-3-opus-20240229
🔧 Mode: Qwen CLI

未知模型警告

⚠️  No mapping found for model 'unknown-model', using default: claude-3-sonnet-20240229

模型映射表

OpenAI 模型	Claude 模型
gpt-4	claude-3-opus-20240229
gpt-4-turbo	claude-3-haiku-20240307
gpt-3.5-turbo	claude-3-sonnet-20240229
gpt-4o	claude-3-5-sonnet-20241022
gpt-4o-mini	claude-3-haiku-20240307
其他模型	claude-3-sonnet-20240229 (默认)

注意：使用 --model 参数可以覆盖所有映射，强制使用指定的模型。

高级模型映射

除了内置的模型映射外，你还支持通过 JSON 配置文件自定义模型映射规则，支持多种匹配模式和默认模型：

使用方法

方法一：通过配置文件

创建模型映射配置文件（参考 model-mapping.example.json）：

{
  "mappings": [
    {
      "pattern": "claude-3-5",
      "target": "GLM-4",
      "type": "contains"
    },
    {
      "pattern": "gpt-4",
      "target": "claude-3-opus-20240229",
      "type": "contains"
    },
    {
      "pattern": "qwen-",
      "target": "qwen3-coder-plus",
      "type": "prefix"
    },
    {
      "pattern": "-turbo",
      "target": "claude-3-haiku-20240307",
      "type": "suffix"
    }
  ],
  "defaultModel": "claude-3-sonnet-20240229"
}

启动服务时指定配置文件：

npm run dev -- --model-mapping ./model-mapping.json

方法二：通过环境变量

# 设置环境变量
export MODEL_MAPPINGS='{"mappings":[{"pattern":"claude-3-5","target":"GLM-4","type":"contains"}]}'

# 启动服务
npm run dev

匹配模式说明

模式	说明	示例
`contains`	包含匹配（默认）	`"claude-3-5"` 匹配 `claude-3-5-sonnet`, `claude-3-5-haiku`
`exact`	精确匹配	`"gpt-4"` 只匹配 `gpt-4`
`prefix`	前缀匹配	`"qwen-"` 匹配 `qwen-7b`, `qwen-14b`
`suffix`	后缀匹配	`"-turbo"` 匹配 `gpt-4-turbo`, `gpt-3.5-turbo`

默认模型

配置文件支持可选的 defaultModel 字段，当所有映射规则都不匹配时，会使用这个默认模型：

{
  "mappings": [...],
  "defaultModel": "claude-3-sonnet-20240229"
}

工作原理：

系统按顺序检查所有映射规则
如果找到匹配，使用对应的 target 模型
如果没有找到任何匹配，且配置了 defaultModel，则使用默认模型
如果既没有匹配也没有默认模型，则返回原始模型名称

使用场景：

为未知模型提供一个合理的默认值
确保所有请求都能映射到有效的模型
简化配置，避免为每个可能的模型都创建映射规则

优先级

模型映射按照以下优先级顺序处理：

model-mapping 模式匹配（最高优先级）
- JSON 配置文件中的模式匹配规则（按配置顺序）
- 例如：{"pattern": "claude-3-5", "target": "GLM-4", "type": "contains"}
model-mapping 默认模型
- JSON 配置文件中的 defaultModel 字段
- 当所有模式匹配都不命中时使用
--model 参数
- 命令行指定的模型参数
- 相当于 model-mapping 中的外部默认模型
- 仅在 model-mapping 配置中没有匹配且没有 defaultModel 时使用
内置模型映射（最低优先级）
- 系统内置的模型映射表
- 作为最后的备选方案

示例：

npm run dev -- --model-mapping ./config.json --model fallback-model

请求 claude-3-5-sonnet → 使用模式匹配映射到 GLM-4
请求 unknown-model → 使用配置文件中的 defaultModel
请求 another-unknown（配置文件无 defaultModel）→ 使用 --model 的 fallback-model

