9Router：把 Claude Code、Codex、Cursor 接到同一个 AI 路由器

9Router 是一个面向 AI 编程工具的本地路由器。它把 Claude Code、Codex、Cursor、Cline、Copilot、OpenCode、OpenClaw 等工具统一接到一个 OpenAI-compatible endpoint，再由 9Router 负责转发到不同模型和服务商。

它的目标不是再做一个聊天客户端，而是放在 AI 编程工具和模型服务之间，解决几个实际问题：

不同工具的 API 格式不一致。
订阅额度、免费额度和便宜 API 需要手动切换。
git diff、grep、ls、tree 等工具输出会快速消耗 token。
某个模型限流或额度耗尽时，编码流程容易中断。
多账号、多 provider、多模型组合管理成本高。

根据项目说明，9Router 支持 40+ provider 和 100+ 模型，并提供 RTK Token Saver、自动 fallback、额度追踪、多账号轮询、格式转换和请求日志等功能。项目使用 JavaScript 编写，技术栈包括 Node.js、Next.js、React、Tailwind CSS 和 LowDB，许可证为 MIT。

它适合解决什么问题

9Router 最适合的场景，是你同时使用多个 AI 编程工具和多个模型来源。

比如：

Claude Code 用订阅账号。
Codex 或 Cursor 需要接自定义 OpenAI endpoint。
Cline、Continue、RooCode 需要 OpenAI-compatible API。
免费 provider 作为日常尝试。
GLM、MiniMax、Kimi 等便宜 API 作为备用。
某些高质量模型只在复杂任务时使用。

没有 9Router 时，这些配置往往分散在不同工具里。每个工具都要单独写 endpoint、API key、模型名和 fallback 策略。9Router 的思路是让工具都访问同一个本地地址，再在路由器里配置 provider、combo 和优先级。

默认本地地址是：

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http://localhost:20128/v1

Dashboard 地址通常是：

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http://localhost:20128/dashboard

快速安装

如果只是本机使用，可以直接通过 npm 安装：

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npm install -g 9router
9router

启动后，Dashboard 会在本地打开。项目文档中的默认端口是 20128。

如果想从源码运行：

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git clone https://github.com/decolua/9router.git
cd 9router
cp .env.example .env
npm install
PORT=20128 NEXT_PUBLIC_BASE_URL=http://localhost:20128 npm run dev

生产模式可以先构建再启动：

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npm run build
PORT=20128 HOSTNAME=0.0.0.0 NEXT_PUBLIC_BASE_URL=http://localhost:20128 npm run start

npm 包当前要求 Node.js >=18.0.0。如果是部署到 VPS 或 Docker，建议按项目 README 配置 JWT_SECRET、INITIAL_PASSWORD、DATA_DIR、API_KEY_SECRET 等环境变量，不要直接暴露默认配置。

接入 AI 编程工具

9Router 对外提供 OpenAI-compatible API，因此大多数支持自定义 OpenAI endpoint 的工具都能接。

常见配置大致如下：

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Base URL: http://localhost:20128/v1
API Key: 从 9Router Dashboard 复制
Model: 在 9Router 中配置的模型名或 combo 名

以 Codex CLI 为例，可以使用环境变量：

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export OPENAI_BASE_URL="http://localhost:20128"
export OPENAI_API_KEY="your-9router-api-key"

codex "your prompt"

以 Cline、Continue、RooCode 这类工具为例，通常选择 OpenAI Compatible provider，然后填入：

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Base URL: http://localhost:20128/v1
API Key: your-9router-api-key
Model: cc/claude-opus-4-7

模型名取决于你在 9Router 中连接了哪些 provider。README 中示例包括 cc/、cx/、gh/、glm/、minimax/、kr/、vertex/ 等前缀。

RTK Token Saver 的意义

AI 编程工具消耗 token 最快的地方，往往不是普通对话，而是工具输出。

例如：

git diff
git status
grep
find
ls
tree
日志片段
大段文件列表

9Router 内置 RTK Token Saver，会在请求发给模型前压缩这类工具输出。项目说明称，它可以在很多请求中节省 20%-40% input tokens。

