Claude Code 接 GLM、Kimi、DeepSeek，不用改环境变量

搜"Claude Code 接 GLM"或"Claude Code 接 Kimi"，几乎所有教程给的都是同一套做法：导出 ANTHROPIC_BASE_URL 和 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN，指向厂商的 Anthropic 兼容端点，重启 claude。

这能用。但它作用于整个 shell，于是"同一个问题换个模型试试"就变成了反复改环境变量。

常见的三种做法

1. 直接导出环境变量。

export ANTHROPIC_BASE_URL="<厂商的 Anthropic 兼容端点>"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<你的 key>"
claude

一个 shell 一个模型。想换，就得改两个变量再重来。

2. 包成 shell 函数。 在 ~/.zshrc 里写 glm、kimi、ds 几个函数，各自设好变量再启动 claude。敲起来方便了，但还是一个终端一个模型，而且 key 都写进了 shell 配置。

3. 在前面架一层网关。 用 LiteLLM 之类的代理，把 Claude Code 的 Anthropic 协议转成厂商的协议。最灵活，代价是多跑、多配一个服务。

这三种做法有一个共同的好处：跑的是 Claude Code 本身，功能完整 —— MCP server、子代理，一样不少。

换个思路：每个 tab 一个引擎

OpenCockpit 把模型变成了每个 tab 自己的选择。新开一个 tab，在顶部选 GLM、Kimi、DeepSeek 或 Ollama，把 key 粘进这个引擎的选择器，就好了。下一个 tab 可以是 Claude，再下一个可以是 Codex。

这张截图就是全部要点：同一个问题，六个引擎，一个窗口，一个项目。没改任何变量，也没重启任何东西。

按引擎分开配置，还顺带解决了几件事：

• key 不进 shell。 每个引擎的 key 单独存在 ~/.cockpit/<engine>/credentials.json。
• 模型列表是实时拉取的。 GLM、Kimi、DeepSeek 的 tab 会用你的 key 拉取账号实际可用的模型，厂商明天上新模型，这里自动出现。
• 各家的特殊之处都处理好了。 GLM 有区域切换（国内站或国际站，同一个 key）和 Coding Plan 额度查询；Kimi 能查套餐的 5 小时和每周额度；DeepSeek 能看预充值余额。
• 所有引擎同一套界面。 会话历史、分叉、逐个工具调用的快照，不管哪个模型在回答都一样。

代价

这一点要说清楚：GLM、Kimi、DeepSeek、Ollama 的 tab 跑的不是 Claude Code，而是 OpenCockpit 自己的内置 Agent，对接厂商的 OpenAI 兼容端点。它能读写文件、跑命令、流式输出，但只有七个工具 —— Read、Write、Edit、Bash、Glob、Grep、TodoWrite —— 没有 MCP server，没有子代理，也不支持图片输入。

如果你需要在非 Anthropic 模型上用 MCP 或子代理，改环境变量的做法仍然是对的选择。OpenCockpit 用它们换来了按 tab 切换、不碰 shell。如果你的目的是对比模型，或者让便宜的模型干日常活、Claude 啃难题，这笔交换通常是划算的。

上手

npm i -g @surething/cockpit && cockpit

打开一个项目，加一个 tab，选一个引擎。每个厂商的接入细节 —— key 去哪拿、先用哪个模型、常见报错 —— 都在 AI 引擎 文档里。