Claude Code 接入 GPT-6 Astra：LiteLLM 代理与 Codex 插件配置实测

Claude Code 本身没有切换到 GPT-6 Astra 的选项，内置的 /model 菜单里也没有它。要让 gpt-6-astra 在 Claude Code 里干活，有两种接法。第一种让 Astra 当主模型：在本机跑一个 LiteLLM 代理，把 Claude Code 发出的 Anthropic 格式请求翻译成 OpenAI 格式，再把 ANTHROPIC_BASE_URL 指向代理，把 ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL 等档位变量填成 gpt-6-astra。第二种保留 Claude 当主模型：装 OpenAI 官方的 Codex 插件，用 /codex:rescue --model gpt-6-astra 把具体任务交给 Astra。

2026 年 11 月 12 日，两种接法都用同一个任务试过：修好一个有两处 bug 的 Python 文件，让 4 个单元测试全部通过。代理接法在 Claude Code 2.1.316 里跑通，上游是 laozhang.ai 的 OpenAI 兼容接口，这次任务按 Astra 标价约 $0.23，而 Claude Code 自己显示的费用只有它的一半；插件接法是在 Claude Code 之外直接运行插件的运行时脚本，由 ChatGPT 账号登录的 Codex CLI 用 Astra 完成了同一个任务。最省事的那一步反而没走通：直接把 ANTHROPIC_BASE_URL 设成中转站地址，laozhang.ai 的 /v1/messages 对 gpt-6-astra 返回 503。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

两种接法都不在 Anthropic 的支持范围内。Claude Code 的 LLM 网关文档写明，Anthropic 不支持经任何网关把 Claude Code 路由到非 Claude 模型。这意味着出了问题得不到官方帮助，新版本也可能让某些功能失效，但并不是禁止这样用。上面的结果来自一台机器、一个小任务、每种设置各跑一次，不能当作长会话也一定稳定的保证。

两种接法怎么选：Astra 当主模型，还是把任务交给 Astra

两者的根本区别是谁在主持 Claude Code 的工具循环。代理接法里，读文件、改代码、跑命令的每一步都由 Astra 决定，Claude 完全不参与，费用按 token 付给上游 API；插件接法里，Claude 仍是主模型，只有你下 /codex:rescue 或让 Claude 委派时，才由 Codex CLI 带着 Astra 在同一个目录里独立干完一段活，消耗的是 Codex 的额度。所以只有 API key、想全程用 Astra，选代理接法；已经有 Claude 订阅和 ChatGPT Plus 以上套餐，想让 Astra 接手某个难点或复查代码，选插件接法。

LiteLLM 代理接法：配置 config.yaml 和 Claude Code 环境变量

代理接法要做三件事：让 LiteLLM 在本机监听一个端口，告诉它 gpt-6-astra 去哪个上游调用，再让 Claude Code 把请求发到这个端口。下面是 2026 年 11 月 12 日跑通的配置，环境是 macOS、LiteLLM 1.109.1、Claude Code 2.1.316，上游是 laozhang.ai 的 OpenAI 兼容地址 https://api.laozhang.ai/v1，密钥部分换成你自己的。如果你的中转站文档写明它的 Claude 协议端点能直接调 gpt-6-astra，先按下文报错一节的方法用 curl 试一次，通了就不需要代理，像 Claude Code 连接 OpenRouter 和 DeepSeek：路线选择、配置与首错排查 里那样直接填地址即可。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

1. 安装带代理功能的 LiteLLM，LiteLLM 官方教程用的是 uv：

   bash复制

   uv tool install 'litellm[proxy]'

2. 新建 config.yaml。gpt-6-luna 留给 Haiku 档位，Claude Code 用它给会话起标题：

   yaml复制

   model_list:
     - model_name: gpt-6-astra
       litellm_params:
         model: openai/gpt-6-astra
         api_base: https://api.laozhang.ai/v1
         api_key: os.environ/LAOZHANG_API_KEY
     - model_name: gpt-6-luna
       litellm_params:
         model: openai/gpt-6-luna
         api_base: https://api.laozhang.ai/v1
         api_key: os.environ/LAOZHANG_API_KEY
   litellm_settings:
     drop_params: true

