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 ）
它做什么
- 一个
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 - 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 复用那波大家都见过了，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
agy models，不用追着上游改版本号 - 内置 Web UI：多会话并发流式、provider 信号色（一眼看出回复出自哪家）、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 - 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）。
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