如何零成本使用Claude Code?2026年免费LLM代理(NVIDIA NIM/DeepSeek)全攻略
AIAI Summary (BLUF)
free-claude-code 是一个开源项目,通过将请求代理至 NVIDIA NIM 等免费或低成本模型服务,实现零成本使用 Claude Code,同时保留其完整工程能力。
Introduction
如果你正在寻找免费使用 Claude Code 的方法,那么 free-claude-code 这个开源项目绝对值得关注。它能让 Claude Code 完美对接 NVIDIA NIM、OpenRouter、DeepSeek 等多种免费或低成本的大模型服务,同时保留 Claude Code 原生的工程能力。
Why Choose free-claude-code?
作为 Claude Code 用户,我们都知道它强大的工程能力:上下文管理、记忆系统、Skill 封装、工具调用、Subagent 控制等。但官方 API 价格不菲,国内使用还有各种限制。
free-claude-code 完美解决了这个问题。
Core Advantages
核心优势
零成本使用:直接调用 NVIDIA NIM 免费接口,每分钟 40 次请求,完全够用。
完美伪装:Claude Code 完全无感,以为还在和 Anthropic 官方通信。
思考链保留:GLM、DeepSeek R1 等模型的思考过程完美显示。
工具调用救活:开源模型不规范的 Tool Call 输出,代理自动解析成 Claude 能识别的格式。
智能限流:内置并发控制和 429 退避,避免免费 API 被限流。
多 Provider 混搭:一个配置同时使用不同提供商的模型。
Supported Model Providers
支持的模型提供商
中文版本 (Chinese Version)
| 提供商 | 特点 | 推荐模型 |
|---|---|---|
| NVIDIA NIM | 免费 40 次/分钟,注册即用 | GLM-5.1、MiniMax M2.7、Kimi K2 |
| OpenRouter | 几百个模型,含免费款 | deepseek-r1、gpt-oss-120b |
| DeepSeek | 价格低,稳定 | deepseek-reasoner、deepseek-chat |
| LM Studio | 纯本地,数据不出网 | 本地 GGUF 模型 |
| llama.cpp | 完全本地运行 | 本地模型 |
English Version
| Provider | Characteristics | Recommended Models |
|---|---|---|
| NVIDIA NIM | Free 40 requests/min, ready upon registration | GLM-5.1, MiniMax M2.7, Kimi K2 |
| OpenRouter | Hundreds of models, including free ones | deepseek-r1, gpt-oss-120b |
| DeepSeek | Low cost, stable | deepseek-reasoner, deepseek-chat |
| LM Studio | Purely local, data never leaves network | Local GGUF models |
| llama.cpp | Fully local operation | Local models |
Connecting to NVIDIA API: A Step-by-Step Guide
接入英伟达API流程
Step 1: Prepare Your NVIDIA API Key
第一步:准备 NVIDIA API Key
如果没有,先去 build.nvidia.com 申请一个 nvapi- 开头的 Key。
Step 2: Clone the Project
第二步:克隆项目
git clone https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code.git
cd free-claude-code
Step 3: Install Dependencies
第三步:安装依赖
这个项目使用 Python,需要先安装 uv:
pip install uv
uv sync
Step 4: Configure the .env File
第四步:配置 .env 文件
NVIDIA_NIM_API_KEY="nvapi-YourKey"
# Model mapping: all Claude models are mapped here
MODEL_OPUS="nvidia_nim/z-ai/glm-5.1"
MODEL_SONNET="nvidia_nim/z-ai/glm-5.1"
MODEL_HAIKU="nvidia_nim/z-ai/glm-5.1"
MODEL="nvidia_nim/z-ai/glm-5.1"
ENABLE_THINKING=true
PROVIDER_RATE_LIMIT=40
Step 5: Start the Proxy
第五步:启动代理
uv run uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8082
Step 6: Configure Claude Code
第六步:配置 Claude Code
编辑 C:\Users\Administrator\.claude\settings.json:
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:8082",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "ccnim"
}
}
Step 7: Run a Test
第七步:运行测试
Start Claude Code directly:
直接启动 Claude Code:
claude
Then say "hello" to test.
然后说 "你好" 测试。
⚠️ Important: Do not use /model minimaxai/minimax-m2.7 within Claude Code! The correct approach is to speak directly; the proxy will automatically map the request to the model you configured in the .env file.
