Claude code 系列教程 第二章 接入国内大模型

2.1 为什么要选择国内大模型

使用国内大模型有很多优势，特别适合中国用户。本文将从多个维度详细分析为什么选择国内模型。

一、访问速度优势

国内模型服务器部署在中国境内，访问速度更快：

响应时间更短，通常在1-2秒内就能得到回复

网络延迟更低，使用体验更流畅

不受国际网络波动影响，稳定性更好

二、成本考虑

国内模型通常价格更实惠：

API 调用费用更低，比海外模型普遍低30%-50%

提供免费额度或试用机会，适合个人学习和小型项目

适合频繁使用的场景，长期使用成本优势明显

支付方式更方便，支持支付宝、微信支付等国内常用支付方式

三、中文处理能力

国内模型对中文的理解和处理更加精准：

更好地理解中文语境和文化内涵

处理中文成语、俗语、歇后语等特殊表达更准确

生成中文内容更自然流畅，符合中文表达习惯

支持更多中文方言和表达方式，覆盖更广泛的用户群体

四、数据安全与合规

使用国内模型更符合国内法规要求：

数据存储在国内，符合《中华人民共和国数据安全法》

隐私保护更符合国内标准，严格遵守《个人信息保护法》

不受跨境数据传输限制，避免了数据跨境带来的安全风险

更容易满足企业内部的数据安全审计要求

五、本地化服务支持

国内模型提供更好的本地化服务：

客服支持中文沟通，响应速度更快

提供完善的中文技术文档和教程，便于理解和使用

定期举办线上线下技术交流活动，促进用户学习和分享

与国内主流开发工具、框架和平台深度集成

六、支持Claude Code的国内模型厂商

目前，已有多家国内AI厂商提供了支持Claude Code的服务：

智谱AI（GLM）

代表模型：GLM-4、GLM-3

优势：中文理解能力强，代码生成质量高

适用场景：代码开发、文档生成、智能问答

通义千问（Qwen）

代表模型：Qwen Plus、Qwen Max

优势：多模态能力强，支持图像和代码

适用场景：代码补全、代码解释、系统设计

DeepSeek

代表模型：DeepSeek-R1、DeepSeek-Coder

优势：专注于代码领域，代码生成准确率高

适用场景：代码生成、代码修复、代码优化

豆包

代表模型：豆包4.0、豆包Code

优势：用户界面友好，集成度高

适用场景：代码学习、辅助开发、代码评审

Kimi

代表模型：Kimi-Coder、Kimi-Max

优势：上下文窗口大，支持长文本处理

适用场景：大型项目开发、文档理解、代码重构

七、最佳实践

选择合适的模型

根据不同的使用场景选择合适的模型：

代码生成：优先选择DeepSeek-Coder、Kimi-Coder等专注于代码的模型

文档生成：推荐使用GLM-4、Qwen Plus等综合性模型

长文本处理：选择Kimi-Max等大上下文窗口模型

优化API使用

合理设置 maxTokens 值，避免不必要的消耗

使用流式输出，提高响应速度

缓存常用请求的结果，减少重复调用

安全使用API密钥

不要将API密钥硬编码到代码中

定期更换API密钥

限制API密钥的使用范围和权限

使用环境变量或配置文件管理API密钥

八、总结

选择国内大模型具有诸多优势，包括更快的访问速度、更低的成本、更好的中文处理能力、更强的数据安全性以及更完善的本地化服务。

随着国内AI技术的不断发展，国内模型在性能和功能上已经逐渐赶上甚至超越海外模型，成为越来越多开发者的首选。建议开发者根据自己的需求和使用场景，选择适合的国内模型，充分利用AI技术提升开发效率和质量。

2.2 配置 GLM

GLM（智谱AI）是国内领先的大语言模型之一，由智谱AI开发，对中文理解能力出色，支持多种应用场景。

https://docs.bigmodel.cn/cn/coding-plan/toolClaude Code – 智谱AI开放文档

以下是配置 GLM 到 Claude Code 的详细步骤。

注册与获取 API

步骤 1：注册智谱AI账户

访问智谱AI开放平台：点击页面左上方的”注册”按钮输入手机号并进行验证，完成注册完成实名认证（实名认证后可获得更多免费额度）

https://bigmodel.cn/ZHIPU AI OPEN PLATFORM

步骤 2：获取免费额度

注册后自动获得 100 万 tokens 免费额度

完成实名认证后额外获得 400 万 tokens（有效期一个月）

新用户总共可获得 500 万 tokens 的免费额度

GLM 推出了编码套餐，可以https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=5AH7ATEZSC，配合Claude Code，完成你的工作需求。

