最近在使用Claude Code Claude Code RouterCCR AWS Bedrock 模型做代码开发时遇到了一连串和上下文长度、模型路由、AWS 端点类型相关的问题。表面上看只是一个context length exceeded报错实际排查下来牵扯到Claude Code 如何组织上下文CCR 如何判断长上下文并切换模型AWS Bedrock 上不同模型的上下文窗口Bedrock Mantle endpoint 与 Bedrock Runtime endpoint 的差异OpenAI 兼容接口、Responses / Chat Completions、Converse / InvokeModel 之间的调用方式差别CCR 日志应该怎么看如何查询自己能用哪些 Mantle 模型。这篇文章把这次排查过程整理下来作为后续使用 Claude Code CCR AWS Bedrock 的避坑记录。一、问题背景我的调用链路大致是Claude Code - Claude Code Router - AWS Bedrock Mantle endpoint - 后端模型例如 GLM-5 / MiniMax / Qwen3 Coder Next一开始我使用的是 GLM-5后来尝试 MiniMax最后临时换成Qwen3 Coder Next才稳定解决上下文超限问题。Claude Code Router 本身的作用就是把 Claude Code 的请求路由到不同模型并可以通过 transformer 适配不同供应商 API。CCR 官方说明它支持模型路由、多 provider、请求/响应转换、动态模型切换和插件系统。(GitHub)我的典型 CCR 配置结构类似这样{PORT:3456,LOG:true,API_TIMEOUT_MS:1200000,Providers:[{name:aws-bedrock,api_base_url:https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1/chat/completions,api_key:$BEDROCK_MANTLE_API_KEY,max_tokens:31000,models:[zai.glm-5,minimax.minimax-m2,qwen.qwen3-coder-next],transformer:{use:[[openai]]}}],Router:{default:aws-bedrock,qwen.qwen3-coder-next,background:aws-bedrock,qwen.qwen3-coder-next,think:aws-bedrock,qwen.qwen3-coder-next,longContext:aws-bedrock,qwen.qwen3-coder-next,longContextThreshold:60000}}注意实际使用时不要把 API key 明文写进配置文件建议放环境变量。二、最开始遇到的错误上下文超过模型限制最典型的错误如下This models maximum context length is 202752 tokens. However, you requested 32000 output tokens and your prompt contains at least 170753 input tokens, for a total of at least 202753 tokens. Please reduce the length of the input prompt or the number of requested output tokens.这个错误很直观模型最大上下文202752 输入 token170753 请求输出 token32000 总计202753刚好多了202753 - 202752 1后来换 MiniMax 时也遇到类似问题This models maximum context length is 196608 tokens. However, you requested 32000 output tokens and your prompt contains at least 164609 input tokens, for a total of at least 196609 tokens.同样是刚好多 1196609 - 196608 1这个现象很容易让人怀疑是 CCR、transformer 或 provider 适配层里的 off-by-one 边界问题。GLM-5是203K上下文MINIMAX-2号称是256K上下文。从GLM-5换成MINIMAX-2是试图通过改用更大大上下文的模型来解决本次会话中上下文超大的问题。不幸的是MINIMAX-2实际只有196K上下文。这里的信息来源有点不太属实–AWS上文档可能写错了MINIMAX-2.5可能才是256K。但从服务端角度看它只是严格按照下面这个规则校验input_tokens requested_output_tokens maximum_context_length只要超过 1 token也会直接返回 400。所以这类问题不能靠侥幸贴边解决必须给上下文和输出留安全余量。三、CCR 日志怎么解读CCR 开启日志后可以看到类似下面的日志{level:30,time:1777363452122,pid:92877,hostname:BILLY,reqId:req-8,msg:Using long context model due to token count: 168448, threshold: 60000}这条日志非常关键它说明CCR 估算当前请求 token 数是 168448 longContextThreshold 配置的是 60000 因为 168448 60000 所以 CCR 使用 Router.longContext 配置的模型也就是说这条日志是CCR 触发长上下文路由的证据。CCR 官方文档里有对应配置示例{Router:{longContextThreshold:100000,longContext:gemini,gemini-1.5-pro}}官方说明这是用于将长上下文请求路由到指定模型。所以这条日志不是错误而是在告诉你CCR 认为当前请求已经是长上下文请求并且正在切到 longContext 模型。四、CCR 中表明“切换到另一个模型”的证据判断 CCR 是否切换模型主要看两类日志。第一类是长上下文路由日志Using long context model due to token count: 168448, threshold: 60000这说明它使用了Router:{longContext:provider,model}第二类是 provider 报错中的模型名。