⚠️ 重要:不要在 Claude Code 中使用
/model minimaxai/minimax-m2.7!正确方式是直接说话,代理会自动映射到你在.env中配置的模型。
Recommended Available Models
可用模型推荐
根据 nvidia_nim_models.json,以下模型都可以免费使用:
| Model | Characteristics |
|---|---|
z-ai/glm-5.1 |
Strong Chinese understanding, long context |
z-ai/glm4.7 |
Stable and reliable |
minimaxai/minimax-m2.7 |
Fast coding speed |
minimaxai/minimax-m2.5 |
More lightweight |
moonshotai/kimi-k2-thinking |
Strong thinking ability |
stepfun-ai/step-3.5-flash |
Generous free quota |
Frequently Asked Questions
常见问题
Q: What is the difference between free-claude-code and CC Switch?
Q: free-claude-code 和 CC Switch 有什么区别?
| Comparison Item | CC Switch | free-claude-code |
|---|---|---|
| Implementation | Tool-assisted configuration | Local proxy service |
| Model Mapping | Manual model name entry | Unified configuration via .env |
| Request Conversion | Simple replacement | Full Anthropic → OpenAI conversion |
| Tool Calling | Less stable | Heuristic parsing, more stable |
| Debugging Difficulty | Harder to troubleshoot | Clear terminal logs |
| Configuration Method | GUI interface | Configuration file |
为什么 free-claude-code 成功率更高?
模型名称格式统一:CC Switch 需要手动填写模型名,容易填错(如大小写、命名空间),free-claude-code 用 .env 统一配置,格式固定
完整的请求转换:CC Switch 可能只做了简单的模型名替换,而 free-claude-code 做了完整的 API 格式转换(包括 thinking、tool call 等)
无残留配置干扰:直接修改 settings.json 比工具更干净,CC Switch 可能有残留配置影响
社区验证:free-claude-code 是 GitHub 上最受欢迎的 Claude Code 代理方案,文档详细,问题容易排查
Q: Is it necessary to use a batch script?
Q: 一定要用批处理脚本吗?
不需要! 配置好 settings.json 后,在任意终端运行 claude 都会自动走代理。
如果你不想每次手动启动代理,可以创建一个 启动代理.bat 双击运行:
@echo off
cd /d D:\project2026\free-claude-code
start "NVIDIA NIM Proxy" cmd /k ".venv\Scripts\uvicorn.exe server:app --host 0.0.0.0 --port 8082"
Q: Why am I still getting the error "model may not exist"?
Q: 为什么还是报错 "model may not exist"?
Check these three points:
检查三点:
Claude Code 的 settings.json 是否正确设置了 ANTHROPIC_BASE_URL 为 http://localhost:8082
代理是否正在运行(端口 8082 是否监听)
.env 中的模型名称是否正确(带命名空间,如 z-ai/glm-5.1)
Q: Is the free quota sufficient?
Q: 免费额度够用吗?
NVIDIA NIM 免费层 40 次/分钟,对于日常开发完全够用。复杂任务建议适当放慢速度。
Q: Can I use multiple models at the same time?
Q: 可以同时用多个模型吗?
可以!在 .env 中为 MODEL_OPUS、MODEL_SONNET、MODEL_HAIKU 分别设置不同的模型,实现混合使用。
Q: How do I switch models?
Q: 切换模型怎么操作?
编辑 D:\project2026\free-claude-code\.env
- Modify the
MODELvalue:
修改MODEL的值:
MODEL="nvidia_nim/z-ai/glm-5.1" # GLM-5.1
MODEL="nvidia_nim/minimaxai/minimax-m2.7" # MiniMax M2.7
MODEL="nvidia_nim/moonshotai/kimi-k2-thinking" # Kimi K2
重启代理(双击 启动代理.bat)
Conclusion
总结
free-claude-code 可能是目前国内用户免费使用 Claude Code 最丝滑的方案。它完美保留了 Claude Code 强大的工程能力,同时让我们能白嫖 GLM-5.1、MiniMax M2.7 等优质模型。
对于中低复杂度的项目来说,这套方案已经完全够用。省下的订阅费买点啥不香呢?
常见问题(FAQ)
free-claude-code 免费使用需要什么 API?如何获取?
需要 NVIDIA NIM API Key。前往 build.nvidia.com 申请以 nvapi- 开头的 Key,免费额度每分钟 40 次请求,注册即用。
使用 free-claude-code 会失去 Claude Code 的原有功能吗?
不会。项目通过代理伪装,Claude Code 无感知,保留上下文管理、记忆系统、工具调用等全部工程能力,同时支持多模型混搭。
free-claude-code 支持哪些免费模型提供商?
支持 NVIDIA NIM(免费 40 次/分钟)、OpenRouter(含免费模型)、DeepSeek(低价稳定),以及本地 LM Studio 和 llama.ccp。
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