Eine Lösung, die die Grenzen des Claude-Code-Modells durchbricht
Mit dem Werkzeug Any LLM in Claude Code können die folgenden Schritte befolgt werden, um ein freies Umschalten zwischen mehreren Modellen zu erreichen:
- Vorbereitung der UmweltPython 3.8+ Umgebung, automatisches Abhängigkeitsmanagement über uv tools
- Änderung der Konfigurationsdatei: Konfigurieren Sie zwei Sätze von Schlüsselparametern in der .env-Datei:
- BIG_MODEL Familie von Variablen zur Steuerung komplexer Aufgabenmodelle
- SMALL_MODEL-Reihe von Variablen zur Steuerung des leichtgewichtigen Aufgabenmodells
- Modell einer Routing-Richtlinie::
- Hohe Leistungsanforderungen: Konfigurieren Sie Vertex AI mit gemini-1.5-pro und anderen großen Modellen, um Sonettaufgaben zu bewältigen
- Tägliche Anforderungen: Bearbeitung von Haiku-Aufgaben mit OpenAIs gpt-4o-mini und anderen kleinen Modellen
- API-konforme VerarbeitungLiteLLM konvertiert die API-Formate verschiedener Anbieter automatisch und ohne manuellen Eingriff.
Leistungseffekt: Nutzer, die bisher nur das feste Modell von Claude nutzen konnten, können nun gleichzeitig auf verschiedene Ebenen von Modellen mehrerer KI-Dienstleister zugreifen, wobei die Rechenressourcen je nach Art der Aufgabe auf intelligente Weise zugewiesen werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAny LLM in Claude Code: Ein Open-Source-Agent zum Aufrufen mehrsprachiger Modelle für Claude CodeDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Beschränkung der Verwendung von Claude Code für das freie Umschalten mehrerer Modelle lösen?
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