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1. 为什么要把 NVIDIA 免费 API 接进 Claude Code

Claude Code 的工程能力确实好用，上下文管理、记忆系统、Skill 封装、工具调用、Subagent 控制这些机制，用过一段时间就很难回去了。但官方 API 的账单也是真的顶不住，尤其是拿它跑长任务、反复读大文件的时候，token 消耗速度远超预期。很多人想低成本体验 Claude Code，卡点其实不在客户端本身，而在于背后那个 Anthropic 兼容的 endpoint 从哪来。

free-claude-code 这个开源项目解决的正是这个中间层问题。它本质是一个本地代理服务，对外暴露 Anthropic Messages API 的格式，对内把请求翻译成 OpenAI 兼容格式，转发给 NVIDIA NIM 这类提供免费额度的推理服务。Claude Code 完全感知不到背后换了模型，它以为自己还在和 Anthropic 官方通信，于是原生的工具调用、思考链展示、Skill 机制都能继续用。

NVIDIA NIM 的免费层给到每分钟 40 次请求，注册即用，对日常开发来说基本够。配合 free-claude-code 的并发控制和 429 退避，不容易被限流打挂。它支持的模型里，GLM-5.1 中文理解强、长上下文稳，MiniMax M2.7 的 coding 速度不错，Kimi K2 Thinking 的思考链保留得比较完整，这些都能通过.env里的模型映射统一配置。

这篇记录面向的是想低成本体验 Claude Code 的开发者，我会把环境变量、配置文件片段、启动命令、验证请求一步步写清楚，也会说明怎么把 endpoint 改到 TaoToken 的统一 Key/API 通道，方便后续切换模型时不用反复改本地代理。整套流程在 Windows 上实测跑通，Linux/macOS 只需把路径和启动脚本换一下即可。

需要提前说明一点：free-claude-code 是本地代理，它不改变 Claude Code 的调用协议，只是把请求转出去。所以你的settings.json里ANTHROPIC_BASE_URL指向的是http://localhost:8082，而不是任何外部地址。这个认知很关键，后面排查报错时全靠它。

2. 前置准备：NVIDIA Key、uv 与 free-claude-code 项目结构

动手之前先把三样东西备齐：一个 NVIDIA API Key、Python 的 uv 包管理器、以及克隆下来的 free-claude-code 仓库。这三样缺一个后面都会卡住，所以先集中处理。

NVIDIA API Key 去 build.nvidia.com 申请，注册后生成的 Key 以nvapi-开头。免费层每分钟 40 次请求，个人开发足够。拿到 Key 之后先别急着填，等.env文件建好再统一写进去，避免中途改来改去。

uv 是 Python 的现代包管理器，比 pip 快很多，free-claude-code 官方推荐用它。安装命令：

pip install uv

如果你机器上已经有 Python 3.10+，这行就能装上。装完可以用uv --version确认一下。接着克隆项目：

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

进入目录后执行依赖同步：

uv sync

这一步会创建.venv虚拟环境并把依赖装进去。实测下来第一次会拉一些包，耐心等它跑完。项目结构里比较关键的几个文件：server.py是代理入口，.env是你的配置，nvidia_nim_models.json列出了 NVIDIA NIM 可用的模型清单。后面改模型名的时候，直接对照这个 json 里的命名空间写，能少踩很多坑。

这里插一句关于模型命名的经验。NVIDIA NIM 的模型名带命名空间，比如z-ai/glm-5.1、minimaxai/minimax-m2.7、moonshotai/kimi-k2-thinking。在.env里配置时要带上nvidia_nim/前缀，写成nvidia_nim/z-ai/glm-5.1这种形式。很多人报 “model may not exist” 就是因为前缀漏了或者命名空间写错。

另外提醒一下，Claude Code 的配置文件在 Windows 上是C:\Users\你的用户名\.claude\settings.json，Linux/macOS 是~/.claude/settings.json。这个文件如果之前配过别的代理，建议先备份一份，免得改乱了回不去。

3. 可复制配置：.env 与 settings.json 片段

这一节是整篇的核心，配置写对了后面基本就顺了。先建.env文件，放在 free-claude-code 项目根目录下：

NVIDIA_NIM_API_KEY="nvapi-你的Key" 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