步骤 3：获取 API Key

登录智谱AI开放平台

点击右上角的”查看API Key”或进入”API管理”

点击”添加新的Key”或”创建新Key”

填写Key名称（可选），点击确认

系统会生成 API Key

重要：妥善保存 API Key，建议复制到安全的地方

配置 Claude Code

配置 GLM 到 Claude Code 有三种方式，选择适合你的一种即可。

方式一：使用自动化助手（推荐）

Coding Tool Helper 是一个编码工具助手，可以快速将 GLM 编码套餐加载到 Claude Code 中。

步骤 1：运行自动化助手

在终端中执行以下命令：

npx @z_ai/coding-helper

步骤 2：按照提示操作

自动化助手会引导你完成：

工具安装

套餐配置

MCP 服务器管理

这是最简单快捷的方式，适合大多数用户。

方式二：使用自动化脚本（仅限 macOS 和 Linux）

如果你使用 macOS 或 Linux 系统，可以使用自动化脚本快速配置。

步骤 1：下载并运行脚本

在终端中执行以下命令：

curl -O “https://cdn.bigmodel.cn/install/claude_code_env.sh” && bash ./claude_code_env.sh

步骤 2：脚本自动配置

脚本会自动修改 ~/.claude/settings.json 文件，配置以下环境变量：

{

    “env”: {

        “ANTHROPIC_AUTH_TOKEN”: “your_zhipu_api_key”,

        “ANTHROPIC_BASE_URL”: “https://open.bigmodel.cn/api/anthropic”,

        “API_TIMEOUT_MS”: “3000000”,

        “CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC”: 1

    }

}

注意：请将 your_zhipu_api_key 替换为你实际获取的 API Key。

方式三：手动配置

如果你需要手动配置，请根据你的操作系统选择以下方式之一。

macOS 和 Linux

创建或编辑配置文件 ~/.claude/settings.json

添加以下内容（替换 your_zhipu_api_key 为你的 API Key）：

{

    “env”: {

        “ANTHROPIC_AUTH_TOKEN”: “your_zhipu_api_key”,

        “ANTHROPIC_BASE_URL”: “https://open.bigmodel.cn/api/anthropic”,

        “API_TIMEOUT_MS”: “3000000”,

        “CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC”: 1

    }

}

Windows（Cmd）

在 Cmd 中运行以下命令（替换 your_zhipu_api_key 为你的 API Key）：

setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN your_zhipu_api_key

setx ANTHROPIC_BASE_URL https://open.bigmodel.cn/api/anthropic

setx CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC 1

Windows（PowerShell）

在 PowerShell 中运行以下命令（替换 your_zhipu_api_key 为你的 API Key）：

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(‘ANTHROPIC_AUTH_TOKEN’, ‘your_zhipu_api_key’, ‘User’)

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(‘ANTHROPIC_BASE_URL’, ‘https://open.bigmodel.cn/api/anthropic’, ‘User’)

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable(‘CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC’, ‘1’, ‘User’)

