一个插件用上 GPT、Claude、Gemini 多个AI模型，不用开一堆账号

为什么要多模型协作

不同模型各有所长，价格也差得很远。很多人想用强模型做规划和审查，用更快更便宜的模型写大部分代码；也有人只是想在一个工具额度用完时，还能接着干活。

做法一：在几个工具之间切换

Claude Code、Codex 和 Gemini 的命令行工具都装上，按任务挑一个用。

• 好处：每个工具都是原生体验，上手简单。
• 要留意：要分别订阅或准备 API key，各有各的限额，上下文还得自己手动搬。

做法二：让工具走网关转发

有些工具允许改 API 地址。比如 Claude Code 支持接入 LLM 网关，网关再把请求转给其他厂商的模型。

• 好处：界面还是熟悉的那个。
• 要留意：网关要你自己部署和维护安全，每家厂商的 key 都要自己管；工具原本不是为这些模型设计的，有些功能表现可能不一样。

做法三：加装调用其他模型的 MCP 服务

MCP 服务可以把另一个模型包装成工具，主工具就能找它要第二意见或初稿。

• 好处：灵活、开放。
• 要留意：key 还是要自己准备；而且主工具通常还得自己把所有东西读一遍、查一遍，自身用量降不了多少。

做法四：一个插件，自动帮你接通

XCR 就像 AI 总机。你的AI编程工具交出一个编程任务，XCR 把它接到 OpenAI、Anthropic、Google 的合适模型上。不用多开账号，不用管各家 key，也不用每个任务都自己挑模型。

• 一个账户、一份余额，覆盖 XCR 用到的所有模型。
• 自带检查：XCR 会跑项目的类型检查、lint 和测试，没过就在任务预算内修。
• 交回简短报告：你的工具只需验收需求、文件和检查结果，不用把活重做一遍。

把重活交给 XCR

XCR 是一个免费插件，像一台“AI 总机”：装进 Claude Code、Codex、Cursor 或 Grok Build 之后，最费额度的那部分活由它来接：

1. AI编程工具把任务交出来。 需要的改动超过小修小补（大约 30 行以上，或涉及多个文件）时，先交给 XCR。
2. XCR 自己动手。 它自己读代码库，在项目副本上写好改动，跑项目自带的检查（类型检查、lint、测试），检查没过就在任务预算内接着修。
3. 交回一份简短报告。 哪些需求做完了、改了哪些文件、检查结果如何、花了多少钱，一目了然。
4. AI编程工具验收收尾。 对照你的需求看一遍改动，再完成安装依赖这类需要联网的步骤。

XCR 会为每个任务接通 OpenAI、Anthropic、Google 的合适模型，一个账户就够，不用开一堆账号。小改动和问答照旧留在你的AI编程工具里。

价格： 模型成本加 20%，每个任务另加 $0.02。额度包 $5、$10、$25、$50，不用订阅。在我们 22 题自测样本中，XCR 与 GPT-6 Astra 各完成 19 题，XCR 估算费用低 41.8%。

第一次了解？先看 XCR 插件怎么用，或者看看 Claude Code 用量不够用 时它能帮上什么。