   上游用 OpenAI 官方 key 时，删掉两处 api_base，把 api_key 改成 os.environ/OPENAI_API_KEY，这是 LiteLLM 的 Claude Code 接非 Anthropic 模型教程里的写法，这条上游没有实测。选官方还是中转站，除了价格，还要看你的网络能否稳定连到 api.openai.com，在自己机器上用 curl 试一下就知道。还没有能调用 Astra 的 key，先看 GPT-6 Astra API 怎么开通？访问条件、首次调用与报错排查。

3. 启动代理。LITELLM_MASTER_KEY 是你自己编的一串随机字符，Claude Code 用它登录代理：

   bash复制

   export LAOZHANG_API_KEY="你的上游 API key"
   export LITELLM_MASTER_KEY="sk-换成一串足够长的随机字符"
   litellm --config config.yaml --host 127.0.0.1 --port 4011 --detailed_debug

4. 在另一个终端确认代理能按 Anthropic 格式应答，返回里出现 "model":"gpt-6-astra" 和一段文字就说明通了：

   bash复制

   curl -X POST http://127.0.0.1:4011/v1/messages \
     -H "Authorization: Bearer 你的 LITELLM_MASTER_KEY" \
     -H "content-type: application/json" \
     -d '{"model":"gpt-6-astra","max_tokens":64,"messages":[{"role":"user","content":"Reply with one word: connected"}]}'

5. 设好 Claude Code 的变量，再启动 claude：

   bash复制

   export ANTHROPIC_BASE_URL="http://127.0.0.1:4011"
   export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="和 LITELLM_MASTER_KEY 相同的值"
   export ANTHROPIC_MODEL="gpt-6-astra"
   export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="gpt-6-astra"
   export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="gpt-6-astra"
   export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="gpt-6-luna"
   export CLAUDE_CODE_MAX_CONTEXT_TOKENS=272000
   claude

四个模型变量都要设。Claude Code 不带 --model 启动时主会话走 Opus 档位，交互模式下用 Haiku 档位起会话标题，子代理沿用会话模型；哪个档位漏设，Claude Code 就会请求 Claude 自己的模型名，而代理里没有这个名字。Haiku 档位填 gpt-6-luna 是为了让起标题这种小请求便宜一些，填 gpt-6-astra 也能用。三个档位的分工在 Claude Code 接入 GLM-5.3-Flash：Opus 档位要填 Flash 里有逐项实测；想长期生效，把这些键写进 ~/.claude/settings.json 的 env，配置文件的位置和优先级见 Claude Code API 配置：先选路由，再设置 Key、模型和网关。

CLAUDE_CODE_MAX_CONTEXT_TOKENS 需要 Claude Code 2.1.259 以上。Claude Code 不认识 gpt-6-astra 这个 ID，默认按 200K 上下文处理，并在这个位置自动压缩对话；Astra 的实际窗口是 1,050,000 token，但单次请求输入超过 272K 时整单按高价计费。设成 272000，自动压缩就会在跨过这条线之前发生，2026 年 11 月 12 日实测设置后 Claude Code 记录的 contextWindow 变为 272000。这是按价格取的值，不是官方推荐；能接受高价、需要更长上下文的可以设得更大。

中间这层代理不能省，是因为 Claude Code 发给网关的请求带着 Anthropic 专用的字段。2026 年 11 月 12 日的代理日志里，每个请求都带 8 个 anthropic-beta 值和 output_config，LiteLLM 1.109.1 把它们翻译或丢掉，全程没有出现 400；它转发到上游的调用全部走 https://api.laozhang.ai/v1/responses。这一点有意义：在 OpenAI 官方接口上，Astra 的工具调用只支持 Responses API，不支持 Chat Completions，只会用 Chat Completions 转发的代理在 Claude Code 第一次调用工具时就会出问题。