重要提示：配置完成后，请关闭所有终端窗口，打开一个新的终端窗口以使配置生效。

测试连接

步骤 1：启动 Claude Code

配置完成后，在终端中进入你的代码工作目录，执行以下命令启动 Claude Code：

claude

步骤 2：信任文件夹 

首次启动时，Claude Code 会询问是否信任当前文件夹，选择 Yes。

步骤 3：发送测试消息 

在 Claude Code 的聊天界面中，输入一条简单的测试消息，例如：

你好，请用一句话介绍一下你自己。

步骤 4：验证结果 

如果看到 GLM 的回复，说明配置成功！

回复应该流畅自然

响应时间应该在几秒内

没有错误提示

步骤 5：检查模型状态（可选） 

在 Claude Code 中输入 /status 命令，可以查看当前使用的模型状态和配置信息。

GLM 模型介绍 

GLM Coding Plan 默认使用智谱 AI 的最新模型，通过环境变量映射到 Claude Code 的模型层级。

默认模型映射 

配置成功后，GLM 模型会自动映射到 Claude Code 的模型层级：

Claude Opus → GLM-4.7（最强大的模型）

Claude Sonnet → GLM-4.7（平衡性能与速度）

Claude Haiku → GLM-4.5-Air（快速响应模型）

提示：默认情况下，你在 Claude Code 界面上看到的是 Claude 模型名称，但实际使用的是 GLM 模型。这是服务端的模型映射，无需手动配置。

GLM-4.7 

特点：智谱最新的旗舰模型，综合能力最强

适用场景：复杂任务、深度代码生成、需要高质量输出的场景

性能：在代码生成、逻辑推理、问题解决等方面表现优异

GLM-4.5-Air 

特点：轻量级模型，响应速度快

适用场景：快速对话、简单任务、需要实时响应的场景

性能：响应速度快，适合大量使用

手动切换模型（高级用户） 

如果你需要手动切换模型，可以编辑 ~/.claude/settings.json 文件，添加以下配置：

{

  “env”: {

    “ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL”: “glm-4.5-air”,

    “ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL”: “glm-4.7”,

    “ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL”: “glm-4.7”

  }

}

注意：一般不建议手动调整模型映射，因为硬编码后当 GLM Coding Plan 的模型更新升级时，不方便自动更新到最新模型。

常见问题 

Q：API Key 泄露了怎么办？

A：立即在智谱AI开放平台删除旧密钥，创建新的密钥，并更新你的配置。

Q：配置后提示”认证失败”怎么办？

A：检查以下几点：

API Key 是否正确，注意不要有多余的空格

Base URL 是否填写为 https://open.bigmodel.cn/api/anthropic

配置后是否重新打开了新的终端窗口

配置文件的 JSON 格式是否正确

Q：免费额度用完了怎么办？

A：可以在智谱AI开放平台购买付费套餐，价格比较实惠。GLM Coding Plan 还提供以更低价格获得 3 倍用量的套餐。

Q：如何确认配置是否生效？ A：启动 Claude Code 后，输入 /status 命令查看模型状态和配置信息。

Q：配置后没有生效怎么办？

A：尝试以下排查步骤：

关闭所有 Claude Code 窗口

重新打开一个新的命令行窗口

再次运行 claude 启动

如果问题仍然存在，可以删除 ~/.claude/settings.json 文件，然后重新配置

确认配置文件的 JSON 格式是否正确，可以使用在线 JSON 校验工具进行检查

Q：GLM 的中文能力如何？

A：GLM 是国内领先的大模型之一，中文理解能力非常出色，适合中文用户使用。

Q：可以在多个项目中使用同一个 API Key 吗？

A：可以，一个 API Key 可以在多个项目中使用，但建议为不同项目创建不同的 Key 以便于管理。

Q：推荐使用哪个版本的 Claude Code？

A：建议使用最新版本的 Claude Code。你可以通过以下命令检查当前版本和升级：

# 检查当前版本

claude –version

# 升级到最新版本

claude update

我们在 Claude Code 2.0.14 等版本验证通过，建议使用此版本或更新版本。

Q：如何切换使用不同的 GLM 模型？ A：默认情况下，GLM 模型会自动映射到 Claude Code 的模型层级。如果需要手动切换，可以编辑 ~/.claude/settings.json 文件，修改 ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL 、ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL 、 ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL 环境变量。但一般不建议手动调整，以便自动更新到最新模型。

Q：配置文件修改后不生效怎么办？

A：确保：

JSON 格式正确，检查变量名称、逗号等

关闭所有 Claude Code 窗口，重新打开新的终端

如果问题持续，可以删除配置文件重新配置

2.3 配置通义千问

通义千问是阿里巴巴推出的中文大模型，在中文理解和生成方面表现优秀。阿里云百炼提供了 Anthropic API 兼容服务，可以方便地在 Claude Code 中接入通义千问系列模型。（ https://help.aliyun.com/zh/model-studio/claude-code ）

前提条件 

步骤 1：开通阿里云百炼服务 

登录阿里云百炼控制台： https://bailian.console.aliyun.com/

若页面顶部显示需要开通，请点击开通阿里云百炼的模型服务

首次开通后可领取新人免费额度（有效期：90天）

超出额度或期限将产生费用，建议开启”免费额度用完即停”功能

步骤 2：获取 API Key 

进入阿里云百炼控制台

在左侧菜单中找到”API-KEY管理”