例如Error from provider(aws-glm5,minimax.minimax-m2: 400)这说明这次请求最终打到了provider aws-glm5 model minimax.minimax-m2如果你看到Error from provider(aws-bedrock,qwen.qwen3-coder-next: 400)那说明请求最终打到了provider aws-bedrock model qwen.qwen3-coder-next所以要判断模型是否切换成功不要只看 Claude Code 欢迎页显示什么还要看 CCR 日志里的 provider/model。CCR 的路由格式是provider,model官方文档也明确说明 fallback 和路由模型使用provider,model格式并且 backup model 必须存在于 Providers 配置里。(MusiStudio)五、longContextThreshold不是上下文上限我一开始很容易误解longContextThreshold:60000这个配置不是说模型最大上下文是 60000也不是说输入超过 60000 会被自动压缩。它只是说当 CCR 估算请求 token 超过 60000 时切到 Router.longContext 指定的模型。例如Router:{default:aws-bedrock,zai.glm-5,longContext:aws-bedrock,qwen.qwen3-coder-next,longContextThreshold:60000}含义是普通请求走 GLM-5 超过 60000 token 的请求走 Qwen3 Coder Next如果你这样配置Router:{default:aws-bedrock,zai.glm-5,longContext:aws-bedrock,zai.glm-5,longContextThreshold:60000}那虽然 CCR 会判断“这是长上下文”但最终还是走同一个模型实际上不会解决上下文不够的问题。六、为什么最后换 Qwen3 Coder Next这次排查中我先后尝试了 GLM-5、MiniMax最后发现 Qwen3 Coder Next 的上下文达到256,能够解决本次的问题。AWS Bedrock 官方模型卡显示Qwen3 Coder Next 是面向代码生成、调试和软件工程能力优化的模型。官方文档中它的模型 ID 是qwen.qwen3-coder-next并且文档写明Context window: 256K tokens Max output tokens: 32K同时它支持Responses、Chat Completions、Invoke和Converse等接口类型并支持bedrock-runtime与bedrock-mantle端点。AWS 文档还特别提示尽可能使用bedrock-mantleendpoint。(AWS 文档)这里有一个有趣的体验实测下来Claude Code Qwen3 Coder Next的效果不差。我的感觉是Claude Code 本身对上下文组织得比较好它会把文件、工具调用、历史信息组织成模型比较容易理解的形式。也就是说模型本身重要但 Claude Code 的上下文组织方式也非常关键。这次我看到一条请求达到168448 tokens一行日志甚至达到约 690K 字符这说明 Claude Code CCR 这种链路里上下文膨胀是非常真实的问题。尤其是 Claude Code 读取大文件、长文档、多轮工具调用之后输入 token 很容易暴涨。七、为什么max_tokens配了没生效我曾经在 CCR Provider 里配置max_tokens:8192但报错里仍然显示requested 32000 output tokens这说明 provider 级别的max_tokens并不一定能覆盖 Claude Code 上游传入的输出上限或者在当前 transformer 链路里被透传了。比较稳妥的做法是两边都配CCR 侧max_tokens:31000Claude Code 侧exportCLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS31000因为我是在WSL下的相应代码目录里执行code . 拉起claude插件的所以还要source ~/.bashrc才能让配置生效。不过最后这个方法没能解决上下文控制的问题。与我的聊天历史有关因为历史已经走到要发送大的上下文了此时的配置已经控制不到历史消息了只能对新消息有效果。如果还看到服务端报requested 32000 output tokens说明最终请求体里仍然是 32000这时需要进一步检查 CCR 的 transformer甚至需要自定义 transformer在请求转发前强制 clampbody.max_tokensMath.min(body.max_tokens||31000,31000)八、Bedrock Mantle endpoint 和 Runtime endpoint 的坑这次另一个很大的坑是 AWS Bedrock 上有不同类型的端点。我实际踩到的是一种是 bedrock-mantle endpoint 一种是 bedrock-runtime endpoint例如 Qwen3 Coder Next 的 AWS 官方文档中就明确列出了两类 programmatic accessbedrock-runtime - qwen.qwen3-coder-next - https://bedrock-runtime.{region}.amazonaws.com bedrock-mantle - qwen.qwen3-coder-next - https://bedrock-mantle.{region}.api.aws/v1并且官方文档写明如果 region 是us-east-1对应 endpoint 分别是https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1AWS 文档还提示Whenever possible, use thebedrock-mantleendpoint。(AWS 文档)这两类端点的使用方式不一样1. Mantle endpointMantle endpoint 更像 OpenAI 兼容接口例如https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1/chat/completions它适合 CCR 这类 OpenAI-compatible router 使用。