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通过 ZenMux 使用 Claude Code 指南 ​

Claude Code 是 Anthropic 推出的官方 Coding Agent，通过与 ZenMux 的集成，您可以使用更多模型选择，而不仅仅局限于 Claude 官方 API。本指南提供两种使用方案：直接配置方案和代理方案。

两种使用方案对比 ​

我们提供两种不同的使用方案，您可以根据具体需求选择：

方案特点方法 1：直接配置方法 2：代理方案
配置复杂度简单，仅需环境变量配置中等，需安装代理服务
模型支持目前仅支持 Claude 系列模型支持 ZenMux 平台所有模型
启动方式直接启动 Claude Code需先启动代理服务
资源占用轻量级需要额外的代理进程
适用场景Claude 用户的快速迁移需要多模型选择的用户

选择建议

  • 如果您主要使用 Claude 系列模型，推荐使用方法 1，配置更简单
  • 如果您需要在多个模型间切换选择，推荐使用方法 2，功能更全面

方法 1：直接配置方案（Claude 模型） ​

安装 Claude Code ​

bash
# 使用 pnpm 安装（推荐）
pnpm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 或使用 npm 安装
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

配置环境变量 ​

设置以下环境变量来使用 ZenMux 的 Anthropic API 格式：

bash
# 设置 ZenMux API 基础 URL（Anthropic 格式）
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://zenmux.ai/api/anthropic   

# 设置您的 ZenMux API Key
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-ai-v1-xxx  

# 指定使用的模型（Claude 系列）
export ANTHROPIC_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4  
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4

重要配置

请确保将 sk-ai-v1-xxx 替换为您的真实 ZenMux API Key。您可以在 ZenMux 控制台 中获取 API Key。

直接启动使用 ​

配置好环境变量后，直接进入您的项目目录并启动 Claude Code：

bash
# 进入项目目录
cd my-project

# 直接启动 Claude Code
claude

便捷使用

您可以将环境变量配置添加到您的 shell 配置文件中，避免每次手动设置：

bash
# 添加到 .bashrc 或 .zshrc 文件中
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://zenmux.ai/api 
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-ai-v1-xxx
export ANTHROPIC_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4

ZenMux平台目前原生支持Anthropic协议的模型列表如下 ​

序号模型slug
1anthropic/claude-sonnet-4
2anthropic/claude-opus-4.1
3deepseek/deepseek-chat
4qwen/qwen3-coder-plus
5moonshotai/kimi-k2-0905
6z-ai/glm-4.5
7z-ai/glm-4.5-air

方法 2：代理方案（全模型支持） ​

如果您需要使用 ZenMux 平台上的所有模型（包括 GPT、Gemini 等），可以使用代理方案。

安装步骤 ​

1. 安装 Claude Code ​

首先安装 Anthropic 官方的 Claude Code 工具：

bash
# 使用 pnpm 安装（推荐）
pnpm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 或使用 npm 安装
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

参考文档

关于 Claude Code 的详细功能和使用方法，请参考 Claude Code 官方文档

2. 安装 Claude Code Proxy ​

Claude Code Proxy 是一个开源项目，可以将 Claude Code 的请求代理到 ZenMux 平台。

开源贡献

感谢该项目的作者 fuergaosi233。

bash
# 克隆代理仓库
git clone https://github.com/fuergaosi233/claude-code-proxy.git
cd claude-code-proxy

# 使用 UV 安装依赖
uv sync
bash
# 克隆代理仓库
git clone https://github.com/fuergaosi233/claude-code-proxy.git
cd claude-code-proxy

# 使用 pip 安装依赖
pip install -r requirements.txt

3. 配置环境变量 ​

修改 claude-code-proxy 项目的.env文件，配置您的 ZenMux API 信息和首选模型：

bash
# 复制.env.example为.env，如果已有.env文件则跳过此步骤
cp .env.example .env

# ZenMux API Key
OPENAI_API_KEY="sk-ai-v1-xxx"

# ZenMux API 基础 URL
OPENAI_BASE_URL="https://zenmux.ai/api/v1"

# 模型映射配置（可选）
BIG_MODEL="anthropic/claude-opus-4.1"
MIDDLE_MODEL="anthropic/claude-sonnet-4"
SMALL_MODEL="openai/gpt-4o-mini"

重要配置

请确保将 sk-ai-v1-xxx 替换为您的真实 ZenMux API Key。您可以在 ZenMux 控制台 中获取 API Key

启动服务 ​

1. 启动 Claude Code Proxy ​

bash
# 进入项目目录
cd claude-code-proxy

# 加载环境变量并启动服务
source .env
uv run claude-code-proxy
bash
# 进入项目目录
cd claude-code-proxy

# 加载环境变量并启动服务
source .env
python -m claude-code-proxy

启动成功后，您将看到类似以下的输出：

Claude Code Proxy 运行效果

2. 启动 Claude Code 客户端 ​

在新的终端窗口中，使用以下命令启动 Claude Code 客户端：

bash
ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8082 ANTHROPIC_API_KEY="any-value" claude

便捷使用

您可以将上述命令添加到您的 shell 配置文件中，创建一个便捷的别名：

bash
# 添加到 .bashrc 或 .zshrc 文件中
alias claude-zenmux='ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8082 ANTHROPIC_API_KEY="any-value" claude'

支持的模型 ​

方法 2 通过代理方案支持 ZenMux 平台上的所有模型，包括：

  • Claude 系列：anthropic/claude-opus-4.1、anthropic/claude-sonnet-4、anthropic/claude-haiku-4
  • GPT 系列：openai/gpt-5、openai/gpt-4o、openai/gpt-4o-mini、openai/gpt-5-mini、openai/gpt-5-nana
  • Gemini 系列：google/gemini-pro、google/gemini-flash
  • 其他模型：更多模型请查看 ZenMux 模型列表

使用效果 ​

配置完成后，您就可以在 Claude Code 中使用 ZenMux 的所有模型了：

Claude Code 使用展示

故障排除 ​

常见问题解决 ​

连接失败问题

问题：Claude Code 无法连接到代理服务

解决方案：

  • 确保 Claude Code Proxy 正在运行
  • 检查端口 8082 是否被占用
  • 验证防火墙设置是否阻止了本地连接
API Key 错误

问题：提示 API Key 无效或未授权

解决方案：

  • 检查 .env 文件中的 ZenMux API Key 是否正确
  • 确认 API Key 是否已激活且有足够余额
  • 验证 API Key 格式是否以 sk-ai-v1- 开头

日志查看 ​

如果遇到问题，您可以查看 Claude Code Proxy 的日志输出来排查问题。代理服务会显示详细的请求和响应信息，帮助您快速定位问题所在。

进阶配置 ​

自定义模型映射 ​

您可以根据不同需求调整 .env 文件中的模型映射：

bash
# 注重成本效益的模型选择
BIG_MODEL="anthropic/claude-sonnet-4"
MIDDLE_MODEL="openai/gpt-5-mini"
SMALL_MODEL="openai/gpt-5-nana"
bash
# 注重性能表现的模型选择
BIG_MODEL="anthropic/claude-opus-4.1"
MIDDLE_MODEL="anthropic/claude-sonnet-4"
SMALL_MODEL="openai/gpt-5"
bash
# 平衡性能和成本的模型选择
BIG_MODEL="anthropic/claude-sonnet-4"
MIDDLE_MODEL="anthropic/claude-sonnet-4"
SMALL_MODEL="openai/gpt-5-mini"

通过这种方式，您可以在不同的使用场景下获得最佳的性能和成本平衡。

更多模型

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