调试模式

设置环境变量 DEBUG_MODEL_MAPPING=true 可以在启动时显示所有激活的映射规则：

DEBUG_MODEL_MAPPING=true npm run dev -- --model-mapping ./model-mapping.json

环境变量支持

MODEL_MAPPING_FILE - 模型映射配置文件路径
MODEL_MAPPINGS - JSON 格式的模型映射配置
MODEL_MAPPING_ENV - 存储模型映射配置的环境变量名（默认：MODEL_MAPPINGS）
DEBUG_MODEL_MAPPING - 启用调试模式（true/false）

通过环境变量配置默认模型：

# 设置包含默认模型的映射配置
export MODEL_MAPPINGS='{"mappings":[{"pattern":"claude-3-5","target":"GLM-4","type":"contains"}],"defaultModel":"claude-3-sonnet-20240229"}'

# 启动服务
npm run dev

项目结构

src/
├── index.ts              # 主服务器文件
├── protocol-converter.ts # 协议转换逻辑（支持工具调用）
├── model-mapping.ts      # 高级模型映射管理器
└── qwen-cli-manager.ts   # Qwen CLI 认证管理器

model-mapping.example.json # 模型映射配置示例
test-mapping-logs.js      # 模型映射测试脚本
test-tool-calls.js        # 工具调用功能测试脚本
demo-model-mapping.sh     # 模型映射功能演示脚本
demo-default-model.sh     # 默认模型功能演示脚本

测试

运行测试脚本验证服务：

chmod +x test.sh
./test.sh

测试工具调用功能：

# 构建项目
npm run build

# 运行工具调用测试
node test-tool-calls.js

命令行参数

# 指定端口
npm run dev -- -p 8080

# 启用 Qwen CLI 模式
npm run dev -- --qwen-cli

# 指定自定义 OAuth 文件路径
npm run dev -- --qwen-cli --qwen-oauth-file /path/to/oauth_creds.json

# OpenAI 模式：指定 API Key
npm run dev -- --openai-api-key your_api_key_here

# OpenAI 模式：指定 Base URL
npm run dev -- --openai-base-url https://your-api-endpoint.com/v1

# OpenAI 模式：指定自定义模型
npm run dev -- --openai-api-key your_api_key_here --model gpt-4

# Qwen CLI 模式：指定自定义模型（覆盖默认的 qwen3-coder-plus）
npm run dev -- --qwen-cli --model qwen-turbo

# 组合使用
npm run dev -- -p 8080 --openai-api-key your_api_key_here --openai-base-url https://your-api-endpoint.com/v1 --model gpt-4

# 使用模型映射配置文件
npm run dev -- --model-mapping ./model-mapping.json

# 指定模型映射环境变量名
npm run dev -- --model-mapping-env CUSTOM_MODEL_MAPPINGS

# 启用调试模式查看映射规则
DEBUG_MODEL_MAPPING=true npm run dev -- --model-mapping ./model-mapping.json

Qwen CLI 配置

首次使用前，请确保已经通过通义千问 CLI 完成了 OAuth 认证
认证信息默认保存在 ~/.qwen/oauth_creds.json
你可以通过 --qwen-oauth-file 参数或 QWEN_OAUTH_FILE 环境变量指定自定义路径
代理服务会自动读取 OAuth 文件，并定时刷新 token
Token 刷新后会自动更新配置文件

工作原理

OpenAI API 模式

Claude Code → 代理服务 → OpenAI API

Qwen CLI 模式

Claude Code → 代理服务 → 通义千问 API

在 Qwen CLI 模式下：

代理服务读取 ~/.qwen/oauth_creds.json 获取认证信息
使用 access_token 调用通义千问 API
在 token 过期前自动刷新
刷新后的 token 保存回配置文件