CCR 配置里通常是{api_base_url:https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1/chat/completions,api_key:$BEDROCK_MANTLE_API_KEY,transformer:{use:[[openai]]}}这里的认证方式一般是Authorization: Bearer XXXX2. Runtime endpointRuntime endpoint 是 AWS 原生 Bedrock Runtime API例如https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com它不是简单的 OpenAI-compatiblechat/completions调用方式而是 AWS Bedrock Runtime 的 API例如Converse。AWS Converse API 的请求路径是POST /model/modelId/converse请求体中有messages、system、inferenceConfig.maxTokens、toolConfig等字段。(AWS 文档)这类接口通常走 AWS SDK 或 SigV4 签名也就是使用aws_access_key_id aws_secret_access_key region这种方式而不是简单的 HTTP Bearer token。所以我的理解是CCR OpenAI transformer 更适合接 Mantle endpoint AWS SDK / boto3 / 原生 Bedrock 调用更适合接 Runtime endpoint把 Runtime endpoint 当成 Mantle/OpenAI endpoint 配进 CCR很容易出现模型不支持、接口不匹配、认证方式不对等问题。九、如何列出自己能用哪些 Mantle 模型这是最实用的一条命令。如果你使用 Bedrock Mantle endpoint可以直接调用curl-XGET https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1/models\-HAuthorization: Bearer XXXX注意XXXX 替换成自己的 Mantle API Key 不要把真实 key 发到博客、GitHub、聊天工具里如果返回成功会看到当前 API key 能访问的模型列表。然后你就可以从里面挑模型 ID写进 CCR 的models和Router里。例如models:[qwen.qwen3-coder-next,zai.glm-5,minimax.minimax-m2]Router 里再写Router:{default:aws-bedrock,qwen.qwen3-coder-next,longContext:aws-bedrock,qwen.qwen3-coder-next,longContextThreshold:60000}另外如果你走的是 AWS 原生 Bedrock API也可以用 AWS 的ListFoundationModelsAPI。AWS 官方说明ListFoundationModels用于列出可使用的 Amazon Bedrock foundation models并支持按 provider、output modality、inference type 等过滤。(AWS 文档)AWS CLI 方式通常类似aws bedrock list-foundation-models--regionus-east-1但要注意这列的是 Bedrock 原生模型视图不一定等同于 Mantle OpenAI-compatible endpoint 下当前 API key 可访问的模型列表。所以如果你是 CCR Mantle优先用curl-XGET https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1/models\-HAuthorization: Bearer XXXX十、如何查看模型上下文大小不要靠猜也不要只看模型名。一定要查官方模型卡。以 Qwen3 Coder Next 为例AWS 官方模型卡中明确写了Context window: 128K tokens Max output tokens: 16K并且列出了 programmatic access 的模型 ID 和 endpoint。(AWS 文档)查看方式打开 AWS Bedrock 文档搜索模型名例如Qwen3 Coder Next Amazon Bedrock找到模型卡看以下字段Context window Max output tokens APIs supported Endpoints supported Programmatic Access Regional Availability尤其要注意Context window 不等于 max output tokens input_tokens output_tokens 不能超过 context window例如某模型Context window: 128K Max output tokens: 16K并不代表你可以输入 128K 再输出 16K。实际请求仍然要满足input_tokens requested_output_tokens context_window十一、一次请求 168K token 意味着什么我这次日志里看到Using long context model due to token count: 168448, threshold: 60000这个 token 数已经非常大了。如果此时还请求max_tokens 32000那总预算至少要168448 32000 200448所以196K 上下文的模型会炸202K 上下文的模型理论上勉强够但只剩 2000 多 token 的余量非常危险更大上下文模型会更稳。这也是我最后换更大上下文模型的原因。十二、推荐的 CCR 配置模板下面是我现在更推荐的写法。1..bashrc环境变量exportBEDROCK_MANTLE_API_KEYXXXXexportANTHROPIC_BASE_URLhttp://127.0.0.1:3456exportANTHROPIC_API_KEYdummyexportCLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS16000exportAPI_TIMEOUT_MS1200000如果用更大上下文模型可以酌情调整exportCLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW262000exportCLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE80这里不要盲目设到模型极限。