这个功能的价值在于：它不要求你更换模型，也不改变上层工具使用习惯，而是在路由层减少无效上下文。对经常让 AI 读 diff、搜代码、看目录结构的人来说，这比单纯换一个更便宜的模型更直接。

不过它不是万能压缩。涉及关键上下文、完整日志或长文件内容时，仍然要留意是否需要保留原始信息。更稳妥的做法是先在本地开发环境里试用，确认回答质量没有明显下降，再把它放到长期工作流里。

自动 fallback 怎么用

9Router 的另一个重点是三层 fallback。你可以把模型按优先级组合起来：

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1. 订阅模型
2. 便宜 API
3. 免费 provider

当第一层额度用完、限流或出错时，9Router 自动切到下一层。这样做的好处是减少手动切换模型的次数，也能避免写代码写到一半突然停住。

一个常见组合可以是：

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1. cc/claude-opus-4-7
2. glm/glm-5.1
3. kr/claude-sonnet-4.5

如果你追求稳定，可以把付费或订阅模型放前面，把便宜模型作为备用；如果你追求低成本，可以把免费 provider 放前面，把便宜 API 放在后面兜底。

这里要注意：fallback 会影响输出一致性。不同模型的代码风格、推理强度和上下文处理能力不同。对需要严格一致性的任务，比如大型重构、协议实现、数据库迁移，最好固定主模型，只有失败时再手动切换。

免费 provider 要谨慎理解

项目 README 强调 Kiro、OpenCode Free、Vertex 等免费路径，并且提到部分历史免费层已经变化或不再推荐。

这类信息变化很快，使用时要按当时 provider 的官方政策确认：

是否真的免费。
是否有区域、账号或使用场景限制。
是否允许接入第三方工具。
是否可能触发封号或限流。
免费额度是否有到期时间。

9Router 可以帮你管理路由和 fallback，但不能改变上游 provider 的服务条款。尤其是把个人订阅、OAuth token 或免费额度接给自动化工具时，最好只在自己可控的本机环境里使用，并定期检查账号安全。

本地运行和部署建议

本机使用时，最简单的方式是只监听 localhost。这样 Claude Code、Codex、Cursor、Cline 等本地工具可以访问 9Router，但外部网络不能直接连进来。

如果要部署到 VPS 或局域网服务器，建议至少做到：

修改默认登录密码。
设置强 JWT_SECRET。
设置 API_KEY_SECRET。
开启访问控制或反向代理认证。
避免把 Dashboard 裸露到公网。
对 /v1/* 接口启用 Bearer API key。
定期备份 DATA_DIR 下的配置和用量数据。

Docker 运行时可以参考项目文档，把数据目录挂载出来：

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docker run -d \
  --name 9router \
  -p 20128:20128 \
  --env-file ./.env \
  -v 9router-data:/app/data \
  -v 9router-usage:/root/.9router \
  9router

如果只是个人开发机使用，没有必要一上来就公网部署。先在本地跑通 provider、combo、工具接入和日志，再决定是否迁移到服务器。

适合谁用

9Router 更适合这些用户：

同时使用多个 AI 编程工具。
同时有订阅、免费额度和付费 API。
经常被 provider 限流或额度耗尽打断。
想把模型 fallback 做成统一配置。
想减少工具输出带来的 token 浪费。
愿意自己维护本地代理和 provider 凭据。

如果你只用一个工具、一个模型，而且额度足够，9Router 可能会增加一层不必要的复杂度。它真正有价值的地方，是把“多工具、多模型、多账号、多价格层”的混乱收进一个本地路由层里。

小结

9Router 可以理解为 AI 编程工具的本地网关。它把 Claude Code、Codex、Cursor、Cline 等工具统一接到 http://localhost:20128/v1，再由路由器处理模型选择、格式转换、token 压缩、额度追踪和 fallback。

它适合重度 AI 编程用户，尤其适合已经在多个 provider 之间来回切换的人。最稳妥的使用方式是先本地安装，接入一个常用工具和一个 provider，确认请求、日志、模型名和 fallback 都正常后，再逐步增加账号和模型组合。

如果你只是想省心，单一官方客户端仍然更简单。
如果你想把 AI 编程工具变成一套可配置、可切换、可兜底的工作流，9Router 值得试试。