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Free Claude Code：把 Claude Code 的 API 請求轉到其他免費服務

介紹 free-claude-code 這個開源 proxy，讓你可以繼續用 Claude Code 的 CLI、VS Code、JetBrains 介面，但後端換成 NVIDIA NIM、OpenRouter、DeepSeek、本機模型等免費或便宜的替代方案。

Claude Code 的使用體驗很好，但費用很高。free-claude-code 這個開源專案讓你繼續用 Claude Code 的 CLI、VS Code、JetBrains 等客戶端，但把背後的 API 請求轉到其他服務——包括有免費額度的雲端 API，以及跑在自己機器上的本機模型。

它怎麼運作

Claude Code 的所有操作都是透過 Anthropic API 進行的。這個 proxy 架在客戶端和 API 之間：

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Claude Code CLI / VS Code / JetBrains
           ↓
    free-claude-code proxy
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  NVIDIA NIM / OpenRouter / Ollama / ...

Proxy 對外暴露和 Anthropic 相容的端點（/v1/messages、/v1/models 等），接到請求後翻譯成各家 provider 的格式，回應再翻譯回 Anthropic 格式。對 Claude Code 客戶端來說，它看到的就是一個普通的 Anthropic API。

支援的 Provider

目前支援 10 個後端：

Provider說明
NVIDIA NIMbuild.nvidia.com 有免費額度，包含 Kimi K2.5、GLM 4.7 等模型
OpenRouter聚合多家模型，有些模型提供免費 tier
DeepSeekdeepseek-chat，價格遠低於 Opus
KimiMoonshot 的 platform.moonshot.ai
Waferwafer.ai，DeepSeek-V4-Pro、GLM-5.1
Z.aiGLM-5.1、GLM-5-turbo
OpenCode Zenopencode.ai，包含 deepseek-v4-flash-free
LM Studio本機 server，預設 localhost:1234
llama.cpp本機 server，預設 localhost:8080
Ollama本機容器，預設 localhost:11434

分 Tier 路由

Claude Code 的請求分成三個 tier：Opus（主 agent）、Sonnet、Haiku（sub-agent）。Proxy 可以針對每個 tier 分別設定不同的 model：

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MODEL_OPUS=openrouter/qwen/qwen3-235b-a22b:free
MODEL_SONNET=deepseek/deepseek-chat
MODEL_HAIKU=ollama/llama3.1

Opus 的請求（通常最貴）可以導向免費模型，Haiku 的請求直接跑本機。

安裝與啟動

需要先裝好 Claude Code CLI 和 Python uv：

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# 安裝 proxy
uv tool install --force git+https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code.git

# 啟動 proxy server
fcc-server

啟動後在瀏覽器打開顯示的 localhost 地址，進入 Admin UI 設定各家 provider 的 API key。

之後用 fcc-claude 取代原本的 claude 指令啟動 Claude Code，proxy 會自動注入必要的環境變數。

客戶端整合

VS Code

在 settings.json 加入：

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{
  "claude.env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:8082",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "freecc",
    "CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY": "1"
  }
}

JetBrains

修改 ACP 設定檔（路徑因平台不同），加入相同的三個環境變數。

設定好之後，IDE 的 model picker 也能正常列出 proxy 支援的模型（透過 /v1/models 端點）。

額外功能

Discord / Telegram bot：把 Claude Code session 包進 bot，可以遠端發指令、看串流輸出、管理對話分支。需要自備 bot token 和 channel ID。

語音輸入：接 Whisper 或 NVIDIA NIM 的語音轉文字，透過 messaging platform 直接說話給 agent。

實際限制

這個做法有幾個明顯的限制需要考慮：

模型能力差距：Claude Code 的很多能力（長上下文、工具呼叫準確度、複雜推理）是 Claude 系列模型的強項。換成其他模型，這些能力可能打折。尤其是工具呼叫不穩定的模型，會讓 Claude Code 的 agentic 流程頻繁出錯。

免費 tier 的限額：NVIDIA NIM、OpenRouter 的免費模型通常有 RPM/TPD 限制，密集使用會碰到 rate limit。

本機模型的資源需求：跑 llama.cpp 或 Ollama 需要足夠的 VRAM/RAM，效能和雲端 API 有明顯差距。

適合什麼情境

  • 想試用 Claude Code 但不想付 Anthropic 費用
  • 主要做簡單任務（讀檔、改格式、小功能），不需要頂級模型
  • 有自己的 GPU，想把 API 費用換成電費
  • 想比較不同模型在 Claude Code 介面下的表現

如果你的工作依賴 Claude 的長上下文或複雜 agentic 任務，換模型後很可能踩到工具呼叫失敗或推理錯誤的問題。這種情況下，分析費用結構並善用 cache 可能比換模型更實際——可以參考系列的前幾篇。

參考資源