确认回复来自 gpt-6-astra：标题行、/status 与代理日志

启动后看三处就能确认：界面顶部的标题行显示 Claude Code 请求的模型名和计费方式，/status 列出实际使用的网关地址和模型，LiteLLM 日志记录真正发到上游的请求。前两处只能说明 Claude Code 请求的是哪个名字，这个名字在代理里映射到哪个上游模型，只有日志说了算。2026 年 11 月 12 日的交互会话里，标题行和 /status 是这样的：

Claude Code v2.1.316
gpt-6-astra · API Usage Billing
⚠ Model "gpt-6-astra" isn't recognized · context assumed to be 200k tokens · update Claude Code, or see https://code.claude.com/docs/en/model-config

/status
  Auth token:                 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
  Anthropic base URL:         http://127.0.0.1:4011
  Model:                      gpt-6-astra

同一个会话里发一条消息，代理收到 3 个请求：2 个请求 gpt-6-astra，1 个请求 gpt-6-luna，后者来自 Haiku 档位，会话随即被命名为 "slugify behavior"。启动代理时加了 --detailed_debug，日志里能看到每次转发的上游地址和模型名。让模型报出自己的名字只能当旁证：代理接法里它回答 "I am GPT-6 Astra (gpt-6-astra)"，Codex 插件那次却回答 "I’m Codex, based on GPT-6"，两次实际用的都是 Astra，所以要以日志和 Codex 会话文件里记录的模型名为准。

修一个 bug 花多少钱：Claude Code 显示的只有标价的一半

2026 年 11 月 12 日用同一个修 bug 任务跑了三次，只改 CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL，三次都是 4 个测试全过。按 Astra 标价复算，每次在 $0.20 到 $0.29 之间，而 Claude Code 结束时打印的费用每次都只有约一半，因为它没有 gpt-6-astra 的价格表，输出里的 costBasis 是 "unknown"。要知道真实花了多少，看上游的账单，不看 Claude Code 的数字。

复算用的是 Astra 每百万 token 的标价：未缓存输入 $10，30 分钟缓存写入 $12.50，缓存读取 $1，输出 $50。用量取自上游返回的 usage，默认那次另有 12 个未缓存输入 token：

(12 × 10 + 11,728 × 12.5 + 55,265 × 1 + 521 × 50) ÷ 1,000,000 = 0.228 美元

这笔钱的大头不在修 bug 本身。默认那次约 64% 的费用花在第一次缓存写入上，写进去的是 Claude Code 自带的约 1.17 万 token 系统提示和工具定义，所以每开一个新会话，还没干活就先付这一笔。effort 能原样传过去：不设时发的是 high，设成 low 时 Astra 没有产生推理 token，设成 max 时 1,531 个输出 token 里有 963 个是推理。这只说明映射有效，不说明哪一档更好，这么简单的任务三档都能完成。effort 的取值和各模型默认档见 Claude Code effort level 设置：各模型实测默认档与不生效排查，272K 以上的价格和两档缓存写入见 GPT-6 Astra API 定价与成本计算：价格表、272K 与两档缓存写入。

Codex 插件接法：保留 Claude，用 /codex:rescue 指定 Astra

插件接法不动 Claude Code 的模型配置。OpenAI 发布的 Codex plugin for Claude Code（GitHub 仓库 openai/codex-plugin-cc）在 Claude Code 里加了 /codex:review、/codex:rescue 等命令，背后调用本机的 Codex CLI，沿用 Codex 的登录状态和额度；要求是 ChatGPT 账号（含 Free）或 OpenAI API key，以及 Node.js 18.18 以上。不过不是每个套餐都能用到 Astra：截至 2026 年 10 月 26 日 OpenAI 的说明，Free 和 Go 在 Codex 里用的是 GPT-6 Luna；Plus 和标准 Business 每 5 小时大约有 5 到 45 条 Astra 本地消息；Pro 没有 5 小时限制。

