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

Anthropic 推出了一個幾乎冇乜人留意到嘅功能：而家你可以用任何你揀選的 LLM 去執行 Claude Cowork 和 Claude Code——可以係 GPT-5、Grok、Gemini、透過 OpenRouter 使用嘅 open-weight 模型、你手提電腦上嘅本地模型，或者你嘅企業閘道（Bedrock、Vertex AI、Azure AI Foundry）。agent harness、skills、plugins、MCP servers 同 admin controls 全部都照常保留，只係背後驅動佢哋嘅模型變咗。

呢個功能打開咗兩個好吸引嘅場景。對於已經撞到 Claude Max 計劃用量上限——或者根本唔想每月畀 US$100–US$200——嘅個人用戶，而家可以直接將 Cowork 指向一個免費 OpenRouter 模型，以接近零成本享受完整嘅 agent 體驗。至於已經喺 Bedrock、Vertex 或 Foundry 上運行嘅企業，就可以喺現有合規邊界內部署 Cowork，唔使將資料經過 Anthropic 嘅第一方基礎設施。

呢篇指南會講解第三方推理上的 Cowork 到底係乜、適合邊類人用、點樣一步一步設定，以及點樣排解最常見嘅問題。

乜嘢係第三方推理上的 Cowork？

第三方推理上的 Cowork（亦稱「Cowork on 3P」）係一種設定模式，會將驅動 Cowork 的 Claude 模型，替換成任何相容 OpenAI API 的端點。Anthropic 官方文件將佢分成三條部署路徑：

• 受規管行業 — 有資料駐留要求嘅機構
• 企業閘道用戶 — 經 Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI 或 Azure AI Foundry 運行 Claude 嘅公司
• 試點或評估環境的個人用戶 — 安裝 Claude Desktop 並想試下唔同模型嘅任何人

三條路徑共用同一個設定面板，同一套 admin controls。所有企業級功能（每位用戶 token 上限、MCP allowlist、OpenTelemetry、封鎖自動更新、移除內建工具）都會喺三條路徑提供。

OpenRouter 都可以當作 LLM 閘道使用——Anthropic 雖然冇喺官方文件列出佢，但獨立測試已經確認可行。即係話，OpenRouter 目錄上任何模型（包括好多免費層模型）都可以驅動 Cowork 的完整 agent harness。

以下係一個簡單比較，睇下有乜改變、又有乜保持不變：

關於資料駐留嘅一個重要提示： 喺呢個研究預覽期間，Azure AI Foundry 上嘅 Claude 仍然會經 Anthropic 嘅基礎設施路由。Amazon Bedrock 同 Google Cloud Vertex AI 先至係提供完整供應商側資料駐留嘅路徑。

邊啲人應該使用呢個功能？

第三方推理對兩類明顯唔同嘅受眾最有幫助，而使用場景亦唔太重疊。

個人用戶 係短期內最大受益者。如果你正因為 Claude Max 計劃每週用量上限而受限、想喺正式訂閱前先評估 Cowork，或者正處理包含專有程式碼、又唔可以發送去任何外部 API 嘅本地模型，Cowork on 3P 可以一次過解決呢三個問題。你今日就可以用 OpenRouter 上一個免費模型，運行完整 agent harness——包括檔案工具、MCP servers、skills 同 plugins。

企業團隊 得到嘅就唔同：可以將 Cowork 保持喺已批准嘅雲供應商邊界內。如果你嘅機構已經喺安全審查中通過 Bedrock、Vertex 或 Foundry，Cowork on 3P 就可以令你向員工部署，而唔需要新增一條去 Anthropic 第一方基礎設施嘅資料流。admin controls（token 上限、MCP allowlist、OpenTelemetry exporter）喺任何供應商後面都一樣運作。

分步設定

1. 連接到 OpenRouter

唔需要 proxy server。你只要將 Claude Desktop 直接指向 OpenRouter 嘅 API 端點。

1. 開啟 Claude Desktop → Menu → Developer → Configure Third-Party Inference
2. 設定以下值：
   • Connection: Gateway
   • Gateway base URL: https://openrouter.ai/api
   • Gateway API key: 你嘅 OpenRouter API key
   • Gateway auth scheme: x-api-key
3. 喺 Sandbox & workspace 入面，設定 Allowed egress hosts，等你嘅 agents 可以連到網絡。如果想允許所有網站，可以用萬用字元項目。
4. 點擊 Apply locally → Relaunch now
5. 登出你嘅 Anthropic 帳戶，然後揀 Continue with Gateway
6. 你會見到「Setting up Claude's workspace…」——完成後就可以開始對話

要揀模型，請喺 model picker 入面使用 OpenRouter 嘅 model identifier。一個喺 agentic tasks 上表現穩定嘅免費模型係：tencent/hy3-preview:free

