Claude Code使用技巧-为Claude Code接入国产大模型

在AI时代的程序员，越来越离不开AI开发代码工具，目前比较热门的有Claude code、codex、opencode以及智能AI的IDE比如，cursor、trae、antigravity等其他工具。

使用AI开发工具离不开大模型的接入，AI工具就比如是一辆车的外壳，只有加上大模型发动机才能发挥出巨大的能量。

本文介绍下比较的Claude Code【简称CC】的使用，并且可以接入国产大模型，免费使用大模型。

安装Claude

第一步是获取 Claude Code 的命令行客户端（CLI）

环境准备

在安装之前，请确保你的系统中已经安装了 Node.js 18.0 或更高版本。Claude Code 是基于 Node.js 生态构建的，npm 是其首选的安装工具。你可以在终端中运行以下命令来检查你的 Node.js 版本：

bash 复制代码

node -v

如果版本低于 18.0，请先前往Node.js 官网进行升级

或者使用nvm进行升级

bash 复制代码

# Download and install nvm:
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash

# in lieu of restarting the shell
\. "$HOME/.nvm/nvm.sh"

# Download and install Node.js:
nvm install 22

# Verify the Node.js version:
node -v # Should print "v22.20.0".

# Verify npm version:
npm -v # Should print "10.9.3".

全局安装 Claude Code

打卡终端，运行以下命令来全局安装 Claude Code

bash 复制代码

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

等一会，安装完成后，可以通过运行以下命令来验证 Claude Code 安装和运行是否成功

bash 复制代码

# 查看 claude 的安装位置
# which claude
/usr/local/bin/claude

# claude --version
2.1.12 (Claude Code)

看到版本号说明已经安装成功。

首次运行 Claude Code

如果你直接运行 claude 命令，你将看到 Claude Code 的"欢迎"页面，如下图所示：

可以看到 Claude Code 让你选择终端主题（Terminal Theme），默认是第一个 Dark mode。这里我们可以直接敲击回车进入下一个页面（后续如果要重新配置主题时，可以通过 /config 斜杠命令进行）：

第二个页面会引导你选择登录方式，

Claude Code 支持通过浏览器登录官方 Anthropic 账户，
也可以通过 API 方式与 Claude 大模型进行交互 (通过方向键选择下面的选项"Anthropic Console account")。

不过，这里请先不要进行这一步，因为我们的目标是绕过官方 API，连接到我们自己的"引擎"。

接入国产大模型

连接国产 AI 大模型- 智谱大模型

首先需要注册智谱 AI 的账户并创建 API Key

打开智谱官网，注册并登录你的账户。打卡API keys页面

然后就可以通过环境变量配置 Claude Code 访问智谱大模型 API 的连接地址和身份令牌了。你可以在你的 Shell 配置文件中添加下面两行

bash 复制代码

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<your_zhipu_api_key>"

以上是MAC系统配置；windows系统需要在环境变量中进行配置。

ANTHROPIC_BASE_URL：这是最关键的一行。它告诉 Claude Code 客户端，不要去访问默认的 Anthropic API 地址，而是将所有的网络请求都发送到智谱 AI 的 API 兼容端点。我们在这里实现了"请求重定向"。
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN：尽管变量名看起来是"Anthropic"的，但由于我们已经重定向了 BASE_URL，这个 Token 实际上会被发送给智谱 AI 的服务器进行验证。我们在这里实现了"身份凭证替换"。

环境变量生效后，我们在本地新建一个项目test重新执行 claude：

可以看到下图

这次 Claude Code 没有让我们选择 login method，而是直接 login 成功了！敲击回车后，我们看到下一个页面：

询问我是否信任该本地文件夹，敲击回车选择信任后，我们便正式进入 Claude Code 的工作页面：

在输入提示符后面输入 /status 后回车，就可以看到当前 Claude Code 使用的模型的各种最新信息：

使用的是 claude-sonnet-4-5-20250929，不过显然这不是真的，背后智谱大模型到底使用什么模型呢?我们可以自行设置;

设置默认模型

接下来就设置一下要使用的智谱 AI 的模型。找到并修改 Claude Code 的（分级）配置文件 settings.json。这个文件是 Claude Code 的"大脑中枢"，控制着它的核心行为，包括环境变量、权限、工具行为等;

在我们动手修改 settings.json 之前，你必须先建立一个清晰的认知：Claude Code 的配置并非只有一个文件，而是一个设计精巧的分层配置体系。有点类似npm包的层级，项目中的级别最高，也可全局中安装依赖包。

核心思想是，高层级的配置会覆盖低层级配置中的同名设置。

这五个层级各自的用途非常明确：

企业级策略（managed-settings.json）：由 IT/DevOps 团队统一分发，用于强制执行公司级安全策略，拥有最高优先级，不可被覆盖。
命令行参数（例如--model ...）：为单次会话提供的临时覆盖，非常适合快速测试。
项目级个人设置（.claude/settings.local.json）：你个人在此项目的特定偏好（如测试用模型），默认被 Git 忽略，不会与团队共享。
项目级共享设置（.claude/settings.json）：需要团队所有成员共享的项目级规范（如权限规则），应该提交到代码库。
用户级全局设置（~/.claude/settings.json）：存放你个人的、希望在所有项目中都生效的全局配置。这正是我们本次"引擎移植"手术的核心操作区。