在 Claude Code 里依次输入：

1. /plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc
2. /plugin install codex@openai-codex
3. /reload-plugins
4. /codex:setup，它会检查 Codex CLI 是否安装、是否登录；没登录就输入 !codex login。
5. 把任务交给 Astra，模型名要写明：/codex:rescue --model gpt-6-astra --effort medium 修好 textkit/slug.py，让单元测试全部通过

第 5 步的 --model 不能省。按插件 README 的说法，不传 --model 和 --effort 时由 Codex 自己选默认值；安装后的文件也显示，rescue 子代理只有在你点名模型时才会带上 --model。想每次都用 Astra，可以在启动 Claude Code 的项目根目录建 .codex/config.toml，或写进 ~/.codex/config.toml：

model = "gpt-6-astra"
model_reasoning_effort = "medium"

项目里的 .codex/config.toml 只在 Codex 信任该项目后才加载。另外两点也来自安装后的文件：rescue 子代理默认带 --write，Codex 会直接改你的文件；子代理本身跑在 sonnet 档位，转交任务这一步仍要用一点 Claude 的额度。

2026 年 11 月 12 日在一个全新的 Claude Code 配置里装了插件 1.0.6，Codex CLI 0.166.0 用 ChatGPT 账号登录。在 Claude Code 之外，按 rescue 子代理的调用方式直接运行插件的运行时脚本 codex-companion.mjs（task --write --model gpt-6-astra --effort medium），同一个修 bug 任务 28 秒完成，4 个测试全过；Codex 的会话文件记录了 "model":"gpt-6-astra" 和 "reasoning_effort":"medium"，输入 130,507 token，其中 112,128 来自缓存，输出 369 token。在交互式 Claude 会话里直接输入 /codex:rescue 这一步没有跑，上面关于斜杠命令的说明来自 README。这组 token 不能和代理接法的直接比较，因为 effort 一个是 medium、一个是 high，Codex 和 Claude Code 的工具外壳也不同。两个工具各自的月费和 API 成本对比见 Codex vs Claude Code 费用对比：月费、额度与 API 实际成本。

首先会遇到的报错：503 无可用通道、200k 警告与 400

下面三条里，前两条是 2026 年 11 月 12 日实际看到的，第三条是 Claude Code 网关协议文档描述、当天没有出现的情况。按报错原文找对应的一条。

503：has no available channels for model gpt-6-astra

API Error: 503 Current group default has no available channels for model gpt-6-astra under billing mode [pay-as-you-go, pay-per-request] (request id: …). This is a server-side issue, usually temporary — try again in a moment. If it persists, check your inference gateway (api.laozhang.ai).

这是把 ANTHROPIC_BASE_URL 直接设成 https://api.laozhang.ai、四个模型变量都填 gpt-6-astra 时，Claude Code 2.1.316 给出的报错；用 curl 直接请求 /v1/messages，不带工具和带一个工具，都是同样的 503，没有扣费。原因是 laozhang.ai 的 default 分组在 Claude 协议端点上没有 Astra 的通道，它在 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions 和 /v1/responses 上提供 gpt-6-astra；它专给 Claude Code 用的令牌分组，文档里列的是 Claude、DeepSeek、GLM、Kimi，没有 GPT 模型。报错后半句的 "usually temporary" 是 Claude Code 对所有 5xx 的通用说法，这种情况重试没有用，在中间加上 LiteLLM 代理才行。换别的中转站时，也先用 curl 请求它的 /v1/messages、把 model 设为 gpt-6-astra 试一次，通了再改 Claude Code 的配置。