本地模型都係同一個模式——透過相容 OpenAI 的 proxy，例如 LiteLLM 或 Ollama 內建嘅 OpenAI endpoint 去路由。

2. 匯入 Anthropic Skills

OpenRouter 設定會令 Customize → Skills 面板保持空白。官方 Anthropic skills（docx、pdf、pptx、xlsx、skill-creator）需要手動安裝。

1. 將 Anthropic skills repository 下載成 .zip 檔
2. 解壓 skills-main.zip
3. 將你想用嘅每個 skill 資料夾分別壓縮成 zip（例如 docx 資料夾會變成 docx.zip）
4. 喺 Claude Desktop：Customize → Skills → Create skill → Upload a skill — 上傳每個 .zip

一個實用提示：只匯入你真正需要嘅 skills。即使冇喺運行中，每個 skill 都會佔用 context window 空間，所以保持清單精簡可以提升較細模型嘅效能。

3. 匯入 Anthropic Plugins

同樣嘅手動匯入模式亦適用於 plugins。有兩個官方 repository 值得拉取：

• Knowledge-work plugins（marketing、product management、legal、finance）：github.com/anthropics/knowledge-work-plugins
• Code tab plugins：github.com/anthropics/claude-plugins-official

步驟：

1. 將 repo 下載成 .zip 並解壓
2. 將你想用嘅每個 plugin 資料夾分別壓縮
3. 喺 Claude Desktop：Customize → Personal plugins → + → Create plugin → Upload plugin

一開始唔好超過 2–3 個 plugins。對好多工作流程嚟講，零個 plugins 先至係最好答案——精簡 prompt 喺非 Claude 模型上表現更好。

4. 配置 MCP Servers

MCP servers 喺你電腦本機運行，並喺 Settings → Developer 底下配置。

MCP 配置會寫入一個獨立嘅 claude_desktop_config.json 檔案（如果你見唔到 "Local MCP servers" 選項，請睇下面嘅故障排除部分）。官方 MCP server registry 喺 github.com/modelcontextprotocol/servers。

例如，社群提供嘅 mcp-atlassian server 可以透過單一 MCP 連線，令你嘅 agents 同時存取 Jira 同 Confluence——呢個係好常見嘅企業設定。

5. 處理網頁搜尋

OpenRouter 唔支援 Anthropic 原生嘅 web_search 工具。你有三個選擇：

選項 A — 以 Brave Search MCP server 取代（建議） 喺你嘅設定檔加入 disabledBuiltinTools 入面嘅 WebSearch，咁 agent 就唔會嘗試使用原生工具，然後安裝 Brave MCP server。Brave 每月提供 2,000 次免費搜尋，超出之後每 1,000 次收費 US$3。

選項 B — 改用 Vertex AI 或 Azure AI Foundry 兩個供應商都原生支援 Anthropic 嘅 web_search 工具。Amazon Bedrock 目前仍未支援。

選項 C — 等待 OpenRouter 已經討論過將 Anthropic 嘅 web_search 工具路由到 Perplexity 或類似供應商，但呢個能力未正式推出。

故障排除

「Configure Third-Party Inference」喺 Menu → Developer 入面消失咗 更新 Claude Desktop 並重新啟動。之後透過 Help → Troubleshooting → Enable Developer Mode 開啟 developer mode。Corporate 或 Team 計劃用戶回報，即使啟用 developer mode，呢個設定仍然可能保持隱藏——可能係計劃分級限制，或者做緊 A/B 測試。

Cowork on 3P 入面冇見到「Local MCP servers」 解決方法一樣：更新 Claude Desktop、重新啟動，然後啟用 developer mode。

Connectors 顯示為「Unavailable」 呢個係預期行為，唔係 bug。第三方推理代表唔使用 Anthropic 嘅 connector 基礎設施，而 connectors 係依賴嗰一層。請改用 MCP servers 作為替代方案（見上面第 4 步）。

喺非 Claude 模型上 tool calling 唔穩定 模型質素喺 agentic tasks 上差異好大。有啲模型可以順利處理多步 MCP 呼叫；有啲喺複雜流程上會失敗。如果免費模型唔太適合你嘅工作流程，請試下 OpenRouter 付費層較強嘅模型，或者改用供應商託管選項（Bedrock、Vertex）。

Code tab 設定同 Cowork 設定唔一致 呢個係 Anthropic 文件已知問題：部分 Cowork on 3P 配置鍵值暫時未能完全同步到 Code tab session。隨住功能由研究預覽階段移出，預計會修正。

管理控制項反映咩訊號

第三方推理嘅設定面板包含嘅控制項，遠超一般個人用戶所需：

• 每個視窗最大 token 數（每位用戶軟上限）
• 允許用戶新增 MCP servers
• OpenTelemetry collector endpoint
• 封鎖自動更新
• 從 Cowork 移除內建工具