这里MODEL_OPUS、MODEL_SONNET、MODEL_HAIKU是 Claude Code 内部三个档位的模型映射，你可以让它们指向同一个模型，也可以分别指向不同模型实现混搭。比如把 Haiku 档位映射到速度快的 MiniMax，Opus 档位映射到思考能力强的 Kimi K2：

MODEL_OPUS="nvidia_nim/moonshotai/kimi-k2-thinking" MODEL_SONNET="nvidia_nim/z-ai/glm-5.1" MODEL_HAIKU="nvidia_nim/minimaxai/minimax-m2.7" MODEL="nvidia_nim/z-ai/glm-5.1"

ENABLE_THINKING=true会让支持思考链的模型把推理过程透传出来，GLM、Kimi K2 这类模型在 Claude Code 里能看到思考过程。PROVIDER_RATE_LIMIT=40对应 NVIDIA 免费层的每分钟 40 次，代理会据此做并发控制。

接着配置 Claude Code 的settings.json。Windows 路径：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:8082", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "ccnim" } }

Linux/macOS 路径是~/.claude/settings.json，内容一样。注意ANTHROPIC_AUTH_TOKEN这里填的是占位值ccnim，因为真正的鉴权在代理层用 NVIDIA Key 完成，Claude Code 这边只要有个非空 token 就行。

如果你希望后续能统一走 TaoToken 的 Key/API 通道，方便在不同模型之间切换，可以把ANTHROPIC_BASE_URL改成 TaoToken 的 API 地址，把ANTHROPIC_AUTH_TOKEN换成 TaoToken 的 Key：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "你的TaoToken Key" } }

这样 Claude Code 的请求会先到 TaoToken 的统一通道，再由它路由到目标模型。好处是以后换模型只改 TaoToken 后台的配置，不用动本地文件。TaoToken 的 Key 在控制台创建，地址是 https://taotoken.net/api-keys ，接入文档在 https://taotoken.net/doc 。如果你更想先验证模型对话效果，可以直接用 https://taotoken.net/models 试跑。

配置写完后，启动代理：

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

Windows 上如果不想每次手动敲，可以建一个启动代理.bat：

@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"

双击运行即可。代理起来后，在任意终端执行claude就会自动走这个代理。

4. 验证请求：一次成功的接入演示

配置写完不代表通了，得实际发一次请求确认链路。验证分两步：先确认代理端口在监听，再让 Claude Code 发一条消息看返回。

先检查端口。Windows 上用：

netstat -ano | findstr 8082

Linux/macOS 用：

lsof -i :8082

能看到监听状态说明代理起来了。如果没输出，回去看代理启动那步的终端日志，通常是.env里 Key 没填对或者依赖没装全。

端口正常后，直接启动 Claude Code：

claude

进去之后说一句“你好”，观察返回。如果配置正确，你会看到模型正常回复，而且因为ENABLE_THINKING=true，GLM 或 Kimi K2 这类模型可能会把思考过程也展示出来。这一步成功，说明 Anthropic 格式的请求已经被代理正确翻译并转发到 NVIDIA NIM，返回也正确转换回了 Claude Code 能识别的格式。

想更直接地验证代理本身，可以绕过 Claude Code，用 curl 打一次代理的接口：

curl http://localhost:8082/v1/messages \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-api-key: ccnim" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -d '{ "model": "claude-sonnet-4-20250514", "max_tokens": 128, "messages": [{"role": "user", "content": "用一句话说明你是什么模型"}] }'

如果返回里有content字段和文本内容，说明代理的 Anthropic 兼容层工作正常。注意这里的model字段填的是 Claude 的模型名，代理会根据.env里的映射把它换成 NVIDIA 的模型名，这正是 free-claude-code 的核心机制。

实测下来，第一次请求可能会慢一点，因为要建立到 NVIDIA 的连接。后续请求会快很多。如果遇到 429，说明触发了免费层的速率限制，代理会自动退避重试，等几秒再发就行。

验证通过后，你就可以正常用 Claude Code 的工程能力了。读文件、改代码、跑命令、调 Subagent 这些都不受影响，因为协议层没变，变的只是背后的模型。

