cc-switch 的 ModelMapping 会读这些变量：ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL、ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL、ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL、ANTHROPIC_MODEL、ANTHROPIC_REASONING_MODEL。然后它映射时是这个顺序：
- 先看请求体里有没有
thinking，而且thinking.type是enabled或adaptive。
有的话，优先直接改写成ANTHROPIC_REASONING_MODEL。 - 如果没有 thinking，再看原始 model 名里是不是包含
haiku、sonnet、opus。
是的话，分别映射到你配的DEFAULT_HAIKU/SONNET/OPUS_MODEL。 - 都不是的话，才回退到
ANTHROPIC_MODEL。 - 如果这些也没配，就保留原模型名。
所以，注意：cc-switch 的“thinking 映射”和“haiku/sonnet/opus 家族映射”是两套逻辑，Claude Code 一旦发出一个被 cc-switch 识别成 “thinking enabled” 的请求，它会先命中 ANTHROPIC_REASONING_MODEL，而不是去思考你现在是 sonnet 还是 opus。
CPA 对这个后缀的解析逻辑非常直接，但也埋了坑。它只看字符串的最后一个 (，并且要求必须以 ) 结尾，才会把括号内的内容提取出来作为 suffix。接着，它会大小写不敏感地去匹配 minimal/low/medium/high/xhigh/max，或者特殊值 none/auto/-1，甚至是非负整数的预算值。但这里有一个非常关键的细节：源码根本没有对括号内的字符串做 trim 操作。也就是说，如果你手抖写成了 gpt-5.4(xhigh ) 或者 gpt-5.4( xhigh)，哪怕只是多了一个空格，CPA 就会解析失败，直接将其当成“没有可用 thinking 配置”处理。
一旦后缀被成功识别，这就引出了下一个问题：如果请求体里本身就带有 thinking 参数，谁说了算？答案是后缀拥有绝对的最高优先级（Suffix Priority）。源码的逻辑很明确，只要模型名里带了后缀，就会走 parseSuffixToConfig 并在日志打出 thinking: config from model suffix，直接无视请求体里的配置。社区里就有人踩过这个坑：明明在 Claude Code 里切到了 /effort high，但因为模型名绑死写了 (xhigh)，导致发到上游的永远是被后缀强制覆盖的 xhigh 级别。
解析完级别后，CPA 会根据你配置的上游协议进行“变形”。如果你将上游配置为 openai-compatibility，它会老老实实地将其转换成 OpenAI 协议的顶层参数 { "reasoning_effort": "xhigh" }；如果走的是 codex-api-key，就会嵌套成 { "reasoning": { "effort": "xhigh" } }。更有意思的是对 Claude 和 Gemini 的处理：对于用户自定义的 Claude 模型，CPA 会直接透传 thinking.type="adaptive" 和 output_config.effort="xhigh"，把决定权交给上游；而对于 Gemini 这种按 token 算预算的 provider，源码里有一套固定的映射表，(xhigh) 会被直接转换成 32768 的预算值发出去。
但这并不意味着你写了 (xhigh) 就万事大吉了。对于用户自定义的模型（比如 openai-compatibility.*.models[]），CPA 会跳过合法性校验，直接把参数塞给上游，让上游来判定。现实情况是，虽然 OpenAI 官方支持 xhigh，但很多第三方的 OpenAI 兼容后端（比如 vLLM）根本不认识这个词，只接受 low/medium/high，收到 xhigh 会直接报 400 错误。而且，CPA 配置里的 thinking.levels 默认是不包含 xhigh 的，想用的话你还得自己在配置里显式加上去。
回到我自己的 Claude Code → cc-switch → CPA → new-api 链路中。当 CPA 拿到 gpt-5.4(xhigh) 时，它本质上只是做了一次参数注入，给 new-api 发送了一个带有 reasoning_effort: "xhigh" 的标准请求，而不是去请求一个名叫 gpt-5.4-xhigh 的模型。所以，如果你的中转站卖家是严格靠不同的模型 ID 来区分计费和推理强度的，靠 CPA 解析后缀这种玩法根本没用。按这套实现机制，最稳妥的做法还是自己在上游做好 alias，或者老老实实填写真实的模型 ID。