呢啲都係企業管理控制項。配合 Bedrock、Vertex 同 Foundry 支援，Anthropic 官方表述得好清楚：Cowork on 3P 係為咗嗰啲因為安全、法規或合約要求，而唔能夠將資料送到 Anthropic 第一方基礎設施嘅機構而設。

而家文件化嘅個人路徑——唔只係一個邊緣情況——其實已經透露咗產品方向。Claude Desktop 正在演變成一個受管控嘅 agent 平台，而 harness（skills、plugins、MCP servers、sub-agents）先係核心價值，至於由邊個模型去驅動，已經唔再係唯一重點。

主要重點

而家，將 Claude Cowork 同 Claude Code 運行喺第三方 LLM 上，已經係一個有文件支援嘅功能，而唔係 workaround。以下係你要記住嘅重點：

• 今日任何人都可以用。 安裝 Claude Desktop，將 OpenRouter 設定為 gateway，然後由免費模型開始。毋須訂閱。
• 完整 agent harness 都可運作。 Skills、plugins、MCP servers 同檔案工具都會按相同方式運作，唔受背後模型影響。
• 企業路徑支援完善。 Bedrock 同 Vertex AI 提供完整資料駐留；而 Foundry 喺目前研究預覽期間仍會經 Anthropic 基礎設施路由。
• 網頁搜尋需要替代方案。 用 Brave 的 MCP server 取代原生工具，或者改用 Vertex/Foundry。
• 模型質素對 agentic tasks 好重要。 較細或免費模型喺複雜多步工具呼叫上可能表現較弱。喺正式採用某個模型之前，先用你實際工作流程測試。

呢個功能仍然處於研究預覽，但核心設定已經穩定，對大部分使用場景都已經可以視為可投入生產。開始使用大約只需十分鐘。

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Cowork on Third-Party API vs. 完全開源 Cowork：有乜分別？

第三方推理上的 Cowork 係朝向模型彈性邁出嘅重要一步，但佢仍然建立喺 Anthropic 專有 harness 之上。像 Eigent 呢類完全開源替代方案，採取咗唔同嘅架構立場——而且視乎你實際需要，呢啲差異相當重要。

核心分別

Claude Cowork on third-party inference 令你可以替換驅動 Anthropic 封閉原始碼 agent 平台嘅模型。你仍然依賴 Anthropic 嘅桌面應用程式、佢哋嘅 skills 同 plugin 格式、session 基礎設施，以及更新週期。改變嘅係模型；平台本身冇變。

Eigent 就係 agent 平台本身——開源（Apache 2.0），建立喺 CAMEL-AI 之上，並設計成可以完全喺你自己機器上運行。冇有專有 harness。每一個組件——編排、工具執行、檔案存取、多 agent 協作——都可以檢視、分支（fork）同自我託管（self-host）。

並排比較

何時應該選擇 Cowork on Third-Party API

如果你已經日常使用 Claude Desktop，並想擴展到非 Claude 模型——尤其係出於成本原因，或者你嘅機構已經通過 Bedrock 或 Vertex——Cowork on 3P 係最少阻力嘅路徑。你可以用熟悉嘅介面、既有工作流程，同 Anthropic 打磨過嘅 UX，而底層用另一個模型。

如果你依賴 Claude 原生 connectors（Gmail、Notion、Slack 等），又唔想透過 MCP servers 重建同樣設定，呢個方案都好適合。呢啲 connectors 喺 3P 上唔會運作，但如果你主要目的只係降低模型成本，而你又願意用 Brave MCP 重建搜尋功能，咁呢個取捨都值得。

何時應該選擇完全開源 Cowork

如果資料主權係不可妥協——受規管行業、專有程式碼庫、敏感業務邏輯——用 Eigent 就可以直接消除呢個問題。任何資料都唔會離開你部機。冇 Anthropic 基礎設施層需要信任或者審計。

如果你需要喺同一個工作流程中真正做到模型多樣化，Eigent 嘅架構支援喺同一個 multi-agent 任務內，為唔同 worker 指派唔同 LLM。可以用 Claude Opus 做複雜推理，用本地 Llama 模型做文件解析，再用 GPT 做程式碼審查——全部由同一個 CAMEL-AI orchestrator 協調。

而如果可擴展性好重要——例如喺平台上建構、貢獻代碼，或者精準審視佢到底做咩——開源先係唯一誠實答案。Cowork on 3P 俾你配置選項。Eigent 俾你原始碼。

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Eigent 係一個免費、開源嘅多 agent AI 平台，建立喺 CAMEL-AI 之上。佢完全喺你自己機器上運行，支援任何 LLM 供應商，並讓你全面掌控 agent 基礎設施。