不花一分钱，在 VS Code 里用上 Claude Code，配置一次永久免费！
一个喜欢薅羊毛的开发者Claude Code 是目前公认的最强 AI 编程工具，但它直接调用 Anthropic API，费用不低。今天这个开源项目彻底解决了这个问题——把 Claude Code 的 API 请求转发到免费或低价模型，让你白嫖 Claude Code。本文手把手带你在 VS Code 里跑起来。
为什么要用 Free Claude Code？
先说清楚问题所在。
Claude Code 的收费逻辑是：每次你和它对话，它都在调用 Anthropic 的 API，按 token 计费。一个稍微复杂的项目，一天下来费用相当可观。
Free Claude Code 的思路很简单：
在你的电脑上起一个代理服务器，拦截 Claude Code 发出的 API 请求，转发给免费或低价的模型——比如 DeepSeek、Ollama 本地模型、NVIDIA NIM 免费额度——然后把结果原样返回给 Claude Code。
Claude Code 完全感知不到这个变化，该怎么用还怎么用。
你的 Claude Code ↓ Free Claude Code 代理（本地 :8082） ↓ DeepSeek / Ollama / NVIDIA NIM（免费）准备工作
需要安装的东西
工具 | 用途 | 是否必须 |
|---|---|---|
VS Code | 编辑器 | ✅ |
Claude Code VS Code 扩展 | AI 编程助手 | ✅ |
Python 3.14 | 运行代理服务器 | ✅ |
uv | Python 包管理器 | ✅ |
Git | 克隆项目 | ✅ |
第一步：安装 Claude Code VS Code 扩展
第二步：安装 uv 和 Python 3.14
uv 是一个极快的 Python 包管理器，Free Claude Code 用它来管理依赖。
macOS / Linux：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh uv self update uv python install 3.14Windows PowerShell：
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" uv self update uv python install 3.14安装完成后验证：
uv --version python --version第三步：克隆 Free Claude Code 项目
git clone https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code.git cd free-claude-code项目结构：
free-claude-code/ ├── server.py # 代理服务器入口 ├── api/ # API 路由 ├── providers/ # 各模型后端 ├── .env.example # 配置模板 └── pyproject.toml # 依赖配置第四步：选择免费模型后端
这是整个教程最关键的一步。你需要选一个免费的模型来替代 Claude。
方案A：DeepSeek（推荐新手）
DeepSeek 有免费额度，注册即用，国内访问稳定。
获取 API Key：
配置 .env：
cp .env.example .env打开.env文件，填入：
DEEPSEEK_API_KEY="sk-你的DeepSeek API Key" MODEL="deepseek/deepseek-chat" ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc"方案B：Ollama 本地模型（完全免费，数据不出电脑）
如果你对数据隐私有要求，用 Ollama 在本地跑模型，完全不花钱。
安装 Ollama：
# macOS brew install ollama # Linux curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh下载模型：
ollama pull qwen2.5-coder:7b配置 .env：
MODEL="ollama/qwen2.5-coder:7b" ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc" OLLAMA_BASE_URL="http://localhost:11434"方案C：NVIDIA NIM（有免费额度）
NVIDIA 提供免费的 API 额度，模型质量较高。
获取 API Key：
截图说明：** 打开 https://build.nvidia.com → 注册账号 → 右上角点击头像 → 选择「API Key」→ 生成并复制
配置 .env：
NVIDIA_NIM_API_KEY="nvapi-你的Key" MODEL="nvidia_nim/z-ai/glm4.7" ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc"第五步：启动代理服务器
配置好.env之后，启动代理：
uv run uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8082第六步：配置 VS Code 扩展连接代理
这一步把 Claude Code VS Code 扩展指向本地代理。
打开 VS Code 设置：
在settings.json里添加：
{ "claudeCode.environmentVariables": [ { "name": "ANTHROPIC_BASE_URL", "value": "http://localhost:8082" }, { "name": "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN", "value": "freecc" } ] }重载扩展：
按Ctrl+Shift+P（Mac 是Cmd+Shift+P）→ 输入Developer: Reload Window→ 回车
重载完成后，点击左侧 Claude Code 图标，打开对话框。
输入一个简单的问题：
帮我写一个 Python 的 Hello World常见问题
问题一：VS Code 扩展还是显示登录界面
这是正常现象。
登录界面选择「Anthropic Console」路径登录一次，之后环境变量生效后，实际的 API 请求会走本地代理，不会真正调用 Anthropic。
问题二：代理报错malformed response
检查两点：
ANTHROPIC_BASE_URL是否是http://localhost:8082，不是http://localhost:8082/v1代理是否是最新版本，运行
git pull更新
问题三：Ollama 模型响应很慢
7B 模型在 CPU 上运行较慢，建议：
有显卡的用 GPU 加速
或者换用 DeepSeek API，速度更快
问题四：DeepSeek 免费额度用完了
DeepSeek 有按量计费模式，价格极低，1M token 约 1 元人民币，基本可以忽略不计。
进阶玩法：按模型类型分流
Free Claude Code 支持把不同请求发给不同模型，节省成本：
# 复杂任务用 DeepSeek MODEL_OPUS="deepseek/deepseek-reasoner" # 普通任务用本地 Ollama MODEL_SONNET="ollama/qwen2.5-coder:7b" MODEL_HAIKU="ollama/qwen2.5-coder:7b"总结
Free Claude Code 解决的核心问题只有一个：让你用上 Claude Code 的体验，但不用付 Anthropic 的钱。
配置流程回顾：
安装 Claude Code VS Code 扩展
安装 uv 和 Python 3.14
克隆 free-claude-code 项目
选择免费后端（推荐 DeepSeek）
配置 .env 文件
启动代理服务器
配置 VS Code 环境变量
重载扩展，开始使用
项目地址：https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code
评论区告诉我你用的是哪个后端，遇到什么问题，我看到会回复。