Chinese LLM Router

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。

核心用法

Chinese LLM Router 是一个面向 OpenClaw 代理的中国大语言模型路由工具，通过单一接口整合 DeepSeek、通义千问、智谱 GLM、Kimi、豆包、MiniMax、阶跃星辰、百川、讯飞星火、腾讯混元等10家主流中文LLM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> / recommend <task>）快速切换模型，无需记忆各平台差异化的API端点与认证方式。技能支持自动故障转移、成本追踪、多模型并行对比测试等高级功能，所有配置集中存储于 ~/.chinese-llm-router/config.json，采用标准 OpenAI 兼容格式降低迁移成本。

显著优点

厂商覆盖全面：囊括当前中文LLM生态第一梯队，从开源性价比之王 DeepSeek V3.2 到长上下文专家 Kimi K2.5，满足推理、编程、创作、客服等全场景需求。架构极简安全：零第三方依赖，纯 Node.js 原生模块实现，消除供应链攻击面；无危险函数调用，代码透明可审计。成本优化显著：内置实时比价表（2026年2月），支持按任务类型智能推荐最经济模型，Doubao Seed 2.0 Mini 可实现¥0.15/M token 的超低成本。体验无缝统一：自动故障转移机制确保服务连续性，上下文感知记忆避免重复配置，同一对话主题自动关联偏好模型。

潜在局限

来源可信度限制：维护者为个人开发者（T3级），长期更新承诺与商业支持能力存疑，生产环境需谨慎评估。密钥管理待完善：API密钥以明文JSON存储于用户目录，缺乏系统级密钥链集成（如macOS Keychain），存在本地泄露风险。网络依赖刚性：必须外发请求至10家第三方云服务商，数据出境合规与隐私策略需用户自行审查各厂商条款。功能边界清晰：仅作路由层，不提供模型微调、私有部署或离线推理能力；高级用户仍需直接对接原厂API获取完整功能。生态锁定：深度绑定 OpenClaw 运行时，跨平台迁移成本较高。

适合人群

中文开发者与AI产品经理：需要快速对比多模型效果、优化推理成本的技术决策者。OpenClaw 重度用户：追求对话式交互中无缝切换最优模型，不愿维护多套API凭证的效率极客。中小企业应用搭建者：缺乏专职ML工程团队，希望通过统一接口低成本接入主流中文大模型能力的创业团队。内容创作者与运营：依赖 Qwen、Kimi 等模型进行长文本创作，需要稳定、可追踪成本的AI辅助工具。教育科研用户：利用 DeepSeek R1 等开源模型进行数学推理与学术研究，重视透明可控的技术栈。

常规风险

性能波动：第三方LLM服务商的响应延迟与可用性不受本技能控制，高峰期可能出现超时或降级。配置泄露：明文存储的API密钥若未设置文件权限（建议chmod 600），可能被同设备其他进程读取。合规责任：用户数据经本技能转发至各云服务商，需自行确认符合《生成式AI服务管理暂行办法》及数据出境要求。密钥失效：各平台免费额度政策变更可能导致服务中断，需关注厂商公告及时更新凭证。维护断层：个人项目存在弃坑风险，关键业务应准备备用方案或自研路由层。