API 账单越来越贵，尤其是同时用 Claude Code、Cursor、Codex、Cline 这些工具的时候，限额和费用很容易失控。
最近有个开源项目 OmniRoute 被不少人提到：它把 290 多个提供商、90 多个免费方案聚合成一个端点，宣称每月可聚合约 15.3 亿免费 tokens，并支持自动降级和 Token 压缩。
OmniRoute 是什么？
一个自托管的免费 AI 网关（MIT 协议）。
你在自己机器上跑起来后，所有兼容 OpenAI 接口的工具都指向这一个本地端点，由它负责路由、容灾和配额管理。
核心卖点大致有三点：
- 开箱适配主流编码工具
Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Cline 等都能直接用。配额不够或某个提供商挂了，会自动切换，尽量减少「突然撞限额」的情况。 - Token 压缩
内置压缩机制，官方称可再节省 15%–95% 的 tokens（具体效果取决于请求类型和内容）。 - 0 成本起步
聚合了大量免费层，付费变成可选项而不是必选项。适合想先把工作流跑通、再决定要不要为高质量模型买单的人。
适合什么场景？
- 同时用多个 AI 编码/Agent 工具，经常碰到不同平台的限额
- 想把免费额度用到极致，降低日常开发成本
- 希望自己掌控路由和数据，而不是完全依赖单一 SaaS
- 需要一个统一入口，方便切换模型或做故障转移
使用前需要知道的
- 它是自托管工具，需要自己部署（npm 或 Docker），并维护运行环境。
- 免费额度来自各提供商自己的免费层，有速率限制、质量差异和随时调整的可能，不是「无限免费用旗舰模型」。
- 压缩和自动降级能省钱、减少中断，但最终输出质量仍取决于实际调用到的模型。
- 安全上注意本地密钥管理和网络暴露，不要把管理端口直接暴露到公网。
项目地址可在 GitHub 搜索 OmniRoute（diegosouzapw/OmniRoute）。官方文档里有 Claude Code、Cursor 等工具的配置示例，按说明把 Base URL 指到本地端点即可。
能省的钱确实没必要白给。如果你已经在为多工具、多模型的 API 费用头疼，可以先本地跑起来看看实际能聚合到多少可用免费额度，再决定后续策略。
工具会持续更新，具体数字和兼容列表以仓库最新 README 为准。
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