Claude Code Haha 快速开始指南

一、快速入门总览

本文档整理自页面：https://claudecode-haha.relakkesyang.org/guide/quick-start.html

二、安装前置：安装 Bun

macOS / Linux 通用

curl -fsSL https://bun.sh/install | bash

macOS Homebrew 安装

brew install bun

Windows PowerShell 安装

powershell -c "irm bun.sh/install.ps1 | iex"

Linux 依赖补装（精简系统报错时）

apt update && apt install -y unzip

三、项目初始化配置

安装项目依赖bun install

生成环境配置文件cp .env.example .env

说明：编辑 .env 文件，填入对应 API Key，详细配置参考官方环境变量文档。

四、项目启动命令

macOS / Linux

交互式 TUI 界面：./bin/claude-haha

无头静默执行（直接传提示词）：./bin/claude-haha -p "your prompt here"

查看帮助文档：./bin/claude-haha --help

Windows 环境

前置必备：安装 Git for Windows

PowerShell / CMD 运行：bun --env-file=.env ./src/entrypoints/cli.tsx

Git Bash 运行：./bin/claude-haha

五、全局调用配置（可选）

将项目 bin 目录加入系统环境变量 PATH：export PATH="HOME/path/to/claudecode−haha/bin:PATH"

配置后可在任意终端目录直接调用命令。

六、故障降级模式（TUI 异常兜底）

若 Ink 交互式界面报错，启用纯文本恢复模式：CLAUDE_CODE_FORCE_RECOVERY_CLI=1 ./bin/claude-haha

七、文档备注

来源页面：claudecode-haha 官方快速上手页整理日期：2026-04-04下一章关联：环境变量配置文档

Claude Code Haha 第三方模型使用指南

文档来源：https://claudecode-haha.relakkesyang.org/guide/third-party-models.html整理时间：2026-04-04

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1. 原理
2. 方式一：LiteLLM 代理（推荐）
3. 方式二：直连兼容 Anthropic 协议的第三方服务
4. 方式三：其他代理工具
5. 注意事项与已知限制
6. FAQ

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使用第三方模型（OpenAI / DeepSeek / 本地模型）

本项目基于 Anthropic 协议与 LLM 通信。通过协议转换代理，可使用 OpenAI、DeepSeek、Ollama 等任意模型。

一、原理

plaintext

claude-code-haha ──Anthropic协议──▶ LiteLLM Proxy ──OpenAI协议──▶ 目标模型 API

项目发出 Anthropic Messages API 请求，LiteLLM 代理自动转换为 OpenAI Chat Completions API 格式并转发。

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二、方式一：LiteLLM 代理（推荐）

LiteLLM 是支持 100+ LLM 的统一代理网关（GitHub Stars 41k+），原生支持接收 Anthropic 协议请求。

1. 安装 LiteLLM

bash

运行

pip install 'litellm[proxy]'

2. 创建配置文件 litellm_config.yaml

（1）使用 OpenAI 模型

yaml

model_list:

 - model_name: gpt-4o

   litellm_params:

     model: openai/gpt-4o

     api_key: os.environ/OPENAI_API_KEY

litellm_settings:

 drop_params: true

（2）使用 DeepSeek 模型

yaml

model_list:

 - model_name: deepseek-chat

   litellm_params:

     model: deepseek/deepseek-chat

     api_key: os.environ/DEEPSEEK_API_KEY

     api_base: https://api.deepseek.com

litellm_settings:

 drop_params: true

（3）使用 Ollama 本地模型

yaml

model_list:

 - model_name: llama3

   litellm_params:

     model: ollama/llama3

     api_base: http://localhost:11434

litellm_settings:

 drop_params: true

（4）使用多个模型（可切换）

yaml

model_list:

 - model_name: gpt-4o

   litellm_params:

     model: openai/gpt-4o

     api_key: os.environ/OPENAI_API_KEY

 - model_name: deepseek-chat

   litellm_params:

     model: deepseek/deepseek-chat

     api_key: os.environ/DEEPSEEK_API_KEY

     api_base: https://api.deepseek.com

 - model_name: llama3

   litellm_params:

     model: ollama/llama3

     api_base: http://localhost:11434

litellm_settings:

 drop_params: true

3. 启动代理

bash

运行

# 设置 API Keyexport OPENAI_API_KEY=sk-xxx# 或export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx

# 启动代理

litellm --config litellm_config.yaml --port 4000

代理地址：http://localhost:4000，暴露 /v1/messages 端点。

4. 配置本项目

方式 A：.env 文件

env

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-anything

ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:4000

ANTHROPIC_MODEL=gpt-4o

ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=gpt-4o

ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=gpt-4o

ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=gpt-4o

API_TIMEOUT_MS=3000000

DISABLE_TELEMETRY=1

CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1

方式 B：~/.claude/settings.json

json

{

 "env": {

 "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-anything",

 "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:4000",

 "ANTHROPIC_MODEL": "gpt-4o",

 "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "gpt-4o",

 "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "gpt-4o",

 "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "gpt-4o",

 "API_TIMEOUT_MS": "3000000",

 "DISABLE_TELEMETRY": "1",

 "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1"

 }}

5. 启动验证

bash

运行

./bin/claude-haha

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三、方式二：直连兼容 Anthropic 协议的第三方服务

1. OpenRouter

env

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-or-v1-xxx

ANTHROPIC_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1

ANTHROPIC_MODEL=openai/gpt-4o

ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=openai/gpt-4o

ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=openai/gpt-4o-mini

ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=openai/gpt-4o

DISABLE_TELEMETRY=1

CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1

2. MiniMax

env

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your_token_here

ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.minimaxi.com/anthropic

ANTHROPIC_MODEL=MiniMax-M2.7-highspeed

ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=MiniMax-M2.7-highspeed

ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=MiniMax-M2.7-highspeed

ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=MiniMax-M2.7-highspeed

API_TIMEOUT_MS=3000000

DISABLE_TELEMETRY=1

CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1

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四、方式三：其他代理工具

表格

工具	说明	链接
a2o	Anthropic → OpenAI 单二进制文件，零依赖	Twitter
Empero Proxy	完整 Anthropic Messages API 转 OpenAI 代理	Twitter
Alma	内置 OpenAI → Anthropic 转换代理的客户端	Twitter
Chutes	Docker 容器，支持 60+ 开源模型	Twitter

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五、注意事项与已知限制

1. drop_params: true 必须配置丢弃 Anthropic 专有参数（thinking、cache_control），避免请求报错。
2. Extended Thinking 不可用Anthropic 专有特性，第三方模型不支持。
3. Prompt Caching 不可用被 drop_params 忽略，不报错但不生效。
4. 工具调用兼容性LiteLLM 自动转换 tool_use → function_calling，复杂场景建议用 GPT-4o 等强模型。
5. 关闭遥测

env

DISABLE_TELEMETRY=1

CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1

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六、FAQ

1. LiteLLM 报错 /v1/responses 找不到？配置添加：

yaml

litellm_settings:

 use_chat_completions_url_for_anthropic_messages: true

ANTHROPIC_API_KEY 与 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 区别？

1. 1. API_KEY：x-api-key 头
   2. AUTH_TOKEN：Authorization: Bearer 头LiteLLM 推荐用 AUTH_TOKEN。

可同时配置多个模型？可以，在 yaml 配置多 model_name，修改 ANTHROPIC_MODEL 切换。

本地 Ollama 效果差？项目对模型要求高，建议用 70B+ 大参数量模型。

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最后更新：4/4/26, 6:18 PM上一页：环境变量下一页：全局使用

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