如何使用任意 LLM（GPT、Grok、Gemini、OpenRouter、本地模型）运行 Claude Cowork 和 Claude Code

Anthropic 发布了一个几乎没人注意到的功能：现在你可以让 Claude Cowork 和 Claude Code 连接到你选择的任意 LLM——GPT-5、Grok、Gemini、通过 OpenRouter 提供的开源权重模型、笔记本电脑上的本地模型，或者你的企业网关（Bedrock、Vertex AI、Azure AI Foundry）。agent harness、skills、plugins、MCP servers 和管理控制都保持不变，变化的只是背后的模型。

这带来了两个很有吸引力的场景。对于那些已经接近 Claude Max 计划限制，或者根本不想支付每月 100–200 美元的人，现在可以把 Cowork 指向一个免费的 OpenRouter 模型，以接近零成本获得完整的 agent 体验。对于已经运行在 Bedrock、Vertex 或 Foundry 上的企业，则可以在现有合规边界内部署 Cowork，而无需将数据路由到 Anthropic 的第一方基础设施。

本指南将介绍什么是第三方推理版 Cowork、适合哪些用户、如何一步步完成设置，以及如何排查最常见的问题。

什么是第三方推理版 Cowork？

第三方推理版 Cowork（也称为“Cowork on 3P”）是一种配置模式，它会将驱动 Cowork 的 Claude 模型替换为任何兼容 OpenAI 的 API 端点。Anthropic 的官方文档将其概括为三种部署路径：

• 受监管行业 —— 有数据驻留要求的组织
• 企业网关用户 —— 通过 Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI 或 Azure AI Foundry 运行 Claude 的公司
• 试点或评估环境中的个人用户 —— 任何安装了 Claude Desktop 并想尝试不同模型的人

这三种路径共享同一个配置面板和同一组管理控制。所有企业级功能（每用户 token 上限、MCP allowlist、OpenTelemetry、禁用自动更新、移除内置工具）都适用于这三种路径。

OpenRouter 也可以作为 LLM 网关使用——Anthropic 没有在官方文档中列出它，但独立测试已经证实可行。这意味着 OpenRouter 目录中的任何模型（包括许多免费层模型）都可以驱动 Cowork 的完整 agent harness。

下面是一个快速对比，展示哪些会变化，哪些保持不变：

关于数据驻留的重要说明： 在这次研究预览期间，Azure AI Foundry 上的 Claude 仍会通过 Anthropic 的基础设施路由。Amazon Bedrock 和 Google Cloud Vertex AI 是可提供完整提供商侧数据驻留的路径。

谁应该使用这个功能？

第三方推理对两类人群都有价值，而且他们的使用场景并不太重叠。

个人用户是近期的主要受益者。如果你已经碰到 Claude Max 计划的每周使用限制，想在付费订阅前先评估 Cowork，或者正在处理包含专有代码、不能发送到任何外部 API 的本地模型，那么第三方推理版 Cowork 可以解决这三个问题。你现在就可以在 OpenRouter 上使用一个免费模型，运行完整的 agent harness——包括文件工具、MCP servers、skills 和 plugins。

企业团队获得的是另一种能力：将 Cowork 保持在已批准的云提供商边界内。如果你的组织已经在安全审查中通过了 Bedrock、Vertex 或 Foundry，那么第三方推理版 Cowork 允许你向员工部署，而无需向 Anthropic 的第一方基础设施开启新的数据流。管理控制（token 上限、MCP allowlist、OpenTelemetry exporter）无论底层是哪个提供商，工作方式都相同。

分步设置

1. 连接到 OpenRouter

不需要代理服务器。你可以直接将 Claude Desktop 指向 OpenRouter 的 API 端点。

1. 打开 Claude Desktop → 菜单 → 开发者 → 配置第三方推理
2. 设置以下值：
   • Connection: Gateway
   • Gateway base URL: https://openrouter.ai/api
   • Gateway API key: your OpenRouter API key
   • Gateway auth scheme: x-api-key
3. 在 Sandbox & workspace 中，配置 Allowed egress hosts，让你的 agents 可以访问网络。如需允许所有站点，可以使用通配符条目。
4. 点击 Apply locally → Relaunch now
5. 退出你的 Anthropic 账户，然后选择 Continue with Gateway
6. 你会看到“Setting up Claude's workspace…”——完成后就可以开始对话了

要选择模型，请在 model picker 中使用 OpenRouter 的模型标识符。一个适合 agentic 任务且表现稳定的免费模型：tencent/hy3-preview:free

