Windows 使用free-claude-code中转实现 claude code 调用 英伟达NVIDIA API

使用的工具是：

https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code

教程可以参考：

https://www.bilibili.com/video/BV1recpzpEsr/?vd_source=1c474f46bc9bf37c8531a66118890644

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1. clone 项目到本地

git clone https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code.git

2.修改配置

可以先备份配置：copy .env.example .env

这步基于 git 本身就可以还原，可做可不做

修改主要是这些地方：

# NVIDIA NIM Config
NVIDIA_NIM_API_KEY="nvapi-x"



# All Claude model requests are mapped to these models, plain model is fallback
# Format: provider_type/model/name
# Valid providers: "nvidia_nim" | "open_router" | "lmstudio" | "llamacpp"
MODEL_OPUS="nvidia_nim/z-ai/glm5"
MODEL_SONNET="nvidia_nim/minimaxai/minimax-m2.5"
MODEL_HAIKU="nvidia_nim/qwen/qwen3.5-397b-a17b"
MODEL="nvidia_nim/moonshotai/kimi-k2.5"

# NIM Settings
# Enable chat_template_kwargs + reasoning_budget for thinking models (kimi, nemotron).
# Leave false for models that don't support it (e.g. Mistral).
NIM_ENABLE_THINKING=true

NIM_ENABLE_THINKING=true 这个视情况看开不开，我用的 k2.5能开！

当你按照这个配置时，打开claude，并输入/model 回车选择模型

其中Opus模型对应的是GLM5

Sonnet模型对应的是MiniMax M2.5

Haiku模型是Qwen 3.5

Default模型对应的是Kimi K2.5

简单来说，MODEL_OPUS对应opus模型

MODEL_SONNET对应Sonnet

MODEL_HAIKU对应Haiku

MODEL对应Default

以下是一些常见模型的ID，大多是比较新的模型：

Kimi K2.5："nvidia_nim/moonshotai/kimi-k2.5"

GLM5：nvidia_nim/z-ai/glm5

MiniMax M2.5：nvidia_nim/minimaxai/minimax-m2.5

Qwen 3.5：nvidia_nim/qwen/qwen3.5-397b-a17b

Step 3.5 Flash：stepfun-ai/step-3.5-flash

这些不是全部。你可以在https://build.nvidia.com/models上查看NVIDIA提供的模型列表。

MODEL_OPUS="nvidia_nim/z-ai/glm5"

MODEL_SONNET="nvidia_nim/moonshotai/kimi-k2-thinking"

MODEL_HAIKU="nvidia_nim/stepfun-ai/step-3.5-flash"

MODEL="nvidia_nim/z-ai/glm4.7"

3. 安装 uv

直接点击下方的官方链接下载 Windows 64 位版本的压缩包（这是目前最快的 0.11.2 版本）：

👉 点击下载 uv-x86_64-pc-windows-msvc.zip

下载后打开这个 .zip 包，你会发现里面只有一个 uv.exe。

把它**解压（拖出来）**到你的用户文件夹下，建议放这里：

C:\Users\vista\.uv\uv.exe (如果没有 .uv 文件夹，就手动新建一个)

按下 Win + S 搜索 "环境变量" ，选择 "编辑账户的环境变量"。

在上方"用户变量"里找到 Path，双击它。

点击右侧的 "新建" ，然后把刚才放 uv.exe 的文件夹路径粘进去：

C:\Users\vista\.uv

4. 启动UV代理

uv run uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8082

5. 修改 claude配置

我是删除了所有对应环境变量，通过每次启动带参数启动：

 $env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc"; $env:ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8082"; claude   

或者按原作者的使用临时变量：

输入这条命令检查claude code是否已经设置了模型和api:

set ANTHROPIC

如果已经设置了，分别输入这几条命令来清除这些配置:

setx ANTHROPIC_BASE_URL ""

setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN ""

setx ANTHROPIC_API_KEY ""

setx ANTHROPIC_MODEL ""

然后重启cmd查看配置是否还存在:

set ANTHROPIC

现在我们可以开始使用claude code工作了

在启动claude前，你需要分别输入这几条命令设置API:

set ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8082

set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=freecc

set ANTHROPIC_API_KEY=freecc

（freecc可以换成别的内容，只是个占位符，但是它们不能为空不然claude会报错 如果你用了别的IP启动free-claude-code项目服务器就用对应IP填入ANTHROPIC_BASE_URL）

如果你不想每次打开claude前都配置，那你可以不用临时环境变量: setx "ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:8082" setx "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=freecc" setx "ANTHROPIC_API_KEY=freecc"

6. 可用的模型

这是测试结果

https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code/issues/102

7. Connect ERROR 的解决方案：

# 登出并清理
claude /logout