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free-claude-code 登上 GitHub 周榜超 1.6 万 Star。
今天，我关注到 GitHub 周榜上有一个新项目，Star 数正在狂飙，不到一周时间获得 1.6 万 Star。
这个项目叫 free-claude-code，顾名思义有点免费使用 Claude Code 以及 Claude AI 的意味。我们经常幻想着零成本用上 Claude Code，这个 GitHub 爆火项目，是不是正在改写 AI 编程的成本公式呢？
接下来，本文就试图揭开她的面纱。
话说，Claude Code 是 2026 年最炙手可热的 AI 编程工具之一，甚至是没有之一。但它的官方 API 价格不菲，且国内访问受限。因此，free-claude-code 这个开源项目迅速蹿红是有原因的。它通过本地代理的方式，让 Claude Code 零成本对接 NVIDIA 免费 API、OpenRouter、DeepSeek 甚至本地模型，完全无需修改 Claude Code 本身。
Claude Code 为什么火？
众所周知，Claude Code 是 Anthropic 推出的终端级 AI 编程助手，它不仅能写代码，还能理解整个代码库、执行 Git 操作、管理多文件重构，甚至通过自然语言指令完成复杂的工程任务。自 2026 年初以来，它迅速成为 GitHub Trending 讨论的常客，围绕它的插件生态（如 obra/superpowers、claude-mem 等）也层出不穷。
但问题来了：
- 成本高：Claude 官方 API 按量计费，重度使用下来账单可观；
- 访问难：国内开发者直连 Anthropic 服务并不顺畅；
- 模型锁：官方版本绑定 Anthropic 自家模型，灵活性不足。
正是在这个背景下，free-claude-code 应运而生。
free-claude-code
free-claude-code，是一个“偷梁换柱”的代理层，不怕被 Claude AI 封禁。
文章配图参见 https://mp.weixin.qq.com/s/y8R4GsFj_y9pbpLswYkhUw。
项目简介
free-claude-code（GitHub: Alishahryar1/free-claude-code）是一个基于 Python/FastAPI 的轻量级代理服务。它的核心思路非常巧妙，如下所示。
┌─────────────────┐ ┌──────────────────────┐ ┌──────────────────┐
│ Claude Code │───>│ Free Claude Code │───>│ 真实 LLM 供应商 │
│ CLI / VSCode │<───│ 本地代理 (:8082) │<───│ NIM / OR / 本地 │
└─────────────────┘ └──────────────────────┘ └──────────────────┘
Anthropic API 格式 OpenAI 兼容格式 (SSE)简单说，它在本地启动一个代理服务器，拦截 Claude Code 发往 Anthropic 的请求，转发给其他免费或低成本的 LLM 供应商，再把返回结果转换成 Claude Code 能读懂的格式回传。Claude Code 完全“无感”，以为自己还在和官方 API 通信。
为什么登上 GitHub 榜单？
根据 GitHub Trending 的观察数据，2026 年 4 月的趋势榜单中，“AI Agent 工具链爆发”是最显著的主题，超过 70% 的热门项目与 AI Agent 直接相关，开发者关注点已从“AI 能否编程”转向“如何让 AI 可靠、高效、低成本地融入工程流程”。
而这个free-claude-code就恰好踩中了这其中的三个痛点。
| 痛点 | 解决方案 |
|---|---|
| 成本高 | 对接 NVIDIA NIM 免费层（40 req/min，无需信用卡）、OpenRouter 免费模型、本地模型 |
| 访问难 | 完全本地代理，不依赖 Anthropic 官方网络 |
| 模型锁 | 支持 6 家 Provider，可混合使用不同模型 |
此外，项目本身设计精良。
- 零侵入：只需设置 2 个环境变量，无需修改 Claude Code CLI 或 VSCode 扩展；
- 思考链保留：自动解析
<thinking>标签和reasoning_content，让 DeepSeek R1、GLM 等模型的思考过程完美显示； - 工具调用修复：开源模型常输出不规范的 Tool Call，代理内置启发式解析器自动修正；
- 智能限流：内置并发控制和 429 退避机制，免费 API 也不容易被封。
六大供应商全覆盖
项目目前支持 6 种模型提供商，覆盖从“完全免费”到“完全本地”的全谱系。
| 供应商 | 成本 | 速率限制 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA NIM | 免费 | 40 req/min | 日常主力，模型质量高 |
| OpenRouter | 免费/付费 | 视模型而定 | 模型种类多，适合 fallback |
| DeepSeek | 按量计费 | 视套餐 | 价格低，Anthropic 兼容接口 |
| LM Studio | 免费（本地） | 无限制 | 隐私要求高、离线环境 |
| llama.cpp | 免费（本地） | 无限制 | 轻量级本地推理 |
| Ollama | 免费（本地） | 无限制 | 最易上手的本地方案 |
