同时订阅了Claude、ChatGPT和Google Antigra vity之后，额度和交互方式散落在三个CLI里，每个的操作逻辑还不一样。于是就有了这个本地网关：**把三家的CLI统一包装成一个OpenAI兼容端点**，自带一个聊天UI，适合个人多设备使用。 GitHub： https://github.com/mahui/llm-bridge （MIT） ## 它做什么 - 只需要一个 `base_url`，就能通吃三家模型：`claude/claude-sonnet-5`、`codex/gpt-5.5`、`agy/claude-sonnet-4.6-thinking`……任何OpenAI SDK客户端改一行配置就能接上。 - 鉴权完全复用各家CLI自己的登录态——**不碰、不提取、不重放任何OAuth token**。今年上半年Anthropic封杀第三方token复用那波，大家都还记得。这个项目从设计上就只走官方harness（`claude-agent-sdk` / `codex exec` / `agy -p`），被封的路一行代码都没有。 - 模型列表尽量动态：codex读CLI自己的缓存，agy直接调用 `agy models`，不用追着上游改版本号。 - 内置Web UI：支持多会话并发流式、provider信号色（一眼能看出回复来自哪家）、日夜主题、设置页（API key / system prompt / 推理深度）。 - API视图带playground：选个模型直接在页面里试跑，cURL/Python/JS示例代码跟着你选的模型自动生成。 ## 一些实现上有意思的点 - Codex默认加了 `--ignore-user-config`：不加的话，全局安装的技能/插件会灌进每个请求——实测一句"hello world"就烧了2.8万input token、等37秒；隔离后1万token、7秒。 - 透传了OpenAI标准的 `reasoning_effort` 字段：claude默认压到medium（SDK默认high，闲聊也烧深度推理的额度）。 - 子进程流式的坑都踩过了：客户端断连的僵尸进程、stderr管道写满死锁、截断误报 `finish_reason=stop`，修复都在提交历史里。 ## 限制（先自己交代了） - **仅聊天**：不支持tool calling / 多模态，`temperature`这类采样参数接受但不转发（CLI harness不暴露）。 - 延迟比直连API高：每请求3–8秒（CLI子进程的固有成本）。 - 单用户定位：并发上限每provider 2个请求，没有多租户。 - Claude的headless用量走每月Agent SDK credit，不是无限池——薅羊毛请理性。 - 给自己的手机/iPad/其他电脑用没问题（LAN模式 + API key），共享给别人大概率违反订阅条款，别这么干。 ## 安装 ``` uv tool install git+https://github.com/mahui/llm-bridge llm-bridge # 打开 http://127.0.0.1:8787 ``` 前置：Python 3.12+，至少一个已登录的CLI（`claude` / `codex login` / `agy`）。 技术栈：Python + FastAPI，前端是单文件vanilla JS（无构建步骤）。欢迎issue / PR，尤其欢迎给convert层补单测的（目前tests/还是空的，惭愧）。