我们以用户级全局配置 ~/.claude/settings.json 为例，来看看如何设置默认使用的智谱大模型。

这个文件通常位于你用户主目录下的 .claude 文件夹中

bash 复制代码

mkdir -p ~/.claude
# 使用你熟悉的编辑器打开，比如VS Code或Vim
# 如果文件不存在，这个命令会创建它
touch ~/.claude/settings.json
# 或者
# vim ~/.claude/settings.json

打开这个（可能是空的）settings.json 文件，将以下内容完整地复制进去：

bash 复制代码

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "glm-4.5-air",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "glm-4.6",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "glm-4.6"
  }
}

保存并关闭 settings.json 文件。我们重新运行 Claude Code 并通过 /status 命令查看当前模型信息：

可以看到修改了模型的调用。

智谱提供了一些免费模型的使用

https://docs.bigmodel.cn/cn/guide/models/free/glm-4.7-flash

可以修改成这些模型进行使用。

免费模型开发能力有限，开发一些简单功能可以使用，如果使用热门流行的模型，还是需要付费使用。

通过代理转发链接

如果不想使用国产模型，也可以使用国内的一些代理商，通过他们提供的转发API可以使用原生的claude的大模型。

作为曾注册和测试了10来个系统账户，测试使用下来 CC club 使用最方便，售后服务也比较好，免费的额度给的比较多，而且每周都可以重置免费额度。这里的付费额度也是非常优惠和划算的。

当然你也可以注册其它代理使用：

主要介绍下CC club的使用

可以按照官方提供的使用文档进行配置；前提是已经安装好了CC；

然后就主要在配置这一步

配置完成后，就可以使用原汁原味的claude工具。

使用Claude-code-router调用魔搭社区的模型

使用claude-code-router，可以调用魔搭社区的模型，魔搭社区提供每天2000次的调用额度，当然每个模型还有日调用限制额度。可以测试使用不同的模型。

首先全局安装 claude-code-router 插件

https://github.com/musistudio/claude-code-router

bash 复制代码

npm install -g @musistudio/claude-code-router

然后按照说明问题创建并配置 ~/.claude-code-router/config.json

bash 复制代码

{
  "OPENAI_API_KEY": "$OPENAI_API_KEY",
  "GEMINI_API_KEY": "${GEMINI_API_KEY}",
  "Providers": [
    {
      "name": "openai",
      "api_base_url": "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
      "api_key": "$OPENAI_API_KEY",
      "models": ["gpt-5", "gpt-5-mini"]
    }
  ]
}

openai是chatGPT的模型，使用时会有一些网络问题。

我们可以使用魔搭社区的免费模型，每天有2000的免费调用额度。

魔搭社区的使用，要先完成阿里云的认证。

在首页-访问控制下，创建key，也可以使用默认的key。后边调用模型时，都需要填写key；

在模型页面选择支持推理的模型

选择一个点击进去

在模型的详情页面中，可以在查看代码示例中找到配置使用方法

比如：GLM-4.7模型

不同模型的json配置

下面是使用GLM-4.7模型的完整的config.json配置；

json 复制代码

{
  "Providers": [
    {
      "name": "modelscope",
      "api_base_url": "https://api-inference.modelscope.cn/v1/chat/completions",
      "api_key": "你自己的APIKEY",
      "models": ["ZhipuAI/GLM-4.7"],
      "transformer": {
        "use": [
          [
            "maxtoken",
            {
              "max_tokens": 65536
            }
          ],
          "enhancetool"
        ],
        "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507": {
          "use": ["reasoning"]
        }
      }
    }
  ],
  "Router": {
    "default": "modelscope,ZhipuAI/GLM-4.7",
    "think": "modelscope,ZhipuAI/GLM-4.7",
    "background": "modelscope,ZhipuAI/GLM-4.7",
    "longContext": "modelscope,ZhipuAI/GLM-4.7"
  }
}

添加deepseek的模型配置

json 复制代码

{
  "Providers": [
    {
      "name": "modelscope",
      "api_base_url": "https://api-inference.modelscope.cn/v1/chat/completions",
      "api_key": "ms-fd370b1c-3aed-4c0c-9980-2c545dbc4782",
      "models": ["deepseek-ai/DeepSeek-V3.2"],
      "transformer": {
        "use": [
          [
            "maxtoken",
            {
              "max_tokens": 65536
            }
          ],
          "enhancetool"
        ],
        "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507": {
          "use": ["reasoning"]
        }
      }
    }
  ],
  "Router": {
	  "default": "modelscope,deepseek-ai/DeepSeek-V3.2",
	  "think": "modelscope,deepseek-ai/DeepSeek-V3.2",
	  "background": "modelscope,deepseek-ai/DeepSeek-V3.2",
	  "longContext": "modelscope,deepseek-ai/DeepSeek-V3.2"
  }
}

其他的模型都是类似的配置方法。使用下来，越是热门模型每日的调用限制额度越低，可以进行多测试。