说明：laozhang.ai 是我们自己的服务，其价格是平台报价，不是独立比较的结论。

200k 提示：Model "gpt-6-astra" isn't recognized

这是提示，不是错误，请求照常发出。交互界面显示的是上一节里带 ⚠ 的那一行，后半句是 "context assumed to be 200k tokens"；claude -p 非交互模式下则是 "Claude Code doesn't recognize the model "gpt-6-astra", so it assumes a context window of 200k tokens"。它提醒的是 Claude Code 会按 200K 上下文管理对话、在 200K 附近自动压缩。按上面第 5 步设置 CLAUDE_CODE_MAX_CONTEXT_TOKENS 后，2026 年 11 月 12 日实测这行提示不再出现。

400：Extra inputs are not permitted

Claude Code 的网关协议文档说明，Claude Code 发给网关的请求和发给 Anthropic 官方的一样，带着 anthropic-beta 请求头、output_config.effort、context_management、cache_control 等字段；网关如果把这样的请求原样转给格式不同的上游，就会得到 Extra inputs are not permitted 这类 400。Claude Code 遇到 effort 或 context_management 被拒，会去掉这两个字段自动重试一次。还报 400 时，确认代理配置里有 drop_params: true，或者给 Claude Code 加上 CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS=1，减少它发出的 beta 字段。

尚未验证的功能：WebSearch、子代理、MCP 与长会话

2026 年 11 月 12 日跑通的，只是在一个很小的仓库里读文件、找文件、改文件、跑测试命令这一组基础工具。Claude Code 的 WebSearch 和 WebFetch、图片输入、子代理、MCP 服务器、长会话和自动压缩，都还没有在 Astra 上用过；子代理默认沿用会话模型，在代理接法里同样会落到 Astra 上。需要网页搜索时，LiteLLM 文档目录里另有一页「Claude Code - WebSearch Across All Providers」专讲这件事，先读它再动手。

还有两处差别容易忽略。用了自定义 ANTHROPIC_BASE_URL 之后，/status 显示远程托管设置和组织策略都是 "not fetched"，企业管理员通过远程下发的设置在这条线路上拿不到。另一个常被提到的工具 Claude Code Router，3.1.3 版是桌面应用，在 http://127.0.0.1:3456 起一个本地网关，支持的上游协议里列了 OpenAI Chat 和 Responses，原理和 LiteLLM 一样，但没有实测，用它时同样先按上面的方法确认上游走的是 Responses。

Claude Code 接入 GPT-6 Astra 的其他问题

能用 ChatGPT 订阅代替 API key 吗？

能，但只在 Codex 插件这条线上：插件用的是本机 Codex CLI 的 ChatGPT 登录，而截至 2026 年 10 月 26 日，Free 和 Go 套餐在 Codex 里拿到的是 GPT-6 Luna 而不是 Astra。代理接法需要 API key。有人用 CLIProxyAPI 这类反代把 ChatGPT 登录接进 Claude Code 当主模型，这是在 Codex 之外使用 ChatGPT 账号，这种做法没有测试过，OpenAI 是否允许也没有得到确认，用之前要自己掂量。

能在 Claude Code 里切换 GPT 模型吗？

能。2026 年 11 月 12 日实测用的办法是在启动前设好 ANTHROPIC_MODEL 和三个档位变量，要换成代理里的另一个 model_name，改变量后重开 claude 即可。想在 /model 菜单里直接选，Claude Code 的模型配置文档给了两个办法：设置 ANTHROPIC_CUSTOM_MODEL_OPTION="gpt-6-astra"，往菜单里加一个自定义条目；或者设置 CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY=1，让 Claude Code 从网关的 /v1/models 读取模型列表。这两个变量都要在启动 claude 之前设好，都没有在 Astra 上实测；LiteLLM 的教程另外提到，自动发现只保留 ID 里含 claude 或 anthropic 的条目。

GPT-6 Astra 和 Claude 的模型比，写代码该选哪个？

能接进 Claude Code 只解决了怎么用，选哪个模型要看同题对比的结果和你的预算，具体数字见 Fable 5.2 和 GPT-6 Astra 对比：单价低 20%，同题输出却是 2.5 倍。