注意，NVIDIA NIM是目前社区最推荐的免费方案。NVIDIA 在 build.nvidia.com 上提供了大量开源模型的免费推理服务，包括 Qwen 3.5、GLM 5、Kimi K2.5、MiniMax M2.5 等强代码模型，注册即可获取 nvapi- 开头的 API Key，无需绑定信用卡。
更妙的是，free-claude-code 支持按模型层级路由。你可以把 Claude Opus 的请求发给一个模型，Sonnet 的请求发给另一个，Haiku 的请求再发给第三个，实现“混搭式”配置 。
10 分钟上手
根据社区实践，完整上手流程大约需要 10 分钟，从安装到跑通。
第一步，推荐获取 NVIDIA NIM API Key。
- 访问
build.nvidia.com，注册免费账号； - 完成手机验证；
- 在任意模型页面点击“Get API Key”，创建并复制 Key（格式如
nvapi-xxx）。
第二步，克隆项目并配置。
# 安装 uv（Python 包管理器）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv python install 3.14
# 克隆项目
git clone https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code.git
cd free-claude-code
cp .env.example .env第三步，编辑 .env 文件。
NVIDIA_NIM_API_KEY="nvapi-你的Key"
# 模型映射：Claude 的三个层级都指向 NVIDIA NIM 的模型
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_MODEL_THINKING=true第四步，启动代理。
uv run uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8082第五步，配置 Claude Code。
编辑 Claude Code 的 settings.json（路径因系统而异）。
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:8082",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "freecc"
}
}最后，开跑，开始使用 claude code。
claude输入“你好”测试，如果看到模型正常回复，说明代理已生效。整个过程中，Claude Code 的界面、交互、功能完全不变——只是背后的“大脑”已经换成了 NVIDIA 的免费模型。
同时，针对VSCode 扩展用户也可以在settings.json中加入同样的环境变量配置，实现 IDE 内零成本使用。
进阶玩法
除了基础的 CLI/VSCode 代理，free-claude-code 还支持 Discord 机器人与多模型切换，同时也提供了两个有趣的进阶功能。
Discord / Telegram 机器人
我们可以把 Claude Code 变成一个远程可控的 Discord Bot。
- 支持树状消息线程（回复消息即可 fork 对话）
- 会话持久化（重启服务器后对话不丢失）
- 实时流式输出思考过程和工具调用结果
- 语音消息自动转录（支持本地 Whisper 或 NVIDIA NIM）
配置方式也很简单，在 .env 中设置 MESSAGING_PLATFORM=discord 和 DISCORD_BOT_TOKEN，即可实现“远程指挥 AI 写代码”。
交互式模型选择器 claude-pick
不想每次改.env换模型？该项目提供了一个claude-pick 脚本，配合 fzf 实现交互式模型选择，每次启动 Claude Code 时动态挑选模型，无需手动编辑配置。
为什么开发者愿意给它点 Star？
从社区讨论来看，free-claude-code 的口碑主要集中在以下几点。
- 成功率高于同类方案：相比早期的 CC Switch 等工具，
free-claude-code的模型名称格式统一、请求转换完整、配置更干净，避免了手动填模型名容易出错的问题； - 文档详尽：从
.env的每个字段到 Provider 的对接细节，README 写得非常清楚，降低了上手门槛； - 持续更新：项目活跃维护，不断新增 Provider 和功能（如最近新增的 Ollama 原生 Anthropic API 支持）；
- MIT 协议：完全开源，可自由修改和二次开发。
当然，也有开发者提醒，替换的模型毕竟不是原生 Claude，在超长上下文理解、复杂多步工具调用、深度代码重构等场景下，效果会因模型能力而异。但对于日常编码、单文件编辑、代码解释等任务，免费模型已经能胜任大部分工作。
总结
free-claude-code是一个典型的“以巧破力”式开源项目。没有试图复制 Claude Code，毕竟那将是一个极其庞大的工程。它聪明地利用了 Claude Code 开放的 API 接口设计，搭了一个“中间层”，让开发者可以用任意模型驱动这套强大的编程工具链。
在 AI 编程助手越来越像“基础设施”的今天，谁来提供算力、以什么成本提供算力，将成为开发者生态的关键变量。free-claude-code的出现，正是对这一趋势的精准回应。
目前，该项目的 Star 还在持续提升中，fork 也是惊人的高。
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