扩展功能

你可以通过修改 protocol-converter.ts 来：

添加更多的模型映射
自定义消息转换逻辑
添加中间件功能
实现请求/响应日志

OpenAI Base URL 自动处理

代理服务会自动规范化 openai-base-url，确保正确的 API 端点格式：

自动移除末尾的 /
自动添加缺失的 /v1 后缀

示例：

https://api.example.com → https://api.example.com/v1
https://api.example.com/ → https://api.example.com/v1
https://api.example.com/v1/ → https://api.example.com/v1
https://api.example.com/v1 → https://api.example.com/v1

错误处理和重试机制

自动重试

代理服务会对以下临时性错误自动重试（最多 3 次）：

502 Bad Gateway - 上游服务返回无效响应
503 Service Unavailable - 上游服务暂时不可用
504 Gateway Timeout - 上游服务响应超时
429 Too Many Requests - 请求频率过高

重试采用指数退避策略，避免加重上游服务负担。

错误信息说明

503 Service Unavailable: 上游服务可能暂时宕机或过载，请稍后重试
502 Bad Gateway: 上游服务返回了无效响应
429 Rate Limit Exceeded: 请求频率过高，请降低请求频率
401 Authentication Failed: API 密钥错误或已过期
403 Access Denied: 没有访问该资源的权限
404 Not Found: 请求的端点或模型不存在

为什么选择 Node.js？

流处理能力强 - 原生支持流式 HTTP 响应，完美匹配 Claude API 的流式需求
JSON 处理友好 - JavaScript 原生支持 JSON，减少序列化/反序列化开销
异步 I/O 高效 - 单线程事件循环适合高并发代理场景
开发效率高 - 快速开发和部署

实际应用场景

场景一：模型成本优化

通过模型映射，在不同场景使用最合适的模型：

{
  "mappings": [
    {
      "pattern": "claude-3-haiku",
      "target": "gpt-3.5-turbo",
      "type": "exact"
    },
    {
      "pattern": "claude-3-opus",
      "target": "gpt-4",
      "type": "exact"
    }
  ]
}

场景二：多模型测试

在 AI 应用开发中，快速切换不同模型进行对比：

# 测试不同的后端模型
npm run dev -- --model gpt-4
npm run dev -- --model qwen-turbo
npm run dev -- --model claude-3-sonnet

场景三：企业级统一管理

对于企业用户，OpenAi2CC 可以作为 AI 服务的统一入口：

🏢 为不同团队提供统一的 API 接口
🔒 集中管理模型访问权限
📊 提供完整的请求日志和审计追踪

许可证

MIT

Name		Name	Last commit message	Last commit date
docs		docs
src		src
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
README.md		README.md
demo-default-model.sh		demo-default-model.sh
demo-model-mapping.sh		demo-model-mapping.sh
model-mapping.example.json		model-mapping.example.json
model-mapping.json		model-mapping.json
package-lock.json		package-lock.json
package.json		package.json
test-mapping-logs.js		test-mapping-logs.js
test-priority-system.js		test-priority-system.js
test-tool-calls.js		test-tool-calls.js
test.sh		test.sh
tsconfig.json		tsconfig.json

Latest commit

History

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项目背景

功能特性

技术栈

快速开始

1. 安装依赖

2. 配置环境变量

3. 选择认证模式并运行

模式一：OpenAI API 认证（默认）

模式二：Qwen CLI 认证

使用方法

配置 Claude Code

API 端点

模型映射

OpenAI API 模式

Qwen CLI 模式

架构说明

模型映射日志

Claude 协议示例

OpenAI 协议示例

未知模型警告

模型映射表

高级模型映射

使用方法

方法一：通过配置文件

方法二：通过环境变量

匹配模式说明

默认模型

优先级

调试模式

环境变量支持

项目结构

测试

命令行参数

Qwen CLI 配置

工作原理

OpenAI API 模式

Qwen CLI 模式

扩展功能

OpenAI Base URL 自动处理

错误处理和重试机制

自动重试

错误信息说明

为什么选择 Node.js？

实际应用场景

场景一：模型成本优化

场景二：多模型测试

场景三：企业级统一管理

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