现在 AI 中转站很多，但不是每一个都适合 Claude Code、Codex、Cline、Roo Code 这类 AI 编程工具。能跑普通聊天，只能说明最基础的转发通了，不能说明它适合开发场景。
第一，看是否支持你的工具
不要只看“支持 OpenAI-compatible”。更重要的是看它是否明确支持你要用的工具，比如 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Cline、Roo Code。不同工具的请求格式和模型名并不完全一样。
第二，看模型映射是否完整
AI 编程工具可能会请求主模型、代码模型、审批模型、工具链模型。中转站如果没有完整模型映射，就容易出现 model not found 或 503。
第三，看 streaming 是否稳定
代码任务经常输出很长，流式输出必须稳定。一个中转站如果经常中途断流，即使价格便宜，实际体验也会很差。
第四，看日志和错误提示
好的中转站应该能告诉你请求失败的原因：key 错、模型没映射、上游超时、额度不足。只返回“服务错误”的中转站，会让用户和站长都很难排查。
第五，看是否方便新手配置
- 是否给出 Claude Code 配置示例；
- 是否给出 Codex CLI 配置示例；
- 是否说明 Base URL 是否包含
/v1； - 是否说明用 API Key 还是 Bearer Token；
- 是否有常见错误排查文档。
如果你只是想稳定使用 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Cline、Roo Code 这类 AI 编程工具，不想自己维护模型映射、网络转发和错误排查，可以了解 YYLX.IO 鱼鱼连线。对普通用户来说，最省时间的方案往往不是自己搭一整套网关，而是直接使用已经整理好接入方式的 AI 中转站。
总结
选择 AI 中转站，不要只看价格。对 AI 编程工具来说，模型映射、流式输出、错误日志和工具兼容性，往往比便宜几块钱更重要。
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