一个喜欢薅羊毛的开发者 Claude Code 是目前公认的最强 AI 编程工具，但它直接调用 Anthropic API，费用不低。今天这个开源项目彻底解决了这个问题——把 Claude Code 的 API 请求转发到免费或低价模型，让你白嫖 Claude Code。本文手把手带你在 VS Code 里跑起来。

为什么要用 Free Claude Code？

先说清楚问题所在。

Claude Code 的收费逻辑是：每次你和它对话，它都在调用 Anthropic 的 API，按 token 计费。一个稍微复杂的项目，一天下来费用相当可观。

Free Claude Code 的思路很简单：

在你的电脑上起一个代理服务器，拦截 Claude Code 发出的 API 请求，转发给免费或低价的模型——比如 DeepSeek、Ollama 本地模型、NVIDIA NIM 免费额度——然后把结果原样返回给 Claude Code。

Claude Code 完全感知不到这个变化，该怎么用还怎么用。

你的 Claude Code
      ↓
Free Claude Code 代理（本地 :8082）
      ↓
DeepSeek / Ollama / NVIDIA NIM（免费）

准备工作

需要安装的东西

工具	用途	是否必须
VS Code	编辑器	✅
Claude Code VS Code 扩展	AI 编程助手	✅
Python 3.14	运行代理服务器	✅
uv	Python 包管理器	✅
Git	克隆项目	✅

第一步：安装 Claude Code VS Code 扩展

第二步：安装 uv 和 Python 3.14

uv 是一个极快的 Python 包管理器，Free Claude Code 用它来管理依赖。

macOS / Linux：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv self update
uv python install 3.14

Windows PowerShell：

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
uv self update
uv python install 3.14

安装完成后验证：

uv --version
python --version

第三步：克隆 Free Claude Code 项目

git clone https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code.git
cd free-claude-code

项目结构：

free-claude-code/
├── server.py          # 代理服务器入口
├── api/               # API 路由
├── providers/         # 各模型后端
├── .env.example       # 配置模板
└── pyproject.toml     # 依赖配置

---

第四步：选择免费模型后端

这是整个教程最关键的一步。你需要选一个免费的模型来替代 Claude。

方案A：DeepSeek（推荐新手）

DeepSeek 有免费额度，注册即用，国内访问稳定。

获取 API Key：

配置 .env：

cp .env.example .env

打开 .env 文件，填入：

DEEPSEEK_API_KEY="sk-你的DeepSeek API Key"
MODEL="deepseek/deepseek-chat"
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc"

方案B：Ollama 本地模型（完全免费，数据不出电脑）

如果你对数据隐私有要求，用 Ollama 在本地跑模型，完全不花钱。

安装 Ollama：

# macOS
brew install ollama

# Linux
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

下载模型：

ollama pull qwen2.5-coder:7b

配置 .env：

MODEL="ollama/qwen2.5-coder:7b"
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc"
OLLAMA_BASE_URL="http://localhost:11434"

---

方案C：NVIDIA NIM（有免费额度）

NVIDIA 提供免费的 API 额度，模型质量较高。

获取 API Key：

截图说明：** 打开 https://build.nvidia.com → 注册账号 → 右上角点击头像 → 选择「API Key」→ 生成并复制

配置 .env：

NVIDIA_NIM_API_KEY="nvapi-你的Key"
MODEL="nvidia_nim/z-ai/glm4.7"
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc"

---

第五步：启动代理服务器

配置好 .env 之后，启动代理：

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

第六步：配置 VS Code 扩展连接代理

这一步把 Claude Code VS Code 扩展指向本地代理。

打开 VS Code 设置：

在 settings.json 里添加：

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

重载扩展：

按 Ctrl+Shift+P（Mac 是 Cmd+Shift+P）→ 输入 Developer: Reload Window → 回车

重载完成后，点击左侧 Claude Code 图标，打开对话框。

输入一个简单的问题：

帮我写一个 Python 的 Hello World

常见问题

问题一：VS Code 扩展还是显示登录界面

这是正常现象。

登录界面选择「Anthropic Console」路径登录一次，之后环境变量生效后，实际的 API 请求会走本地代理，不会真正调用 Anthropic。

问题二：代理报错 malformed response

检查两点：

1. ANTHROPIC_BASE_URL 是否是 http://localhost:8082，不是http://localhost:8082/v1

2. 代理是否是最新版本，运行 git pull 更新

问题三：Ollama 模型响应很慢

7B 模型在 CPU 上运行较慢，建议：

• 有显卡的用 GPU 加速

• 或者换用 DeepSeek API，速度更快

问题四：DeepSeek 免费额度用完了

DeepSeek 有按量计费模式，价格极低，1M token 约 1 元人民币，基本可以忽略不计。

---

进阶玩法：按模型类型分流

Free Claude Code 支持把不同请求发给不同模型，节省成本：

# 复杂任务用 DeepSeek
MODEL_OPUS="deepseek/deepseek-reasoner"

# 普通任务用本地 Ollama
MODEL_SONNET="ollama/qwen2.5-coder:7b"
MODEL_HAIKU="ollama/qwen2.5-coder:7b"

总结

Free Claude Code 解决的核心问题只有一个：让你用上 Claude Code 的体验，但不用付 Anthropic 的钱。

配置流程回顾：

1. 安装 Claude Code VS Code 扩展

2. 安装 uv 和 Python 3.14

3. 克隆 free-claude-code 项目

4. 选择免费后端（推荐 DeepSeek）

5. 配置 .env 文件

6. 启动代理服务器

7. 配置 VS Code 环境变量

8. 重载扩展，开始使用

项目地址： https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code

评论区告诉我你用的是哪个后端，遇到什么问题，我看到会回复。