点击”创建新的API-KEY”按钮

系统会生成一个 API Key

重要：妥善保存这个密钥，它只会显示一次

安装 Claude Code 

macOS 安装 

在终端中执行以下命令：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Windows 安装 

在 Windows 上使用 Claude Code，需要先安装 WSL 或 Git for Windows，然后在 WSL 或 Git Bash 中执行：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

配置环境变量 

要通过兼容 Anthropic API 的方式接入阿里云百炼的模型服务，需要配置以下两个环境变量：

ANTHROPIC_BASE_URL ：设置为 https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic

ANTHROPIC_API_KEY 或 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN ：设置为阿里云百炼 API Key

macOS 配置 

在终端中执行以下命令，查看默认 Shell 类型：

echo $SHELL

Zsh 配置：

# 用百炼 API Key 替换 YOUR_DASHSCOPE_API_KEY

echo ‘export ANTHROPIC_BASE_URL=”https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic”‘ >> ~/.zshrc

echo ‘export ANTHROPIC_API_KEY=”YOUR_DASHSCOPE_API_KEY”‘ >> ~/.zshrc

source ~/.zshrc

Bash 配置：

# 用百炼 API Key 替换 YOUR_DASHSCOPE_API_KEY

echo ‘export ANTHROPIC_BASE_URL=”https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic”‘ >> ~/.bash_profile

echo ‘export ANTHROPIC_API_KEY=”YOUR_DASHSCOPE_API_KEY”‘ >> ~/.bash_profile

source ~/.bash_profile

打开一个新的终端，执行以下命令验证环境变量：

echo $ANTHROPIC_BASE_URL

echo $ANTHROPIC_API_KEY

Windows 配置 

CMD 配置：

REM 用百炼 API Key 替换 YOUR_DASHSCOPE_API_KEY

setx ANTHROPIC_API_KEY “YOUR_DASHSCOPE_API_KEY”

setx ANTHROPIC_BASE_URL “https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic”

打开新的 CMD 窗口，运行以下命令检查：

echo %ANTHROPIC_API_KEY%

echo %ANTHROPIC_BASE_URL%

PowerShell 配置：

# 用百炼 API Key 替换 YOUR_DASHSCOPE_API_KEY

[Environment]::SetEnvironmentVariable(“ANTHROPIC_API_KEY”, “YOUR_DASHSCOPE_API_KEY”, [EnvironmentVariableTarget]::User)

[Environment]::SetEnvironmentVariable(“ANTHROPIC_BASE_URL”, “https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic”, [EnvironmentVariableTarget]::User)

打开新的 PowerShell 窗口，运行以下命令检查：

echo $env:ANTHROPIC_API_KEY

echo $env:ANTHROPIC_BASE_URL

支持的模型 

百炼提供的 Anthropic API 兼容服务支持以下通义千问系列模型：

通义千问 Max（仅 qwen3-max-preview 支持思考模式） 

qwen3-max

qwen3-max-2025-09-23

qwen3-max-preview

通义千问 Plus 

qwen-plus

qwen-plus-latest

qwen-plus-2025-09-11

通义千问 Flash 

qwen-flash

qwen-flash-2025-07-28

通义千问 Turbo 

qwen-turbo

qwen-turbo-latest

通义千问 Coder（不支持思考模式） 

qwen3-coder-plus

qwen3-coder-plus-2025-09-23

qwen3-coder-flash

通义千问 VL（不支持思考模式） 

qwen-vl-max

qwen-vl-plus

测试连接 

步骤 1：启动 Claude Code 

在终端中执行：

claude-code

步骤 2：配置模型 

在 Claude Code 对话期间，执行 /mode 命令，然后选择或输入你想使用的通义千问模型名称，例如：

/mode qwen-plus

步骤 3：发送测试消息 

输入一条简单的测试消息：

你好，请用一句话介绍一下你自己。

步骤 4：验证结果 

如果看到通义千问的回复，说明配置成功！

回复应该流畅自然

响应时间应该在几秒内

没有错误提示

模型版本说明 

通义千问 Max 系列 

最强大的版本

qwen3-max-preview 支持思考模式

适合复杂任务和专业场景

价格较高

通义千问 Plus 系列 

能力较强

理解深入

适合大多数复杂任务

价格适中

通义千问 Flash 系列 

响应速度快

成本较低

适合日常对话和简单任务

性价比高

通义千问 Turbo 系列 

响应最快

成本最低

适合快速对话和简单任务

适合新手使用

通义千问 Coder 系列 

专为编程任务优化

代码生成和理解能力强

不支持思考模式

适合开发场景

通义千问 VL 系列 

支持视觉理解

可以处理图像和文本

不支持思考模式

适合多模态任务

重要提示 

旧版接口已弃用：旧版兼容接口 https://dashscope.aliyuncs.com/api/v2/apps/claude-code-proxy 仅支持调用qwen3-coder-plus 模型，建议迁移至新版接口。

