Free Claude Code：用免费提供商替代 Anthropic API，让 Claude Code 零成本运行

Claude Code 是 Anthropic 官方出的 AI 编程助手，但每次调用都要消耗 Anthropic API 额度。用不起？Free Claude Code 来解决。

GitHub 12.9k stars，MIT 协议，Python 3.14 + uv + Ty + Ruff + Loguru 技术栈。一个轻量代理服务器，通过两个环境变量把 Claude Code 的 API 调用透明路由到免费提供商——NVIDIA NIM（40 req/min 免费）、OpenRouter（大量免费模型）、DeepSeek、以及完全免费的本地方案（LM Studio / llama.cpp / Ollama）。

一行配置，零修改 Claude Code 本体，Claude Code 变成免费的。

一、核心原理：透明代理拦截

Free Claude Code 的核心是一个 FastAPI 代理服务器，运行在本地 :8082 端口：

Claude Code → Free Claude Code Proxy (:8082) → 免费 LLM 提供商
  Anthropic API                               Native/OpenAI 格式

Claude Code 发送标准 Anthropic API 格式的请求，代理拦截后：

1. 解析请求中的 model 信息（Opus / Sonnet / Haiku）
2. 根据 MODEL_OPUS / MODEL_SONNET / MODEL_HAIKU 配置路由到对应提供商的模型
3. 转换为提供商原生的 API 格式（Anthropic Messages / OpenAI Chat）
4. 转发请求，获取响应
5. 将响应转回 Claude 兼容的 SSE 格式返回

Claude Code 完全感知不到代理的存在——它以为自己连的是 Anthropic API。

二、六大提供商

2.1 NVIDIA NIM（推荐，免费，40 req/min）

注册地址：https://build.nvidia.com/settings/api-keys

无需付费，40 请求/分钟，适合日常驱动开发：

NVIDIA_NIM_API_KEY="nvapi-your-key-here"
MODEL_OPUS=
MODEL_SONNET=
MODEL_HAIKU=
MODEL="nvidia_nim/z-ai/glm4.7"   # fallback
ENABLE_MODEL_THINKING=true

主流可用模型（含 MiniMax-M2.5、Qwen3.5 等）。

2.2 OpenRouter（大量免费模型）

注册地址：https://openrouter.ai/keys

覆盖数百种模型，部分免费：

OPENROUTER_API_KEY="sk-or-your-key-here"
MODEL_OPUS="open_router/deepseek/deepseek-r1-0528:free"
MODEL_SONNET="open_router/openai/gpt-oss-120b:free"
MODEL_HAIKU="open_router/stepfun/step-3.5-flash:free"
MODEL="open_router/stepfun/step-3.5-flash:free"

2.3 DeepSeek（直接 API）

注册地址：https://platform.deepseek.com/api_keys

DEEPSEEK_API_KEY="your-deepseek-key-here"
MODEL_OPUS="deepseek/deepseek-reasoner"
MODEL_SONNET="deepseek/deepseek-chat"
MODEL_HAIKU="deepseek/deepseek-chat"

2.4 LM Studio（完全本地，无 API key）

本地运行 GGUF 格式模型，隐私无上网：

MODEL_OPUS="lmstudio/unsloth/MiniMax-M2.5-GGUF"
MODEL_SONNET="lmstudio/unsloth/Qwen3.5-35B-A3B-GGUF"
MODEL_HAIKU="lmstudio/unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF"

安装 LM Studio，下载模型，无需 API key。

2.5 llama.cpp（本地推理引擎，无 API key）

轻量级本地推理，运行 llama-server：

LLAMACPP_BASE_URL="http://localhost:8080/v1"
MODEL_OPUS="llamacpp/local-model"
MODEL="llamacpp/local-model"

2.6 Ollama（本地运行时，无 API key）

简单易用的本地 LLM 运行时，原生 Anthropic Messages API 支持：

OLLAMA_BASE_URL="http://localhost:11434"
MODEL_OPUS="ollama/llama3.1"
MODEL="ollama/llama3.1"

安装后 ollama serve 保持运行即可。

2.7 混用提供商

每个 MODEL_* 变量可以配置不同提供商，灵活组合：

NVIDIA_NIM_API_KEY="nvapi-your-key-here"
OPENROUTER_API_KEY="sk-or-your-key-here"

