Локально разворачиваемый LLM-маршрутизатор с доступным исходным кодом: простые запросы отправляет дешёвым или локальным моделям, сложные — премиальным через OpenAI-совместимый прокси.
BlockRunAI/ClawRouter
LLM-роутер для автономных агентов: локально выбирает самую дешёвую подходящую модель для каждого запроса с оплатой в USDC через криптокошелёк или по API-ключу с привязанной картой.
Open source альтернатива:OpenRouter
LiteLLM
- Звёзды
- 6,633
- Форки
- 650
- Открытые issues
- 2
- Последний коммит
- вчера
Что это?
ClawRouter — open-source LLM-роутер между AI-клиентом или агентом и множеством провайдеров моделей. Он оценивает каждый запрос по 15 параметрам, отфильтровывает модели, которые не справятся с задачей (например, не поддерживают вызов инструментов или работу с изображениями), а остальные ранжирует по качеству, стоимости, скорости и надёжности. Маршрутизация полностью выполняется на локальной машине. Проект предоставляет локальный OpenAI-совместимый прокси на порту 8402, к которому можно подключить такие инструменты, как continue.dev, Cursor и OpenAI SDK.
Проект рассчитан на агентов, которые не могут создавать аккаунты или вводить данные карты. При первом запуске создаётся кошелёк, который служит идентификатором, а каждый платный вызов оплачивается в USDC по протоколу x402 в сетях Solana или Base. Вместо этого пользователи могут зарегистрироваться на BlockRun, пополнить баланс с банковской карты и использовать bearer API key. Семь моделей с открытыми весами доступны без регистрации и кошелька.
Помимо чата, роутер поддерживает генерацию и редактирование изображений, генерацию видео и исходящие AI-звонки через slash-команды и HTTP-эндпоинты. Проект распространяется по лицензии MIT в виде npm-пакета @blockrun/clawrouter и включает установщик плагина OpenClaw.
Ключевые возможности
- 01Оценивает каждый запрос по 15 параметрам и локально направляет его подходящей модели.
- 02Перед ранжированием отфильтровывает модели, которым не хватает нужных инструментов, поддержки изображений или длины контекста.
- 03Запускает локальный OpenAI-совместимый прокси на порту 8402.
- 04Принимает микроплатежи в USDC за каждый запрос по протоколу x402 в сетях Solana или Base.
- 05Поддерживает пополнение с банковской карты и оплату по API-ключу как альтернативу кошельку.
- 06Предоставляет семь бесплатных моделей с открытыми весами, для которых не нужна регистрация.
Сценарии использования
- Позволяет автономным агентам обращаться к LLM без аккаунтов и API-ключей, которыми управляет человек.
- Автоматически направляет запросы помощников для программирования, таких как Cursor или continue.dev, к более дешёвым моделям.
- Помогает сократить расходы: простые запросы отправляются бюджетным моделям, а сложные — более мощным.
- Позволяет генерировать изображения и видео, а также совершать голосовые AI-звонки из рабочего процесса агента.
Быстрый старт
- 1
Установите ClawRouter из npm (пакет @blockrun/clawrouter), следуя инструкции по установке в README
- 2
Запустите ClawRouter и закрепите бесплатную модель, например free/nemotron-3.5-lightning. Регистрация и кошелёк не нужны
Что важно знать
- Для платных моделей нужны USDC в кошельке или API-ключ BlockRun, оплаченный кредитной картой.
- Документация приложения desktop control plane доступна только для macOS.
Темы
Частые вопросы
- Что такое ClawRouter?
- LLM-роутер для автономных агентов: локально выбирает самую дешёвую подходящую модель для каждого запроса с оплатой в USDC через криптокошелёк или по API-ключу с привязанной картой. ClawRouter — open-source LLM-роутер между AI-клиентом или агентом и множеством провайдеров моделей. Он оценивает каждый запрос по 15 параметрам, отфильтровывает модели, которые не справятся с задачей (например, не поддерживают вызов инструментов или работу с изображениями), а остальные ранжирует по качеству, стоимости, скорости и надёжности. Маршрутизация полностью выполняется на локальной машине. Проект предоставляет локальный OpenAI-совместимый прокси на порту 8402, к которому можно подключить такие инструменты, как continue.dev, Cursor и OpenAI SDK.
- ClawRouter можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- ClawRouter распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- ClawRouter всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в ClawRouter — 21 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать ClawRouter?
- Позволяет автономным агентам обращаться к LLM без аккаунтов и API-ключей, которыми управляет человек. Автоматически направляет запросы помощников для программирования, таких как Cursor или continue.dev, к более дешёвым моделям. Помогает сократить расходы: простые запросы отправляются бюджетным моделям, а сложные — более мощным. Позволяет генерировать изображения и видео, а также совершать голосовые AI-звонки из рабочего процесса агента.
- Как установить ClawRouter?
- Установите ClawRouter из npm (пакет @blockrun/clawrouter), следуя инструкции по установке в README Запустите ClawRouter и закрепите бесплатную модель, например free/nemotron-3.5-lightning. Регистрация и кошелёк не нужны
- Где скачать ClawRouter?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/BlockRunAI/ClawRouter
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Открытый LLM-шлюз, который направляет запросы AI-агентов и приложений к разным провайдерам моделей через единый OpenAI-совместимый endpoint.
Локальный шлюз и приложение в строке меню, через которые Claude Code, Codex, Gemini CLI и другие агенты для разработки могут использовать любые модели и подписки.
Самостоятельно размещаемый LLM-шлюз, совместимый с OpenAI: единая точка доступа к 40+ провайдерам, виртуальные ключи, бюджеты и учёт использования.
Самостоятельно разворачиваемый AI-шлюз с API, совместимыми с OpenAI, Claude и Gemini, который маршрутизирует запросы к разным провайдерам моделей и отслеживает ключи, квоты и расходы.
CLI и веб-панель для сравнения бесплатных LLM для программирования у разных провайдеров и установки выбранной модели в ваш инструмент для разработки.