免费额度限制：Claude Code 无法使用 Qwen Code 每日 2000 次免费额度，使用百炼的 API 兼容服务会按照百炼的计费规则计费。

地域限制：本文档仅适用于中国内地版（北京地域）。

思考模式：只有 qwen3-max-preview 支持思考模式，其他模型不支持。

常见问题 

Q：API Key 泄露了怎么办？

A：立即在阿里云百炼控制台删除旧密钥，创建新的密钥，并更新环境变量。

Q：为什么提示”鉴权失败”？

A：检查 API Key 是否正确，注意不要有多余的空格。同时确认 ANTHROPIC_BASE_URL 设置正确。

Q：如何选择合适的模型版本？

A：新手建议使用 qwen-turbo 或 qwen-flash，如果发现能力不足再升级到 qwen-plus 或 qwen3-max。编程任务推荐使用 qwen3-coder-plus。

Q：通义千问和文心一言哪个更好？

A：两个模型都很优秀，建议都配置好，根据具体任务选择使用。通义千问在编程和多模态方面有优势。

Q：如何查看模型参数及计费规则？

A：请访问阿里云百炼控制台的模型列表页面查看详细信息。

Q：环境变量配置后不生效怎么办？ A：确保已执行 source 命令使环境变量生效，并打开新的终端窗口进行测试。

2.4 使用 AICodeSwitch 工具

AICodeSwitch 是一个便捷的工具，可以让你快速配置Claude Code或Codex这类本地编程工具，并且可以在不同的大模型之间快速切换，无需每次都去设置中修改配置。

什么是 AICodeSwitch 

AICodeSwitch 是一个模型路由工具，它的主要功能包括：

集中管理多个 AI 模型的配置

内置模型适配器，可以把GPT类的模型也作为Claude Code的驱动模型

一键切换不同的路由

根据任务类型，在路由规则中自动选择合适的模型

丰富的日志信息，显示各模型的使用统计信息

简单来说，它就像一个”模型切换器”，让你在使用 Claude Code 时可以随时GLM、GPT、Qwen等模型之间切换。

安装与配置 

步骤 1：安装 AICodeSwitch 

AICodeSwitch 通常以 npm 包的形式提供。

打开终端（命令行）

输入以下命令安装：

npm install -g aicodeswitch

如果是MacOS或Linux用户，可能需要使用 sudo 命令： sudo npm install -g aicodeswitch 。

等待安装完成

步骤 2：配置模型信息 

在终端中输入：

aicos ui

这会打开一个图形化界面，帮助你配置模型信息。 aicos 命令是 aicodeswitch 命令的别名。

配置供应商和路由

激活路由

具体可以参考这个视频 https://www.bilibili.com/video/BV1a865B8ErA/

【iframe bilibili_bp】https://player.bilibili.com/player.html?bvid=1a865B8ErA&t=0.0

你不需要自己手动对 Claude Code 或 Codex 进行配置修改，AICodeSwitch 会自动修改它们的配置文件，并接管它们的模型请求。

随时随地切换大模型 

你可以在 AICodeSwitch 的图形化界面中，随时切换不同的模型。

你只需要在路由列表中，点击“激活”对应的路由。

路由规则中，你可以根据实际情况，配置不同的大模型，激活路由后，就切换到了规则里面配置的大模型。

常见问题 

Q：AICodeSwitch 是免费的吗？

A：AICodeSwitch 工具本身是免费的，但使用各个模型仍需支付相应的 API 费用。

Q：可以同时配置多个国内模型吗？

A：可以，你可以配置GLM、通义千问等多个国内模型，随时切换使用。

Q：切换模型会影响对话历史吗？

A：不会，对话历史会保留，但不同模型可能对上下文的理解略有差异。

2.5 使用免费的大模型

在本章节中，我们将介绍如何将免费的大模型接入到Claude Code中，主要通过以下几种方式：使用免费大模型提供商的服务、本地搭建免费大模型，以及通过ClaudeCodeRouter实现接入。

