Claude to ChatGPT：让所有 ChatGPT 工具无缝调用 Claude

图1：jtsang4 的 GitHub 项目头像

你是否曾经遇到这样的困境：看上了一款基于 OpenAI GPT-3.5/GPT-4 接口开发的极客工具，却发现手边只有 Claude API 的余额？或者反过来，你精心调试的 prompt 只能在 ChatGPT 上跑出理想效果，换到 Claude 却水土不服？

Claude to ChatGPT 正是为解决这一痛点而生。这是一个由独立开发者 jtsang4 创建的轻量级代理服务，通过协议转换让任何兼容 OpenAI Chat API 的客户端——无论是 ChatBox、ChatGPT-Next-Web 还是你自己写的脚本——都能以相同的调用方式，无缝使用 Anthropic 的 Claude 系列模型。

🔄 它到底做了什么？

从技术上看，Claude 与 OpenAI 的接口设计存在根本性差异：

Claude to ChatGPT 在中间层做了完整的双向转换：请求时将 OpenAI 格式的 messages 数组还原为 Claude 的 prompt 文本（Human: / Assistant: 前缀），响应时再将 Claude 的 completion 结果包装成 OpenAI 标准的 chat.completion JSON 结构返回。开发者完全不感知底层差异，继续写他们熟悉的 OpenAI SDK 代码即可。

⚡ 核心功能与技术细节

多模型自动路由：项目内置 model_map，当请求中 model 参数为 gpt-3.5-turbo 或 gpt-3.5-turbo-0613 时，自动映射为 claude-instant-1；其余情况默认使用 claude-2。这意味着同一段客户端代码，换一个 model 名字就能切换底座模型。

流式响应（Streaming）：Claude to ChatGPT 支持 SSE（Server-Sent Events）流式输出。适配层逐行解析 Claude 的流式响应，逐 token 将 completion 内容转换为 OpenAI 格式的 delta.content 字段，并正确处理 stop_reason 终止信号，返回 data: [DONE] 结束标记。这对于构建实时对话 UI 至关重要。

Token 计费兼容：通过 tiktoken 库计算 completion token 数量，填充 OpenAI 响应格式中 usage.completion_tokens 字段，使得调用方的用量统计和成本计算逻辑无需修改。

代理与超时：依赖 httpx.AsyncClient 实现异步 HTTP 调用，支持通过 HTTP_PROXY / SOCKS_PROXY 环境变量配置代理，并设置了 120 秒请求超时保护。

🐳 部署：一条命令就上线

项目提供两种零门槛部署路径：

Docker（推荐本地部署）：

docker run -p 8000:8000 wtzeng/claude-to-chatgpt:latest

或使用 docker-compose：

services:
  claude-to-chatgpt:
    image: wtzeng/claude-to-chatgpt:latest
    restart: unless-stopped
    environment:
      CLAUDE_BASE_URL: "https://api.anthropic.com"
    ports:
      - "8000:8000"

容器基于 python:3.9-slim-buster，使用 Poetry 管理依赖，启动后 API 端点为 http://localhost:8000/v1/chat/completions，与 OpenAI API 地址完全对齐。

Cloudflare Workers（零服务器方案）：将 cloudflare-worker.js 的代码粘贴到 Cloudflare Worker 编辑器即可。免费额度每天 10 万次请求，适合轻度使用场景，也支持绑定自定义域名。

💻 代码架构

项目代码极其精简，总共约 300 行 Python：

• app.py：FastAPI 入口，注册 /v1/chat/completions 和 /v1/models 两个端点，配置 CORS 中间件允许跨域。
• adapter.py：核心转换引擎。包含 ClaudeAdapter 类，负责请求格式转换（openai_to_claude_params）、响应格式转换（非流式 claude_to_chatgpt_response / 流式 claude_to_chatgpt_response_stream）。角色映射表 role_map 将 OpenAI 的 system/user/assistant 映射为 Claude 的 Human/Assistant。
• models.py：模型映射表和模型列表定义。
• util.py：Token 计数辅助函数（基于 tiktoken）。
• cloudflare-worker.js：Cloudflare Workers 版本，用 JavaScript 实现相同逻辑。

Python 依赖：fastapi + uvicorn（Web 框架）、httpx（异步 HTTP 客户端）、tiktoken（token 计数）、socksio（SOCKS 代理支持）。代码质量整洁，有完整的类型注解和异步支持。

⚠️ 局限与注意事项

1. 模型映射是硬编码的：当前仅支持 gpt-3.5-turbo → claude-instant-1 和默认 → claude-2 的映射，新增模型需要修改代码。
2. 不支持 function calling / tools：Claude 的 tool_use 和 OpenAI 的 function calling 尚未实现适配，复杂 Agent 场景不适用。
3. Token 计数为近似值：prompt_tokens 使用 tiktoken 计算，可能与 Claude 实际计费略有出入。
4. CORS 全开：allow_origins=["*"] 在生产环境中存在安全风险，建议按需限制。
5. 不支持 Claude 3 系列工具：当前适配的是 /v1/complete 接口，Claude 3 的 /v1/messages 接口有完全不同的请求结构，本项目不兼容。

🎯 适用场景

• 现有 OpenAI 生态工具快速切换到 Claude 模型进行 A/B 测试
• 在 Claude 余额充足但 OpenAI API 限额/欠费时的应急调用
• 开发者本地调试 Agent 时切换不同底座模型的便捷方式
• 为 Claude 模型提供 OpenAI 兼容的流式输出能力

📈 项目现状

截至分析时，该项目已获得约 1300 颗 GitHub Stars，147 个 forks，被标记为 anthropic / chatgpt / claude / openai 等主题，在 Claude-API 适配器类项目中具有较高知名度。MIT 许可证允许商业使用和二次开发。