同时订阅了 Claude 、ChatGPT 和 Google Antigravity 之后,我发现额度散在三个 CLI 里,每个交互方式还都不一样。于是写了这个本地网关:把三家的 CLI 包成一个 OpenAI 兼容端点,自带一个聊天 UI ,个人多设备用。
GitHub: https://github.com/mahui/llm-bridge ( MIT )
base_url,通吃三家模型:claude/claude-sonnet-5、codex/gpt-5.5、agy/claude-sonnet-4.6-thinking……任何 OpenAI SDK 客户端改一行就能接codex exec / agy -p),被封的路一行代码都没有agy models,不用追着上游改版本号--ignore-user-config:不加的话你全局装的技能/插件会被灌进每个请求——我实测一句 "hello world" 烧了 2.8 万 input token 、等 37 秒;隔离后 1 万 token 、7 秒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)finish_reason=stop,修复都在提交历史里temperature 这类采样参数接受但不转发( CLI harness 不暴露)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)。
这是一个专为移动设备优化的页面(即为了让你能够在 Google 搜索结果里秒开这个页面),如果你希望参与 V2EX 社区的讨论,你可以继续到 V2EX 上打开本讨论主题的完整版本。
V2EX 是创意工作者们的社区,是一个分享自己正在做的有趣事物、交流想法,可以遇见新朋友甚至新机会的地方。
V2EX is a community of developers, designers and creative people.