一、寻找免费大模型提供商 

1.1 OpenRouter 

OpenRouter是一个聚合了多种大模型的平台，其中包含一些免费或提供免费额度的模型。

步骤 1：注册OpenRouter账户

访问OpenRouter官网： https://openrouter.ai/

点击右上角的”Sign Up”按钮

使用邮箱或GitHub账户完成注册

登录后进入控制台

步骤 2：获取免费模型

在控制台中点击”Models”标签

筛选”Free”模型，查看可用的免费模型

选择适合的模型，例如：

Llama 3 8B Instruct

Mistral 7B Instruct

Gemma 7B Instruct

步骤 3：获取API密钥

在控制台中点击”API Keys”标签

点击”Create API Key”按钮

为密钥命名，选择访问权限

复制生成的API密钥，妥善保存

1.2 阿里云通义千问 #

阿里云提供的通义千问模型也提供一定的免费额度。

步骤 1：注册阿里云账户

访问阿里云官网： https://www.aliyun.com/

点击右上角的”免费注册”按钮

使用手机号完成注册和实名认证

步骤 2：开通通义千问服务

搜索”通义千问”，进入产品页面

点击”立即开通”，按照提示完成开通

进入通义千问控制台

步骤 3：寻找免费模型

在官网文档中，寻找可免费使用的大模型列表

将它们保存起来

步骤 4：获取API密钥

在控制台中进入”API密钥管理”页面

点击”创建AccessKey”按钮

复制生成的AccessKey ID和AccessKey Secret，妥善保存

二、本地搭建Ollama运行免费大模型 

Ollama是一个可以在本地运行大模型的工具，支持多种开源免费模型。

2.1 安装Ollama 

macOS

访问Ollama官网： https://ollama.com/

点击”Download for macOS”按钮

打开下载的DMG文件，将Ollama拖拽到Applications文件夹

打开终端，运行 ollama –version 验证安装成功

Windows

访问Ollama官网： https://ollama.com/

点击”Download for Windows”按钮

运行下载的安装程序，按照提示完成安装

打开命令提示符或PowerShell，运行 ollama –version 验证安装成功

Linux

打开终端，运行以下命令：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

安装完成后，运行 ollama –version 验证安装成功

2.2 下载并运行免费大模型 

打开终端，运行以下命令下载并运行Llama 3 8B模型：

ollama run llama3

Ollama会自动下载模型并启动交互式会话

测试模型：输入 你好，请介绍一下自己 ，查看模型回复

退出交互式会话：输入 /bye

2.3 启动Ollama API服务 

打开终端，运行以下命令启动Ollama API服务：

ollama serve

API服务默认运行在 http://localhost:11434

测试API服务：

curl http://localhost:11434/api/chat -d ‘{“model”: “llama3”, “messages”: [{“role”: “user”, “content”: “你好”}]}’

如果返回模型回复，则说明API服务运行正常

三、将免费大模型接入到ClaudeCodeRouter 

ClaudeCodeRouter是一个中间层服务，可以将多种大模型接入到Claude Code中。

3.1 安装ClaudeCodeRouter 

请参考上一节内容。

3.2 配置ClaudeCodeRouter 

创建配置文件 router.config.json ：

{

  “port”: 3000,

  “models”: [

    {

      “name”: “llama3”,

      “type”: “ollama”,

      “baseUrl”: “http://localhost:11434”,

      “model”: “llama3”

    },

    {

      “name”: “openrouter-llama3”,

      “type”: “openrouter”,

      “apiKey”: “your_openrouter_api_key”,

      “model”: “meta-llama/llama-3-8b-instruct:free”

    }

  ]

}

配置说明：

port ：ClaudeCodeRouter服务端口

models ：模型列表，支持多种模型配置

type ：模型类型，支持”ollama”、”openrouter”、”aliyun”等

baseUrl ：模型API地址（针对本地模型）

apiKey ：模型API密钥（针对云服务）

model ：模型名称

3.3 启动ClaudeCodeRouter服务 

打开终端，运行以下命令：

ccr start

服务启动

四、将Claude Code接入到ClaudeCodeRouter 

4.1 配置Claude Code 

打开Claude Code的配置文件，不同操作系统的位置：

macOS/Linux： ~/.claude/settings.json

Windows： %USERPROFILE%\.claude\settings.json

编辑配置文件，添加以下内容：

{

  “env”: {

    “ANTHROPIC_BASE_URL”: “http://localhost:3456”,

    “ANTHROPIC_AUTH_TOKEN”: “sk-anything”,

    “ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL”: “llama3”,

    “ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL”: “llama3”,

    “ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL”: “llama3”

