Rebel Router
larebelion团队开发的开源本地代理工具（MIT协议），运行于编码Agent与模型供应商之间，通过智能路由为每次请求自动选择最优模型，支持成本追踪与预算控制
时间轴 (近 90 天)
Rebel Router 是 larebelion 团队构建的开源项目，采用 MIT 协议，作为运行在本地的代理为每次请求挑选最合适的模型
Rebel Router 以本地代理（127.0.0.1:8787）形式运行在编码 Agent 与模型供应商之间，支持 Claude Code（Anthropic Messages 格式）和 OpenCode（OpenAI Chat 格式）的请求
Rebel Router 支持的供应商覆盖 Anthropic、OpenAI、xAI（Grok）、Google Gemini、DeepSeek 和本地 Ollama
Rebel Router 由三部分组成：Broker（模型目录与排名）、Router（分类器与代理本体）、FinOps（预算与成本记账）
Rebel Router 将请求归入六个类别：orchestration、complex_code、bulk_code、unit_tests、qa_automation、documentation，并打一个 0 到 1 的复杂度分
Rebel Router 可调用 Venice 的 JEV 决策模型（Beta 阶段）进行分类，一旦出错、答非所问或响应超过 800ms 就回退到本地规则引擎
Rebel Router 的预算控制机制：用到预算 80% 时偏向更便宜模型，到 100% 时降级到最便宜可接受模型或返回 HTTP 402
在 Broker 排名中，输入与输出 token 以 3:1 混合计价，并按质量、价格和速度加权取前三名作为候选
基准测试由 12 个真实任务组成（每类别两个），全部用确定性方式打分，于 2026 年 10 月 11 日跑完，覆盖 10 个模型，每任务一次尝试，总花费 1.78 美元
智能路由方案成本 0.17 美元，全程使用 Opus 5.5 为 0.96 美元，智能路由便宜 82%
还有 4 条时间轴事件
全部知识事实 (14)
Rebel Router 是 larebelion 团队构建的开源项目，采用 MIT 协议，作为运行在本地的代理为每次请求挑选最合适的模型
50%待验证Rebel Router 以本地代理（127.0.0.1:8787）形式运行在编码 Agent 与模型供应商之间，支持 Claude Code（Anthropic Messages 格式）和 OpenCode（OpenAI Chat 格式）的请求
50%待验证Rebel Router 支持的供应商覆盖 Anthropic、OpenAI、xAI（Grok）、Google Gemini、DeepSeek 和本地 Ollama
50%待验证Rebel Router 由三部分组成：Broker（模型目录与排名）、Router（分类器与代理本体）、FinOps（预算与成本记账）
50%待验证Rebel Router 将请求归入六个类别：orchestration、complex_code、bulk_code、unit_tests、qa_automation、documentation，并打一个 0 到 1 的复杂度分
50%待验证Rebel Router 可调用 Venice 的 JEV 决策模型（Beta 阶段）进行分类，一旦出错、答非所问或响应超过 800ms 就回退到本地规则引擎
50%待验证Rebel Router 的预算控制机制：用到预算 80% 时偏向更便宜模型，到 100% 时降级到最便宜可接受模型或返回 HTTP 402
50%待验证在 Broker 排名中，输入与输出 token 以 3:1 混合计价，并按质量、价格和速度加权取前三名作为候选
50%待验证基准测试由 12 个真实任务组成（每类别两个），全部用确定性方式打分，于 2026 年 10 月 11 日跑完，覆盖 10 个模型，每任务一次尝试，总花费 1.78 美元
50%待验证智能路由方案成本 0.17 美元，全程使用 Opus 5.5 为 0.96 美元，智能路由便宜 82%
50%待验证智能路由方案通过 9/12（75%），Opus 通过 11/12（92%）；三个失手中有两个单元测试和一个 QA 任务被路由给 Claude Haiku 5.5，回答超出 8000 token 上限
50%待验证智能路由使每任务平均耗时从 31.7 秒降到 19.5 秒
50%待验证不使用 JEV、纯规则的分类器把 9/12 的任务归对了类
50%待验证没有任何 Claude Code 钩子能改掉会话模型，界面始终显示 Claude Code 请求的模型，而路由器状态栏才显示实际应答模型
50%