因为实际请求里还有system prompt tool schema 工具调用历史 文件内容 CCR transformer 包装 provider tokenizer 误差2. CCR 配置{PORT:3456,LOG:true,API_TIMEOUT_MS:1200000,Providers:[{name:aws-bedrock,api_base_url:https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1/chat/completions,api_key:$BEDROCK_MANTLE_API_KEY,max_tokens:16000,models:[qwen.qwen3-coder-next,zai.glm-5,minimax.minimax-m2],transformer:{use:[[openai]]}}],Router:{default:aws-bedrock,qwen.qwen3-coder-next,background:aws-bedrock,qwen.qwen3-coder-next,think:aws-bedrock,qwen.qwen3-coder-next,longContext:aws-bedrock,qwen.qwen3-coder-next,longContextThreshold:60000}}如果你希望普通任务走一个模型长上下文走另一个模型可以写成Router:{default:aws-bedrock,zai.glm-5,think:aws-bedrock,zai.glm-5,background:aws-bedrock,qwen.qwen3-coder-next,longContext:aws-bedrock,qwen.qwen3-coder-next,longContextThreshold:60000}十三、调试时的检查清单以后再遇到类似问题我建议按这个顺序查。1. 看 CCR 日志是否触发 long context搜索Using long context model due to token count看到类似Using long context model due to token count: 168448, threshold: 60000说明 longContext 路由生效。2. 看最终打到哪个模型看错误里Error from provider(providerName,modelId)例如Error from provider(aws-bedrock,qwen.qwen3-coder-next)这才是实际请求模型。3. 看上下文计算把错误里的三项拿出来算maximum context length input tokens requested output tokens公式input_tokens requested_output_tokens maximum_context_length只要不满足就会 400。4. 不要贴边如果模型最大上下文是196608不要配置成输入 164608 输出 32000 196608看起来刚好实际一定容易炸。建议至少留2000 - 10000 tokens安全余量。5. 确认 endpoint 类型CCR OpenAI transformerbedrock-mantle endpoint /v1/chat/completions Authorization: Bearer XXXXAWS 原生 SDKbedrock-runtime endpoint Converse / InvokeModel aws_access_key_id / aws_secret_access_key / region不要混用。十四、这次踩坑后的结论这次最大的问题不是单个模型不行而是整个链路里有多个边界Claude Code 上下文组织 CCR token 估算 CCR longContext 路由 transformer 请求转换 AWS Mantle endpoint 模型真实上下文限制 max output tokens只要其中任何一层没有留余量就会出现只差 1 token 也被拒绝最终我的处理方式是不再强行贴 32K 输出极限用 CCR 日志确认是否触发 longContext用 Mantle/v1/models查询当前 key 可用模型查 AWS 模型卡确认上下文大小和 max output对长上下文任务切到 Qwen3 Coder Next发现 Claude Code Qwen3 Coder Next 的实际代码体验并不差。尤其是最后一点很有意思虽然模型很重要但 Claude Code 对上下文的组织能力也很关键。即使换成非 Claude 原生模型只要 CCR 适配得好实际编码体验也可以接受。十五、保留命令查看 Mantle 模型curl-XGET https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1/models\-HAuthorization: Bearer XXXX重启 CCRccr restart查看 CCR 配置cat~/.claude-code-router/config.json搜索 CCR 日志grep-RUsing long context model~/.claude-code-router2/dev/null查看 Claude Code 当前模型在 Claude Code 里/modelAWS 原生方式列模型aws bedrock list-foundation-models--regionus-east-1结语这次问题看起来只是一个 400 报错实际上暴露了 Claude Code CCR AWS Bedrock 组合使用时最容易踩的几个坑上下文窗口不是无限的 max output 会占用总上下文 longContextThreshold 只是路由阈值 Mantle endpoint 和 Runtime endpoint 不是一回事 CCR 日志能证明是否切换模型 模型 ID 要以实际 endpoint 可访问列表为准 不要把请求卡在模型极限边界后续再配置模型时我会优先做三件事先 curl /v1/models 看 Mantle 可用模型 再查 AWS 模型卡确认 context window / max output 最后根据 CCR 日志确认真实路由到哪个模型这能少走很多弯路。