最近重度用 Claude Code ，有个很明显的痛点：

模型一多，环境变量就开始崩。

OpenAI / Anthropic / Gemini / OpenRouter / 自建 Gateway……

每天都在做这些事：

• 切 API Key
• 改 Base URL
• 换模型映射
• 配 proxy
• 维护一堆 shell 脚本

后来我直接做了个工具：

CCL （ Claude Code Launcher ）

npm install -g @claudecodelaunch/ccl

🚀 一句话

CCL = Claude Code + 统一 Provider + 内置 Proxy + 启动器

ccswitch 的问题很简单：

它只解决“切 proxy”，没解决“运行时管理”。

现实是你还有：

• Key 管理
• Base URL 管理
• 模型映射
• 多账号切换
• 团队配置同步

最后还是一团 shell + env 地狱。

💡 CCL 做了什么

1. 统一 Provider 管理

OpenAI / Claude / Gemini / OpenRouter / Azure / 自建 API

全部收敛到一个配置。

2. 多 Key + 多账号

• 个人
• 公司
• 测试

一键切换，不再 export 环境变量。

3. 模型映射（核心）

Opus   -> GPT / Gemini / DeepSeek
Sonnet -> 中等模型
Haiku  -> 便宜模型

Claude Code 逻辑不变，但底层模型你说了算。

4. 内置 Proxy （重点）

👉 不需要 ccswitch 👉 不需要单独 Gateway

CCL 直接接管请求转发层。

5. 启动方式

ccl

或：

ccl claude

继续会话：

ccl claude --resume xxx

自动恢复：

• session
• key
• provider
• model mapping

💰 顺手解决一个副作用问题

因为支持多 provider：

👉 可以自动利用不同平台的免费额度 / 低价模型 👉 做 fallback 路由 👉 降低整体 token 成本

（不改 Claude Code 工作流）

🧠 本质

CCL 不是“配置工具”，而是：

Claude Code 的 runtime / launcher 层

GitHub

https://github.com/claude-code-launch/ccl

欢迎试用、提 Issue 、提 PR 。