”免费版“ Claude Code，已经冲到 3.1w Star 了！Claude Code 好用，这个不用多说，大家都

Claude Code 好用，这个不用多说，大家都知道。

A 社的一些操作该骂就骂，但 Claude Code 还是该用就用。

但真要把它当主力工具来跑，账单也挺有存在感。尤其是那种让 Agent 反复读代码、改代码、跑测试的任务，一晚上下来，心跳很容易跟着 API 用量一起跳。

而且，Claude 对国内用户非常不友好，订阅容易封号，很多时候只能被迫用第三方模型。

这两天小 G 刷到一个开源项目，一下子就被吸引住了：Free Claude Code。

它不是 Anthropic 官方出的免费版 Claude Code，也不是破解 Claude Code。

更准确地说，它是一个本地代理，把 Claude Code 发出去的 Anthropic Messages API 请求，转到其他模型服务上。

先叠个甲。

这篇不是教大家白嫖官方 Claude，也不是说它能 100% 替代 Claude Sonnet / Opus 的效果。

它解决的问题很简单：让 Claude Code 这个客户端继续用，但模型流量可以走 NVIDIA NIM、OpenRouter、Gemini、DeepSeek、Kimi、Ollama、LM Studio 这些后端。

你熟悉的 Claude Code 工作流还在，后面的模型可以自己换。

它的原理是什么

Free Claude Code 的核心是一个本地 FastAPI 服务。

Claude Code 原本会把请求发给 Anthropic。这个项目在本机起一个代理，提供 /v1/messages、/v1/messages/count_tokens、/v1/models这类 Anthropic 兼容接口，然后再根据你的配置，把请求转给不同 provider。

你可以把它理解成一个中间翻译层：

Claude Code 继续说 Anthropic 的协议，后端模型可以是 OpenAI-compatible，也可以是 Anthropic Messages 风格，还可以是本地 Ollama、llama.cpp、LM Studio。

Claude Code 本身最强的地方，不只是模型，而是整套开发体验：读项目、改文件、调用工具、生成计划、跑命令、接 IDE。

Free Claude Code 想保留这套体验，然后把模型选择权拿回来一点。

README 里目前列了 17 个 provider backend：

NVIDIA NIM、OpenRouter、Google AI Studio、DeepSeek、Mistral、Mistral Codestral、OpenCode Zen、OpenCode Go、Wafer、Kimi、Cerebras、Groq、Fireworks AI、Z.ai、LM Studio、llama.cpp、Ollama。

这里面有云端 API，也有本地模型。

如果你想省钱，可以接带免费额度的 provider；如果你更在意隐私，可以接本地 Ollama 或 LM Studio；如果你只是想把 Opus、Sonnet、Haiku 这些请求拆开走不同模型，它也支持按模型层级路由。

比如 README 里提到，可以分别设置：

MODEL_OPUS=
MODEL_SONNET=
MODEL_HAIKU=
MODEL="nvidia_nim/nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b"

空着的 tier 会继承 MODEL。

这块对重度用户挺实用。不是所有任务都需要最贵模型，改文案、补测试、扫 lint、解释报错，很多时候用便宜模型就够了。

和 CC Switch 区别

cc switch 也挺好。不过它更像配置管理器，主要解决 provider、MCP、Prompt、Skills 的统一管理和一键切换；Free Claude Code 更像本地 Anthropic-compatible proxy，把 Claude Code 请求转到 OpenRouter、Gemini、DeepSeek、Kimi、Ollama 等后端。

两者不冲突，甚至可以搭配用，这篇主要讲代理转发和多模型路由，所以没展开 cc switch。

安装方式很粗暴

macOS / Linux：

curl -fsSL "https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code/blob/main/scripts/install.sh?raw=1" | sh

Windows PowerShell：

irm "https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code/blob/main/scripts/install.ps1?raw=1" | iex

装完后启动代理：

fcc-server

服务起来后，终端里会打印本地 Admin UI 地址，默认类似：

http://127.0.0.1:8082/admin

在这个页面里填 provider key，选模型，点 Validate，再 Apply。

最后用这个命令启动 Claude Code：

fcc-claude

fcc-claude会读取当前代理端口和本地 auth token，帮你设置 Claude Code 需要的环境变量，然后再启动真正的 claude命令。

这里有个细节别跳过：安装脚本是直接从 GitHub 拉下来执行，最好先打开 scripts/install.sh或 scripts/install.ps1看一眼。这类工具会改本机命令和配置，养成先看的习惯没坏处。

Admin UI 比手改配置舒服

早期这类代理工具很容易变成 .env地狱。

Free Claude Code 现在把常用配置放进了本地 Admin UI。README 里明确说，普通用户优先在 /admin里改设置，不建议手工编辑托管配置文件。

它支持的 key 也比较多，比如：

NVIDIA_NIM_API_KEY
OPENROUTER_API_KEY
GEMINI_API_KEY
DEEPSEEK_API_KEY
KIMI_API_KEY
GROQ_API_KEY
OLLAMA_BASE_URL
LM_STUDIO_BASE_URL

例如这是 DeepSeek API Key 创建地址：platform.deepseek.com/ 。

DeepSeek 创建 API Key

本地模型不需要 API key，但你要先把对应服务跑起来。

比如 Ollama：

ollama pull llama3.1
ollama serve

然后模型名按项目约定写成：

ollama/llama3.1

LM Studio 默认地址是：

http://localhost:1234/v1

llama.cpp 默认地址是：

http://localhost:8080/v1

这类本地方案听起来很香，但小 G 也得说一句：

Claude Code 对上下文、工具调用、代码推理能力要求不低。真不建议本地部署模型，一般的配置很难达到满血状态，比如直接用现成的 API。

不止终端，还能接 VS Code 和 JetBrains

这个项目不只服务终端。

README 里写了 VS Code Extension 的配置方式，核心就是给 Claude Code 扩展加环境变量：

"claudeCode.environmentVariables": [
  { "name": "ANTHROPIC_BASE_URL", "value": "http://localhost:8082" },
  { "name": "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN", "value": "freecc" },
  { "name": "CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY", "value": "1" },
  { "name": "CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW", "value": "190000" }
]