Claude Code 省钱攻略：两种方法零成本体验

一、安装准备

开始之前，Claude Code 本身要先装好。一行指令：

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

需要 npm 和 Node.js，如果你还没装过，先把前置环境准备好。

二、方法一：Ollama 本地运行

2.1 安装 Ollama

到 ollama.com 下载安装 Ollama，装好后确认版本。0.14.0 以上才能搭 Claude Code，0.15 以上才有 ollama launch 快捷指令。

ollama --version

2.2 拉取模型

推荐 qwen2.5-coder:14b，14B 的大小在大部分 Mac 上都跑得动，写 code 的品质也不差。模型大概 9GB。

ollama pull qwen2.5-coder:14b

另外要注意 context window（模型一次能记多少东西）。越大记得越多，但越吃资源。Claude Code 官方建议至少 64K。

2.3 设置环境变量

这步超重要，90% 的人第一次都会踩到坑。两行指令各做一件事：第一行告诉 Claude Code 验证方式用 Ollama，第二行告诉它去你自己电脑的 11434 port 找模型，不要跑去 Anthropic 的 server。

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama                # 告诉 Claude Code：验证方式用 Ollama
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434  # 告诉 Claude Code：去你自己电脑找模型

2.4 启动 Claude Code

环境变量设好之后，如果直接跑 claude 不指定模型，会报错说找不到 claude-sonnet-4-6。因为 Claude Code 预设会去找 Claude Sonnet，但你的 Ollama 上装的是 qwen2.5-coder，当然找不到。所以要用 --model 指定模型：

claude --model qwen2.5-coder:14b

三、Ollama 实测：写一个 Python 计算机

基础设定搞定了，来看看本地模型到底能干什么。请 Claude Code 写一个 Python 计算机：

帮我写一个 Python 计算机，要有加减乘除功能，可以在 terminal 里面互动使用

本地模型的速度跟 API 比起来差蛮多的。有人实测过，本地模型跑 Claude Code 比 API 慢大概 68 倍。就算是打个 Hi，也可能要等几十秒才回。

跑出来之后你会发现，它没有帮你建文件，而是吐了一大段 JSON 回来，code 藏在里面。这就是本地模型跟正版 Claude 最大的差别——正版 Claude 会自动帮你建文件、写好 code、存好。本地模型不会，因为它不支持 tool calling，没办法自动操作你的文件系统。

不过 code 本身是有的，自己手动建文件就好：

cat << 'EOF' > calculator.py
# 把 JSON 里面的 code 贴在这里
EOF

跑起来测试一下，功能是 OK 的，加减乘除都能用。但整个体验跟正版差蛮多：正版 Claude 会自动建文件、自动跑测试，本地模型只会吐 code 给你，剩下的得自己来。

四、方法二：OpenRouter 云端运行

OpenRouter 就是 AI 模型的中间商，一堆模型都放在同一个 API 底下，其中大概 30 个是完全免费的。这段设定比 Ollama 还快。

4.1 注册并获取 API Key

1. 到 openrouter.ai 注册帐号
2. 点右上角头像，进到 API Keys 页面
3. 点「Create Key」，名字随便打，像是 claude-code
4. 复制 Key（只显示一次，记得存好）

4.2 设置环境变量

跟 Ollama 一样的逻辑，第一行换成 OpenRouter 的网址，第二行贴你的 key：

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://openrouter.ai/api"      # 告诉 Claude Code：去 OpenRouter 的 server 找模型
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-or-v1-你的key贴这边"         # 你刚刚复制的 OpenRouter API key 贴这边

然后告诉 Claude Code 用哪个免费模型。不然它又会去找 Claude Sonnet，在 OpenRouter 上那个是要钱的：

export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="qwen/qwen3-coder:free"

OpenRouter 官方有说，只保证跟 Anthropic 自家模型完美兼容。用免费第三方模型的话，有些功能可能不支持，特别是 tool calling（让 AI 自动帮你读文件改 code 那些）。

4.3 启动 Claude Code

设好之后直接启动：

claude

启动速度比本地快很多，因为模型是跑在云端的，不吃你电脑资源，风扇也不会狂转。

五、OpenRouter 实测：同一任务对比

同一个任务再跑一次，一样请它写 Python 计算机，这样才能直接对比。

用 Qwen3 Coder 480B 跑出来的品质明显好一些。480B 的参数量是本地 14B 的 30 几倍，推理能力根本不是同一个等级。速度也比本地跑快非常多，因为 server 比你笔电强太多了。

六、完整对比：什么时候该省、什么时候别省

简单任务两种免费方法都能应付，但稍微复杂一点的任务差距就出来了：逻辑有漏洞、结构没整理干净，免费模型的 tool calling 也支持不完整。

怎么选？

• 需要离线？公司不能连外网、不想 code 外传 → Ollama
• 电脑内存不够、没好显卡 → OpenRouter
• 正式开发 → 付费 API

想体验 Claude Code 怎么运作、学指令和 workflow，免费方法完全 OK。但做正式开发，真的建议付费用原版 Claude。就像学开车，用模拟器练基本操作没问题，但你不会开模拟器上路。