自从分享了好几个免费的token来源后，大家讨论的很激烈，好多人反馈还是不够用，这次给大家分享一个量大管饱不限额的免费token，不用绑卡、不用充值直接就能用，这就是本次要介绍的模型--agnes

一、Agnes 是谁？

---

    Agnes 是一个 AI 模型平台，主打的就是一个"好用又免费"。它的模型叫 **Agnes-2.0-Flash**，性能对标的是 Claude Sonnet 级别的能力，但申请和使用门槛几乎为零。

    简单来说，你可以把它理解成一个"平替版 Claude"——同样的 Claude Code 生态，同样的工具调用能力，但费用是 0 块。对于想多一个备选方案、或者想多薅一波羊毛的朋友来说，绝对值得试一试。

二、如何免费申请 Agnes API？

---

整个申请过程非常简单，三步搞定，全程免费，不需要任何付费信息。

第一步：访问官网并注册

前往 Agnes 官方 API 平台：https://platform.agnes-ai.com/

用邮箱注册就行，也可以用 Google、GitHub 等第三方账号直接登录，速度更快。

第二步：创建 API 密钥

登录后，在左侧菜单找到 API密钥 页面，点击 创建新的密钥」。

给密钥起个名字随便取，然后确认生成。整个过程不超过 10 秒。

第三步：保存密钥

密钥生成后，请务必立刻复制并安全保存。保存后就可以开始进入我们工具的配置了。

三、接入 Claude Code 使用

---

拿到 API Key 之后，就可以开始接入 Claude Code 了。但这里有一个关键步骤不能跳过——你需要搭建一个代理。

为什么要用代理？

核心原因很简单：Claude Code 和 Agnes API 的"语言"不兼容，必须通过代理进行"同声传译"。

你可以把这个过程想象成一个电源适配器——虽然插头都是 Type-C，但电压和协议完全不同，直接插会烧坏设备（报错 400）。

而代理（LiteLLM 或 anthropic-to-openai）就像一个双向翻译官，干三件事：

1. 接收请求：监听 localhost:4000/v1/messages，拿到 Claude Code 发出的 Anthropic 格式数据。

2. 翻译转发：拆解 system 提示、messages 列表、tools 定义，重新组装成 OpenAI 格式，发给 apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions。

3. 反向翻译：收到 Agnes 的 OpenAI 格式响应后，提取出 content、tool_calls 等，重新包装成 Anthropic 响应格式，返回给 Claude Code。

整个过程全自动完成，你感受不到任何延迟，就像在用原生 API 一样。

接下来告诉大家如何配置代理接入claude code，好好看以下操作：

第一步：安装 LiteLLM

如果你还没有安装 LiteLLM，先在终端执行：

pip install litellm

安装完成后，可以通过 litellm --version 确认一下是否安装成功。

[此处配图：终端中 pip install litellm 执行成功的截图]

第二步：配置代理

在 C:\Users\你的用户名> 目录下创建一个 config.yaml 文件，写入以下内容：

model_list: - model_name: claude-sonnet-4-6 litellm_params: model: openai/agnes-2.0-flash api_base: https://apihub.agnes-ai.com/v1 api_key: 你的apikey custom_llm_provider: openai max_tokens: 4096 litellm_settings: drop_params: true modify_params: true set_verbose: true

注意： 把 api_key 替换成你刚才复制的那串密钥。其他参数一般不需要改动，max_tokens 可以根据实际需求调整。

第三步：修改 Claude Code 配置

接下来改一下你的 settings.json 文件，把请求指向本地代理：

{ ”env”: { ”ANTHROPIC_AUTH_TOKEN”: ”dummy”, ”ANTHROPIC_BASE_URL”: ”http://localhost:4000”, ”CLAUDE_CODE_DISABLE_STREAMING”: ”true”, ”CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC”: ”1” }, ”permissions”: { ”readFiles”: true, ”writeFiles”: true, ”runCommands”: ”ask” }, ”enabledPlugins”: { ”skill-creator@claude-plugins-official”: false }, ”effortLevel”: ”high”}

这里的关键是 ANTHROPIC_BASE_URL 指向了 http://localhost:4000，也就是我们代理监听的地址。ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 设为 dummy 就行，因为真正的认证交给了代理层处理。

第四步：启动代理

打开 Windows 的 CMD 命令行窗口，逐行执行以下命令：

chcp 65001set PYTHONUTF8=1litellm --config C:\Users\zhan\config.yaml --port 4000 --debug

• chcp 65001

  ：设置编码为 UTF-8，避免中文乱码

• set PYTHONUTF8=1

  ：让 Python 以 UTF-8 模式运行

• 最后一行就是启动 LiteLLM 代理，--debug 参数可以看到详细的日志输出，方便排查问题

启动成功后，你会看到类似这样的日志：

LiteLLM Proxy v1.x.xListening on http://0.0.0.0:4000

出现这句话就说明代理已经就绪了。

第五步：测试验证

代理启动后，打开 VSCode 中的 Claude Code，随便问个问题试试。

看上图，说明已经使用agnes的模型成功了。