5. 常见报错排查：401、local proxy failed 与 model may not exist

接入过程中最容易撞上的几类报错，我按实际遇到的频率排一下，每个都给出定位思路。

第一类是 401 鉴权失败。表现是 Claude Code 里发消息直接返回 401，或者代理终端打印鉴权错误。原因通常是.env里的NVIDIA_NIM_API_KEY没填、填错、或者 Key 已失效。检查三点：Key 是不是nvapi-开头、有没有多余空格、在 build.nvidia.com 后台看 Key 是否还有效。另外settings.json里的ANTHROPIC_AUTH_TOKEN不能为空，虽然它只是占位，但空值会导致 Claude Code 本地就拒绝发送。

第二类是local proxy failed或连接被拒。这通常是代理没起来，或者端口被占用。先确认uvicorn进程在跑，再看 8082 端口是否被别的程序占了。Windows 上可以用netstat -ano | findstr 8082找到占用进程的 PID，任务管理器里结束掉再重启代理。还有一种情况是settings.json里ANTHROPIC_BASE_URL写成了https而不是http，本地代理是 http，写错协议会直接连不上。

第三类是model may not exist或reading choices相关报错。前者是模型名不对，检查.env里的模型名有没有带nvidia_nim/前缀，命名空间是否和nvidia_nim_models.json里一致。后者通常是代理在解析上游返回时出错，可能是上游返回了非预期格式，或者模型不支持当前请求的某些参数。遇到这种先看代理终端的完整日志，里面会打印上游的原始返回，定位起来比在 Claude Code 里猜快得多。

第四类是 OAuth 相关报错。如果你之前用官方账号登录过 Claude Code，本地可能残留了 OAuth 凭证，和现在的 token 配置冲突。解决办法是清理~/.claude下的凭证缓存，或者确认settings.json里的env配置优先级高于残留凭证。实测下来，把ANTHROPIC_AUTH_TOKEN显式写成一个非空值，能覆盖掉大部分 OAuth 残留问题。

第五类是请求超时。NVIDIA 免费层在高峰期可能响应慢，代理默认超时如果设得短就会断。可以在.env里适当调大超时参数，或者错峰使用。如果频繁超时，考虑把模型换成响应更快的 MiniMax M2.7 试试。

排查时有个通用原则：先看代理终端日志，再看 Claude Code 的报错。代理日志里有完整的请求和上游返回，是定位问题的第一现场。Claude Code 那边的报错往往是二次封装过的，信息量不如代理日志。

6. 后续切换模型与统一通道的实践建议

跑通之后，日常使用中切换模型是高频操作。free-claude-code 的方式是改.env里的MODEL值然后重启代理。比如从 GLM-5.1 换到 MiniMax M2.7：

MODEL="nvidia_nim/minimaxai/minimax-m2.7"

改完双击启动代理.bat重启即可。这种方式简单直接，缺点是每次换模型都要动本地文件、重启服务。

如果你希望更省事，可以把 endpoint 统一到 TaoToken 的通道。做法是把settings.json里的ANTHROPIC_BASE_URL指向https://taotoken.net/api，ANTHROPIC_AUTH_TOKEN换成 TaoToken 的 Key。这样 Claude Code 的请求先到 TaoToken，由它统一路由。换模型时只改 TaoToken 后台的配置，本地文件不用动，也不用重启代理。对于需要长期在多个模型之间切换、或者团队协作统一入口的场景，这种方式维护成本更低。

TaoToken 的 Key 在 https://taotoken.net/api-keys 创建，接入细节看 https://taotoken.net/doc 。如果你还在选模型阶段，可以先用 https://taotoken.net/models 做对话验证，确认效果再接到 Claude Code 里。对于长期跑编码任务、Agent 工作流的需求，Coding Plan 会更合适，地址是 https://taotoken.net/coding-plan 。

有一点要提醒：无论走本地 free-claude-code 代理还是走 TaoToken 统一通道，Claude Code 的settings.json里ANTHROPIC_BASE_URL只能指向一个地址。想同时保留两种方式，可以准备两份 settings 文件，用的时候切换，或者用环境变量覆盖。实测下来，环境变量的优先级高于文件配置，临时切换时比较方便。

最后说个实用技巧：把常用的几组模型配置写成.env的注释块，切换时取消注释对应行，比每次手敲模型名快，也不容易写错命名空间。模型名对照nvidia_nim_models.json里的清单，那个文件是权威来源。