我们参考了两个引用： [^1]：讨论了Gemini-Cli和 claude code的选择，指出在代码能力要求高、项目复杂时建议 使用 claude code，因为它代码能力强，多文件理解好，但费用较高。 [^2]：提供了在Windows环境中将 Claude Code接入Gemini-2.5-Pro的配置示例，包括配置文件的位置、内容以及启动 步骤。

用户当前问题：想查询claude code使用Gemini模型的相关内容，具体是“claude code如何使用Gemini模型”。

根据引用[2]，我们可以得到以下步骤：

1. 配置文件位置：在Windows系统中，配置文件位于C:Users用户名.claude-code-router（其中“用户名”需要替换为实际的用户目录名）。
2. 配置文件内容：需要配置Providers（指定Gemini的API基本URL、API密钥、模型等）和Router（路由规则）。
3. 示例配置中使用了Gemini-2.5-Pro和Gemini-2.5-Flash模型，并指定了不同用途（如default、background、think等）所调用的模型。
4. 配置完成后，需要重启ccr（claude-code-router）服务，然后通过ccr start启动服务，再通过ccr code启动claude code。

因此，我们可以整理出在Windows系统中配置claude code使用Gemini模型的步骤：

步骤：

1. 创建或修改配置文件：
   • 打开文件：C:Users你的用户名.claude-code-router（如果不存在则创建）
   • 将引用[2]中的配置示例粘贴进去，但需要替换{your-api-key}为你的Gemini API密钥。
2. 配置说明：
   • api_base_url：示例中为https://vrlziucmqvwi.cloud.sealos.io/proxy/gemini/v1beta/models/，注意这是一个代理地址，如果用户有自己的代理地址，可以替换；如果没有，可能需要使用类似的代理或者直接使用官方地址（但需要确认官方地址和兼容性）。
   • api_key：替换为从Gemini平台获取的API密钥。
   • models：指定可用的模型，如gemini-2.5-pro和gemini-2.5-flash。
3. 保存并重启服务：
   • 保存配置文件后，在命令行中执行：

      ccr restart 

     或者先停止再启动：

      ccr stop ccr start 

4. 启动Claude Code：
   • 使用以下命令启动claude code：

      ccr code 

这样，claude code就会使用Gemini模型进行交互了。

注意事项：

• 代理地址的可用性：示例中的代理地址可能无法直接使用，用户需要确保代理地址有效或更换为官方地址（例如https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models）以及正确的端点。但注意，官方Gemini API可能需要通过Google Cloud Platform配置。
• API密钥：需要用户自己申请Gemini的API密钥，并将其填入配置文件中。
• 模型名称：需要根据Gemini可用的模型名称填写，示例中的模型名称gemini-2.5-pro和gemini-2.5-flash是有效的，但未来可能会有变化。

验证：

• 启动claude code后，可以提出一个编程问题，观察输出是否与Gemini模型一致；也可以在claude code中询问它正在使用什么模型。

§§相关问题§§

1. 如何获取Gemini API密钥？
2. 如何设置Gemini API的代理以避免网络访问问题？
3. Claude Code如何配置多个模型并在不同场景下自动切换？
4. 在Linux或macOS系统中如何配置Claude Code使用Gemini模型？ 以下是配置Claude Code使用Gemini模型的操作步骤（基于引用[2]的Windows环境配置）：

步骤说明

1. 配置文件准备
   在路径 C:Users你的用户名.claude-code-router 创建配置文件，内容模板如下：
   
   

   { "PORT": 3456, "Providers": [ { "name": "gpt-load-gemini", "api_base_url": "https://vrlziucmqvwi.cloud.sealos.io/proxy/gemini/v1beta/models/", // Gemini代理地址 "api_key": "{your-api-key}", // 替换为Gemini API密钥 "models": [ "gemini-2.5-pro", "gemini-2.5-flash" ], "transformer": {"use": ["gemini"]} } ], "Router": { "default": "gpt-load-gemini,gemini-2.5-pro", // 默认模型 "background": "gpt-load-gemini,gemini-2.5-flash", // 后台任务模型 "think": "gpt-load-gemini,gemini-2.5-pro", // 复杂推理模型 "longContext": "gpt-load-gemini,gemini-2.5-pro", // 长文本模型 "longContextThreshold": 60000, "webSearch": "gpt-load-gemini,gemini-2.5-flash" // 网络搜索模型 } } 

   
   
   
   
2. 关键参数说明
   • api_key：需替换为Gemini官方生成的API密钥（从Google AI Studio获取）[^1]。
   • api_base_url：保持代理地址不变（用于路由到Gemini API）。
   • models：指定可调用的Gemini模型版本。
   • Router：定义不同场景下的模型分配策略（根据需求自定义）。
3. 启动服务 “`bash

   重启路由服务

   ccr restart

# 启动Claude Code并连接Gemini ccr code “`

1. 验证使用
   • 在Claude Code中输入测试命令（如生成代码或数学求解），观察输出是否带有Gemini的响应特征
   • 通过日志检查模型调用状态：

      [INFO] Routing to gpt-load-gemini:gemini-2.5-pro 

注意事项

1. 代理兼容性：当前配置依赖第三方代理（sealos.io），若服务不可用需自建代理网关或寻找替代方案。
2. 费用问题：Gemini API按Token计费，复杂项目需注意预算控制（参考引用[1]的费用提示）。
3. 模型选择：
   • 编程任务：优先使用gemini-2.5-pro（强代码能力）
   • 轻量级处理：切换至gemini-2.5-flash（低成本）