核心用法
Chinese LLM Router 是一个专为 OpenClaw 设计的模型路由技能，通过统一的 OpenAI-compatible 接口，将用户请求智能分发至 10 余家主流中文大模型服务商。用户可通过自然语言指令（如"用 DeepSeek V3.2"）或结构化命令（use <model>、compare <models>、recommend <task>）完成模型切换、能力对比与任务匹配。配置采用 JSON 格式集中管理多平台 API 密钥与模型列表，支持环境变量覆写，默认以 Qwen3-Max 为主力，DeepSeek 和 Doubao 为降级备选。
显著优点
1. 生态覆盖全面：整合 DeepSeek、阿里 Qwen、智谱 GLM、月之暗面 Kimi、字节豆包、MiniMax、阶跃星辰、百川、讯飞星火、腾讯混元等全梯队国产模型，用户无需分别注册多个平台。
2. 成本透明可控：内置价格参考表（输入 ¥0.15–5/M tokens，输出 ¥0.3–6/M tokens），支持按对话追踪 Token 消耗与预估费用，低价选项如 DeepSeek V3.2 和 Doubao Mini 极具性价比。
3. 智能调度机制：提供自动降级（Auto-fallback）、任务驱动的模型推荐、多模型并行对比等高级功能，降低运维心智负担。
4. 零额外依赖：所有接口均兼容 OpenAI SDK，仅需修改 baseUrl 和 apiKey，无需引入厂商专属 SDK。
潜在局限
- 配置门槛较高：需逐一向 10 个平台申请 API 密钥，初期 setup 流程繁琐；JSON 配置文件字段较多，易因格式错误导致路由失效。
- 合规与地域风险：部分模型（如 Kimi、豆包）对境外 IP 或注册资质有隐形限制，实际可用性取决于用户网络环境与身份认证状态。
- 定价时效性：文档标注价格为 2026 年 2 月参考价，厂商补贴策略变动频繁，长期成本估算可能失真。
- 无本地模型支持：虽提及 MiniMax "可本地运行"，但配置示例中仍为云端 API 调用，未提供 gguf/ollama 等本地部署方案。
适合人群
- 中文语境下的开发者、研究者、内容创作者，需频繁对比国产模型效果
- 对 API 成本敏感、追求性价比的企业级 OpenClaw 用户
- 希望统一管理多厂商密钥、减少配置碎片化的技术团队
常规风险
- 密钥泄露风险：配置文件明文存储多平台 API 密钥，若权限管理不当（如误提交至 Git）将导致资金损失与数据泄露。
- 服务可用性波动：国产模型 API 稳定性参差不齐，高峰期可能触发降级链，影响响应延迟。
- 内容审核差异：不同厂商对敏感词、合规过滤策略不一，同一提示词可能触发不同拦截规则，需额外处理异常响应。
- 供应商锁定隐忧：过度依赖单一技能封装，若作者停止维护或厂商接口 Breaking Change，用户需自行迁移配置。