03 多模型路由与故障转移
学习目标
本章要解决什么问题：Cline 如何在 40+ 模型提供商之间实现统一抽象？Plan 和 Act 模式如何使用不同模型？
前置知识
本章涉及多模型适配的通用原理，建议先阅读：
下文假设你已理解统一模型抽象层和故障转移机制，直接聚焦 Cline 的具体实现。
项目实践
40+ 提供商的统一抽象
Cline 通过 createHandlerForProvider 工厂方法支持 40+ 个提供商。每个提供商有独立的 handler 类（如 AnthropicHandler、OpenAiHandler），统一实现相同的接口。
ModelInfo 元数据模型：
每个模型通过 ModelInfo 接口定义元数据：
contextWindow：上下文窗口大小maxTokens：最大输出 Token 数supportsImages：是否支持图像输入supportsPromptCache：是否支持提示词缓存apiFormat：API 格式（区分OPENAI_RESPONSES等）
Plan/Act 独立模型
Cline 允许 Plan 模式和 Act 模式使用不同的模型提供商和模型：
Plan 模式：使用便宜的模型（如 GPT-4o-mini）做架构设计Act 模式：使用能力强的模型（如 Claude Sonnet 4.5）执行代码设计启示：规划任务对推理能力要求不高，但对成本敏感。将模型选择与任务类型解耦，可以在不牺牲质量的前提下显著降低成本。
提供商配置
提供商配置在 src/shared/api.ts 中，通过 ApiProvider 联合类型（47 个选项）定义所有支持的提供商类型。新增提供商需要：
- 在联合类型中添加新的提供商标识
- 实现对应的 handler 类
- 注册到工厂方法
问题与规避
| 陷阱 | 场景 | 对策 |
|---|---|---|
| 模型不支持特定功能 | 图像模型不支持文本工具 | 通过 ModelInfo 元数据提前判断，不支持的工具不发送给该模型 |
| API 格式不兼容 | 不同提供商的流式响应格式不同 | 每个 handler 内部适配为统一的流式接口 |
| 提示词缓存未命中 | 切换模型后缓存失效 | supportsPromptCache 标记控制是否启用缓存 |
设计取舍
统一抽象 vs 提供商专用优化
| 方案 | 优势 | 代价 |
|---|---|---|
| 统一抽象 | 新增提供商成本低，核心逻辑不受影响 | 无法充分利用特定提供商的独特能力 |
| 提供商专用 | 最大化模型能力 | 维护成本高，切换困难 |
Cline 选择统一抽象为主，专用适配为辅：核心工具执行走统一接口，但对 OpenAI Responses API 等特殊格式有专用处理路径（useNativeToolCalls）。
参考来源
- Cline 源码：
apps/vscode/src/core/api/index.ts - Cline 源码：
apps/vscode/src/shared/api.ts