この記事はゆっくりテックウォッチ Advent Calendar 2025 の 5 日目の記事です。

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TL;DR

Claude CodeのAPI費用を最大90%以上削減可能
タスク別に最適なモデルへ自動ルーティング（DeepSeek、Gemini、Ollama等）
Web UI・CLIで直感的に設定管理、GitHub Actions連携もサポート

このリポジトリについて

Claude Codeの公式CLIに透過的に接続し、タスクの種類に応じてDeepSeek、Gemini、Ollama等の異なるLLMプロバイダーに自動ルーティング。API費用の大幅削減とローカルモデル活用を実現する開発者向けツールです。

Claude Codeは便利だけど、毎日使うとAPI費用がかさむ問題がありますよね。このツールを使えば、タスクに応じて安いモデルに自動振り分けし、費用を大幅に削減できます。

項目	内容
リポジトリ	musistudio/claude-code-router
スター数	⭐ 22,835
言語	TypeScript
ライセンス	MIT License
作成日	2025-02-25

なぜ今注目されているのか

Claude Codeは便利だけど、毎日使うとAPI費用がかさむ問題がある。とくに個人開発者やスタートアップにとって、月額5万円を超えることもあるAPI費用は利益を圧迫する大きな課題です。

Claude Code Routerは、タスクに応じて安いモデルに自動振り分けし、費用を大幅削減するという明確なソリューションを提供します。

スター推移

2025年2月に公開後、6月から急成長を開始。とくに7月〜8月にかけて急激にスターが増加し、わずか4か月で20,000スターを突破しました。Claude Codeユーザーの間で口コミで広がり、現在も毎日数十〜数百のスターが増え続けています。

主な機能・特徴

1. Claude CodeのAPI費用を最大90%以上削減可能

DeepSeekやGeminiなどの安価なモデルにタスクを振り分けることで、API費用を大幅に削減できます。日常的なコーディングタスクは安いモデルで十分対応でき、複雑な推論が必要なときだけ高性能モデルを使う、という賢い使い分けが可能です。

2. タスク別に最適なモデルへ自動ルーティング

設定ファイルで以下のようなルーティングを定義できます：

default: 通常のタスク用モデル
background: バックグラウンドタスク用（軽量モデル）
think: 推論が必要なタスク用
longContext: 長文コンテキスト処理用（60K+トークン時に自動切替）
webSearch: Web検索タスク用

トークン数に応じた自動切り替えも行われるため、ユーザーは何も意識せずに最適なモデルが選ばれます。

3. OpenRouter、DeepSeek、Gemini等を簡単切替

10以上のLLMプロバイダーに対応しています：

OpenRouter
DeepSeek
Gemini
Ollama（ローカルモデル）
Volcengine
SiliconFlow
Dashscope
ModelScope など

ローカルで動作するOllamaを使えば、ほぼ無料でClaude Codeのワークフローを維持することも可能です。

4. Web UI・CLIで直感的な設定管理

# Web UIで設定
ccr ui

# CLIでモデル管理
ccr model

JSON設定ファイルを直接編集することもできますが、Web UIを使えばブラウザから簡単に設定を変更できます。CLIのccr modelコマンドでは、インタラクティブにモデルを切り替えられます。

技術スタック

TypeScript + Fastifyで構築されたCLI・プロキシサーバーです。

分類	技術
主要技術	TypeScript, Node.js
フレームワーク/ライブラリ	Fastify, esbuild, inquirer, tiktoken
インフラ	npm/pnpm, Docker
連携サービス	Claude Code CLI, GitHub Actions, Anthropic Agent SDK

tiktokenでトークン数を計算し、transformerシステムで各プロバイダーのAPI形式に変換します。

ユースケース

ユースケース1: フリーランスのWebエンジニア

背景: Claude Codeを毎日の開発で愛用しているが、月額費用が5万円を超えることも

課題: クライアントに請求できないAPI費用が利益を圧迫

解決策: Claude Code Routerで日常タスクはDeepSeekに振り分け

結果: 月額費用が8割減、品質は維持できている

ユースケース2: スタートアップのテックリード

背景: エンジニア5人のチーム全員がClaude Codeを使いたいが、予算制限がある

課題: 一人当たりの利用量を制限せざるを得ない

解決策: Claude Code Routerを社内プロキシとして導入、GitHub Actions統合で自動化フローにも組み込み

結果: チーム全員が気兼ねなく使えるようになった

ユースケース3: 趣味でAIアプリを開発する大学院生

背景: 研究の傍ら個人開発もしたいが、API費用は最小限にしたい

課題: Claude Codeは高機能だが学生には高い

解決策: OllamaでローカルLLMをメインに、必要時だけクラウドモデルを使う設定

結果: ほぼ無料でClaude Codeのワークフローを維持

競合との比較

LiteLLMとの違い

観点	Claude Code Router	LiteLLM
Claude Code統合	ネイティブ対応、シームレス	汎用的、手動設定が必要
タスク別ルーティング	background/think/longContext等を自動判定	手動でモデル指定
対応プロバイダー数	10+（主要なものに特化）	100+（幅広い）
学習コスト	Claude Codeユーザーなら低い	汎用的だが設定が複雑

Claude Code Routerを選ぶべきとき: Claude Codeをメインで使っていて、費用削減とモデル使い分けを自動化したい場合

Claude Code直接利用との違い

観点	Claude Code Router	Claude Code直接
費用	大幅削減可能	Claudeモデルの正規料金
モデル選択	複数プロバイダーから選択可能	Claudeのみ
設定の手間	初期設定が必要	設定不要
品質の安定性	モデルにより変動	常に高品質

始め方

1. インストール

# Claude Codeがインストールされていることを確認
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# Claude Code Routerをインストール
npm install -g @musistudio/claude-code-router

2. 設定ファイルの作成

~/.claude-code-router/config.jsonを作成：

{
  "Providers": [
    {
      "name": "deepseek",
      "api_base_url": "https://api.deepseek.com/chat/completions",
      "api_key": "sk-xxx",
      "models": ["deepseek-chat", "deepseek-reasoner"],
      "transformer": {
        "use": ["deepseek"]
      }
    }
  ],
  "Router": {
    "default": "deepseek,deepseek-chat",
    "think": "deepseek,deepseek-reasoner"
  }
}

3. 起動

ccr code

詳細は公式リポジトリを参照してください。

まとめ

Claude Code Routerは、Claude Codeの費用問題を解決する強力なツールです。

費用削減: 最大90%以上のAPI費用削減が可能
自動化: タスク種別に応じた自動ルーティング
柔軟性: 10以上のプロバイダー、ローカルモデルも利用可能
信頼性: 306コミット、活発な開発が続いている

MITライセンスで商用利用も可能なので、ぜひ試してみてください！

動画で解説しています

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