  }

}

配置说明：

ANTHROPIC_BASE_URL ：ClaudeCodeRouter服务地址

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN ：可以填写任意值，ClaudeCodeRouter暂不验证密钥

ANTHROPIC_DEFAULT_*_MODEL ：将Claude模型映射到免费模型

4.2 重启Claude Code 

关闭所有Claude Code窗口

打开一个新的终端窗口

进入代码工作目录，运行 claude 命令启动Claude Code

4.3 验证配置 

在Claude Code的聊天界面中，输入测试消息：

你好，请介绍一下自己。

如果看到免费模型的回复，说明配置成功

输入 /status 命令，查看当前使用的模型状态

可以看到模型名称显示为配置的免费模型

五、进阶配置与优化 

5.1 配置多个免费模型 

在ClaudeCodeRouter配置文件中，可以添加多个免费模型，实现模型切换：

{

  “port”: 3000,

  “models”: [

    {

      “name”: “llama3”,

      “type”: “ollama”,

      “baseUrl”: “http://localhost:11434”,

      “model”: “llama3”

    },

    {

      “name”: “mistral”,

      “type”: “ollama”,

      “baseUrl”: “http://localhost:11434”,

      “model”: “mistral”

    },

    {

      “name”: “gemma”,

      “type”: “ollama”,

      “baseUrl”: “http://localhost:11434”,

      “model”: “gemma:7b”

    }

  ]

}

5.2 模型切换 

在Claude Code中，可以通过修改配置文件中的 ANTHROPIC_DEFAULT_*_MODEL 值来切换不同的免费模型：

{

  “env”: {

    “ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL”: “mistral”,

    “ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL”: “mistral”,

    “ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL”: “mistral”

  }

}

5.3 性能优化 

对于本地运行的模型，可以调整Ollama的配置以提高性能：

export OLLAMA_NUM_GPU=1  # 使用GPU加速

ollama serve

对于ClaudeCodeRouter，可以调整日志级别和超时时间：

{

  “port”: 3000,

  “logLevel”: “info”,

  “timeout”: 60000,

  “models”: [

    // 模型配置

  ]

}

六、常见问题及解决方案 

6.1 ClaudeCodeRouter启动失败 

检查端口是否被占用：使用 lsof -i :3000 查看端口占用情况

检查配置文件格式是否正确：使用JSON验证工具检查配置文件

检查Node.js版本是否符合要求：建议使用v18或更高版本

6.2 Claude Code无法连接到ClaudeCodeRouter 

检查ClaudeCodeRouter服务是否正在运行

检查配置文件中的 ANTHROPIC_BASE_URL 是否正确

检查网络连接是否正常

尝试重启Claude Code和ClaudeCodeRouter

6.3 模型回复速度慢 

对于本地模型，检查电脑配置是否足够：建议至少8GB RAM，最好有GPU加速

对于云服务模型，检查网络连接是否稳定

尝试使用更小尺寸的模型，例如7B参数的模型

6.4 模型回复质量不佳 

尝试使用更适合代码生成的模型，例如DeepSeek-Coder、CodeLlama等

优化提示词，提供更清晰的指令

调整模型参数，例如 temperature 、 top_p 等

七、总结 

通过以上步骤，我们可以将免费的大模型接入到Claude Code中，主要包括以下几种方式：

使用OpenRouter、阿里云等免费大模型提供商的服务

本地搭建Ollama运行免费大模型

通过ClaudeCodeRouter将多种模型统一管理

将Claude Code配置为使用ClaudeCodeRouter提供的免费模型

这种方式不仅可以节省API调用费用，还可以根据需求选择不同的模型，提高开发效率。随着开源大模型的不断发展，免费模型的性能和功能也在不断提升，为开发者提供了更多的选择。

建议开发者根据自己的需求和使用场景，选择合适的免费模型接入方式。对于个人学习和小型项目，本地搭建Ollama是一个不错的选择；对于需要更高性能的场景，可以考虑使用OpenRouter等平台提供的免费模型；而对于需要管理多个模型的团队，可以使用ClaudeCodeRouter实现统一管理。