本地模型也遵循相同模式——通过 OpenAI 兼容代理进行路由，例如 LiteLLM 或 Ollama 内置的 OpenAI 端点。

2. 导入 Anthropic Skills

OpenRouter 的安装默认会让 Customize → Skills 面板保持为空。官方 Anthropic skills（docx、pdf、pptx、xlsx、skill-creator）需要手动安装。

1. 将 Anthropic skills 仓库 下载为 .zip 文件
2. 解压 skills-main.zip
3. 将你想要的每个 skill 文件夹分别打包成 zip（例如，docx 文件夹会变成 docx.zip）
4. 在 Claude Desktop 中：Customize → Skills → Create skill → Upload a skill —— 上传每个 .zip

一个实用建议：只导入你真正需要的 skills。即使某个 skill 没有在主动运行，它也会占用上下文窗口空间，因此保持列表精简有助于提升小模型的性能。

3. 导入 Anthropic Plugins

插件也遵循同样的手动导入模式。下面两个官方仓库值得获取：

• Knowledge-work plugins（营销、产品管理、法律、财务）：github.com/anthropics/knowledge-work-plugins
• Code tab plugins：github.com/anthropics/claude-plugins-official

步骤：

1. 将仓库下载为 .zip 并解压
2. 将你想要的每个插件文件夹分别打包成 zip
3. 在 Claude Desktop 中：Customize → Personal plugins → + → Create plugin → Upload plugin

开始时不要超过 2–3 个插件。对于很多工作流来说，零插件才是正确答案——精简的提示词在非 Claude 模型上表现更好。

4. 配置 MCP Servers

MCP servers 在你的本地机器上运行，并在 Settings → Developer 下进行配置。

MCP 配置会写入一个专用的 claude_desktop_config.json 文件（如果你没有看到“Local MCP servers”选项，请参见下面的故障排查部分）。官方 MCP server registry 位于 github.com/modelcontextprotocol/servers。

举个例子，社区维护的 mcp-atlassian server 可以让你的 agents 通过单个 MCP 连接访问 Jira 和 Confluence——这是常见的企业设置。

5. 处理 Web Search

OpenRouter 不支持 Anthropic 原生的 web_search 工具。你有三种选择：

选项 A——替换为 Brave Search MCP server（推荐） 在配置中将 WebSearch 添加到 disabledBuiltinTools，这样 agent 就不会尝试使用原生工具，然后安装 Brave MCP server。Brave 每月提供 2,000 次免费搜索，之后每 1,000 次收费 3 美元。

选项 B——切换到 Vertex AI 或 Azure AI Foundry 这两个提供商都原生支持 Anthropic 的 web_search 工具。Amazon Bedrock 目前还不支持。

选项 C——等待 OpenRouter 曾讨论将 Anthropic 的 web_search 工具路由到 Perplexity 或类似提供商，但这一能力尚未发布。

故障排查

菜单 → 开发者 中缺少“配置第三方推理” 更新 Claude Desktop 并重启。然后通过 Help → Troubleshooting → Enable Developer Mode 启用开发者模式。企业或 Team 计划用户报告称，即使启用了开发者模式，该设置仍然可能不可见——这可能是由套餐限制或 A/B 测试导致的。

Cowork on 3P 中没有“Local MCP servers” 解决方法相同：更新 Claude Desktop、重启，并启用开发者模式。

Connectors 显示为“Unavailable” 这是预期行为，不是 bug。第三方推理意味着不使用 Anthropic 的 connector 基础设施。Connectors 依赖于那一层基础设施。请使用 MCP servers 作为替代方案（见上面的第 4 步）。

在非 Claude 模型上，工具调用不稳定 模型质量在 agentic 任务中的差异非常明显。有些模型可以很好地处理多步骤 MCP 调用，而有些在复杂流程中会出错。如果某个免费模型不适合你的工作流，可以尝试 OpenRouter 付费层中更强的模型，或者切换到提供商托管的选项之一（Bedrock、Vertex）。

Code tab 设置与 Cowork 设置不一致 这是 Anthropic 文档中已确认的已知问题：某些 Cowork on 3P 配置键目前还不会以完全相同的方式传播到 Code-tab 会话。随着该功能从研究预览阶段走向正式发布，预计这个问题会得到解决。

管理控制透露了什么信息

第三方推理的配置面板带有许多远超个人用户需求的控制项：

• 每个窗口的最大 token 数（按用户软限制）
• 允许用户添加 MCP servers
• OpenTelemetry collector endpoint
• 禁止自动更新
• 从 Cowork 中移除内置工具