MODEL_OPUS="nvidia_nim/moonshotai/kimi-k2.5"              # Opus 用 NIM
MODEL_SONNET="open_router/deepseek/deepseek-r1-0528:free" # Sonnet 用 OpenRouter 免费
MODEL_HAIKU="lmstudio/unsloth/GLM-4.7-Flash-GGUF"        # Haiku 用本地 LM Studio
MODEL="nvidia_nim/z-ai/glm4.7"                           # fallback

三、请求优化：5 类本地拦截

代理还会拦截 5 类琐碎请求，直接本地响应，不消耗任何 API 配额：

1. Quota probe：配额探测请求
2. Title generation：会话标题生成
3. Prefix detection：前缀检测
4. Suggestions：代码建议
5. Filepath extraction：文件路径提取

这些请求量大但价值低，拦截后既省配额又降延迟。

四、Claude Thinking 块支持

模型输出的 <think> 标签和 reasoning_content 字段可以被转换为原生 Claude thinking 块——只要在配置中开启 ENABLE_MODEL_THINKING（或针对 Opus/Sonnet/Haiku 分别设置）。

这意味着可以在 DeepSeek-R1 类的推理模型上使用 Claude Code 的完整 thinking 能力。

五、安装与快速开始

5.1 环境准备

# 安装 uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 安装 Python 3.14
uv python install 3.14

5.2 克隆与配置

git clone https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code.git
cd free-claude-code
cp .env.example .env
# 编辑 .env，选择提供商并填入 API key

5.3 启动代理 + Claude Code

终端 1：启动代理

uv run uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8082

终端 2：运行 Claude Code

# PowerShell
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc"; $env:ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8082"; claude

# Bash
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc" ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8082" claude

5.4 VSCode 扩展配置

1. 启动代理（同上）
2. 打开 VSCode Settings → 搜索 claude-code.environmentVariables
3. 添加：

"claudeCode.environmentVariables": [
  { "name": "ANTHROPIC_BASE_URL", "value": "http://localhost:8082" },
  { "name": "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN", "value": "freecc" }
]

4. 重载扩展，如果看到登录页面点击 Anthropic Console 然后 authorize

5.5 IntelliJ 扩展配置

编辑 ~/.jetbrains/acp.json（Linux/macOS）或 %APPDATA%/JetBrains/acp-agents/installed.json（Windows），在 acp.registry.claude-acp 的 env 中加入：

"env": {
  "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "freecc",
  "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:8082"
}

然后重启 IDE。

六、Model Picker：交互式选择模型

claude-pick 是内置的交互式模型选择器，每次启动 Claude Code 时可以选择模型：

# 先安装 fzf
brew install fzf

# 添加 alias 到 ~/.zshrc
alias claude-pick="/path/to/free-claude-code/claude-pick"
source ~/.zshrc

# 每次运行
claude-pick   # 交互式选择模型，然后启动 Claude Code

也支持固定模型 alias，不需要 picker：

alias claude-kimi='ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8082" ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc:moonshotai/kimi-k2.5" claude'

七、可选：身份认证

在公网暴露代理时，可以设置 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 要求客户端认证：

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-secret-token-here"

客户端需要提供相同 token：

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-secret-token-here" ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8082" claude

八、技术栈与架构

架构设计清晰：BaseProvider ABC 定义provider接口，MessagingPlatform ABC 定义消息平台扩展点。新增 provider 或 platform 非常容易。

九、与 Ollama/LocalAI 等本地方案的区别

Free Claude Code 的核心价值在于：它知道怎么让 Claude Code 以为自己在跟 Anthropic 说话，而实际上背后连的是各种免费或本地模型。

十、适用场景

总结

Free Claude Code 解决的是一个非常实际的问题：Claude Code 是个好工具，但 Anthropic API 不是免费的。

它用透明代理 + per-model 路由 + 请求优化 + thinking 块转换的方式，让 Claude Code 可以在 NVIDIA NIM、OpenRouter、DeepSeek 和各种本地模型上运行，两个环境变量配置，零修改 Claude Code 本体。

如果你在找一种方式让 Claude Code 免费跑起来，或者想用本地模型保护隐私，这个项目值得一试。

相关链接：

• GitHub：https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code（12.9k stars）
• NVIDIA NIM：https://build.nvidia.com/settings/api-keys
• OpenRouter：https://openrouter.ai/keys
• DeepSeek：https://platform.deepseek.com/api_keys

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