这些都是企业管理控制。结合对 Bedrock、Vertex 和 Foundry 的支持，Anthropic 的官方定位非常明确：第三方推理版 Cowork 是为那些因安全、监管或合同要求而无法将数据发送到 Anthropic 第一方基础设施的组织设计的。

将个人路径写进文档——而不仅仅作为边缘案例——说明了产品的发展方向。Claude Desktop 正在演变为一个受管的 agent 平台，其中 harness（skills、plugins、MCP servers、sub-agents）才是核心价值，而不取决于背后由哪个模型驱动。

关键结论

使用第三方 LLM 运行 Claude Cowork 和 Claude Code 现在已经是一个有文档支持、受支持的功能——而不是一种变通方案。你需要记住以下几点：

• 任何人今天都可以使用。 安装 Claude Desktop，将 OpenRouter 配置为网关，然后从免费模型开始。不需要订阅。
• 完整的 agent harness 都可用。 无论背后是哪种模型，skills、plugins、MCP servers 和文件工具都以相同方式工作。
• 企业路径支持完善。 Bedrock 和 Vertex AI 提供完整的数据驻留。当前研究预览期间，Foundry 仍会通过 Anthropic 基础设施路由。
• Web search 需要替代方案。 用 Brave 的 MCP server 替换原生工具，或者切换到 Vertex/Foundry。
• 模型质量对 agentic 任务很重要。 更小或免费的模型在复杂的多步骤工具调用中可能表现不佳。在确定模型之前，请先用你的真实工作流进行测试。

该功能仍处于研究预览阶段，但对于大多数用例来说，核心设置已经稳定并可用于生产。上手大约只需要十分钟。

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Cowork on Third-Party API vs. 完全开源的 Cowork：有什么区别？

第三方推理版 Cowork 是朝模型灵活性迈出的重要一步，但它仍然建立在 Anthropic 的专有 harness 之上。像 Eigent 这样的完全开源替代方案采用了不同的架构思路——而且具体差异会随着你的实际需求而变得很重要。

核心区别

Claude Cowork 的第三方推理允许你替换驱动 Anthropic 闭源 agent 平台的模型。你仍然依赖 Anthropic 的桌面应用、他们的 skills 和 plugin 格式、他们的会话基础设施，以及他们的更新节奏。模型变了；平台没有变。

Eigent 是 agent 平台本身——开源（Apache 2.0），基于 CAMEL-AI，并且设计为完全在你的本地机器上运行。这里没有专有 harness。每个组件——编排、工具执行、文件访问、多 agent 协调——都可以被审查、分叉和自托管。

并排对比

什么时候第三方 API 版 Cowork 是正确选择

如果你已经把 Claude Desktop 当作日常主力工具，并且想让它支持非 Claude 模型——尤其是出于成本考虑，或者因为你的组织已经通过了 Bedrock 或 Vertex 审批——那么第三方推理版 Cowork 是摩擦最小的路径。你可以获得熟悉的界面、现有工作流以及 Anthropic 打磨过的 UX，只是在底层更换了模型。

如果你依赖 Claude 的原生 connectors（Gmail、Notion、Slack 等），并且不想通过 MCP servers 去重新搭建这一套，这也是合适的选择。这些 connectors 在 3P 模式下无法使用，但如果你的主要动机只是降低模型成本，而且你愿意用 Brave MCP 重建搜索功能，那么这个取舍是值得的。

什么时候完全开源版 Cowork 是正确选择

如果数据主权是不可妥协的要求——受监管行业、专有代码库、敏感业务逻辑——那么在 Eigent 上运行会直接消除这个问题。没有任何数据会离开你的机器。你无需信任或审计 Anthropic 的基础设施层。

如果你需要在单个工作流中实现真正的模型多样性，Eigent 的架构支持在同一个多 agent 任务里为不同 worker 分配不同的 LLM。你可以让 Claude Opus 负责复杂推理，让本地 Llama 模型处理文档解析，再用 GPT 做代码审查——全部由单个 CAMEL-AI orchestrator 协调。

如果可扩展性很重要——无论是基于这个平台继续开发、为它贡献代码，还是精确审计它的行为——开源才是唯一诚实的答案。Cowork on 3P 给你的是配置开关；Eigent 给你的是源代码。

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Eigent 是一个基于 CAMEL-AI 构建的免费开源多 agent AI 平台。它完全运行在你的机器上，支持任意 LLM 提供商，并让你对 agent 基础设施拥有完全控制权。