开发者的福音来了！如果你正为每月$20的Claude Code订阅费感到犹豫，那么现在有个完美的解决方案：利用Ollama官方对Anthropic Messages API的兼容性，你可以在本地完全免费地运行Claude Code。这不仅每月能省下可观的费用，还能确保你的代码和数据100%私密处理。
一、为什么选择 Ollama + Claude Code？五大核心优势
在开始配置之前，让我们先了解这个组合方案的核心优势：
💰 优势1：彻底免费，每月省下 $20+
- 传统方案成本： Claude Pro 订阅 $20/月，加上API调用费用，重度使用每月总成本可达$50-70。
- Ollama 方案成本： 软件和API调用均完全免费，每年可节省 $600-840！
🔒 优势2：数据完全私有，商业代码不外泄
所有代码和对话都在本地处理，这对于企业内部项目、商业闭源代码或包含敏感信息的项目至关重要，能完美符合GDPR等数据合规要求。
🚀 优势3：无网络限制，国内直连
完全本地运行，无需魔法上网，不受网络波动影响，响应速度仅取决于你的本地硬件性能。
🎯 优势4：模型自由选择，按需切换
Ollama 支持数十种开源大模型，你可以根据不同任务随时切换，找到性能与速度的最佳平衡点。
| 模型类型 |
推荐模型 |
适用场景 |
| 编程专用 |
qwen3-coder, deepseek-coder |
代码生成、补全 |
| 通用对话 |
llama3.2, mistral |
技术讨论、需求分析 |
| 代码审查 |
codellama, starcoder2 |
代码 review、优化建议 |
| 多语言 |
qwen2.5, glm-4 |
中英文混合场景 |
⚡ 优势5：官方支持，稳定可靠
这是 Ollama 官方发布的正式功能，API接口完全兼容 Anthropic Messages API，支持流式传输、多轮对话等特性，将持续更新维护，长期稳定。
二、系统要求和准备工作
在开始安装前，请确认你的电脑满足以下要求：
📋 最低配置
| 硬件 |
最低要求 |
推荐配置 |
| 操作系统 |
macOS 12+ / Ubuntu 20.04+ / Windows 10+ |
macOS 14+ / Ubuntu 22.04+ / Windows 11 |
| CPU |
4核心 |
8核心及以上 |
| 内存 |
8GB |
16GB 及以上 |
| 磁盘空间 |
20GB 可用空间 |
50GB 及以上 |
| 显卡（可选） |
无 |
NVIDIA GPU 8GB+ VRAM |
⏱️ 安装时间预估
- 软件安装：5-10 分钟
- 模型下载：10-30 分钟（取决于网速）
- 配置调试：5 分钟
- 总计：20-45 分钟
三、完整安装配置教程（保姆级）
第一步：安装 Ollama
Ollama 是运行本地大模型的核心引擎，支持主流操作系统。
验证安装：
在终端执行：
ollama --version
预期输出类似 ollama version 0.14.0，说明安装成功。
第二步：下载编程模型
Ollama 官方推荐以下模型用于 Claude Code。
-
推荐方案1：Qwen3 Coder（强烈推荐）
阿里云开发的编程专用模型，性能优异，中文支持好。
ollama pull qwen3-coder
- 大小：约 7GB
- 参数：7B
- 上下文长度：128K tokens
-
推荐方案2：DeepSeek Coder（性能强悍）
DeepSeek 开发，代码生成质量极高。
ollama pull deepseek-coder:6.7b
- 大小：约 3.8GB
- 参数：6.7B
- 上下文长度：16K tokens
-
备选方案：CodeLlama（轻量级）
Meta 开发的经典编程模型，适合配置较低的电脑。
ollama pull codellama:7b
- 大小：约 3.8GB
- 参数：7B
- 上下文长度：16K tokens
查看已下载模型：
ollama list
第三步：启动 Ollama 服务
模型下载完成后，需要启动 Ollama 服务来响应 API 请求。
-
启动服务： 打开一个终端窗口，执行：
ollama serve
重要： 这个终端窗口不要关闭，它会持续运行服务。默认监听地址是 http://localhost:11434。
-
验证服务运行： 再打开一个新的终端窗口，执行测试命令：
curl http://localhost:11434/api/tags
如果能看到包含已下载模型信息的 JSON 输出，说明服务正常运行。
第四步：安装 Claude Code
Claude Code 是 Anthropic 官方开发的 AI 编程助手 CLI 工具。
验证安装：
claude --version
第五步：配置环境变量（核心步骤）
最关键的一步是告诉 Claude Code 使用本地 Ollama 服务。
macOS / Linux 用户（永久配置）：
- 确定 Shell 类型 (
echo $SHELL)，编辑对应的配置文件（如 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc）。
- 在文件末尾添加：
# Ollama + Claude Code 配置
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434
export ANTHROPIC_MODEL=qwen3-coder
- 保存文件，然后执行
source ~/.bashrc（或 ~/.zshrc）使配置生效。
Windows PowerShell 用户（永久配置）：
- 编辑 PowerShell 配置文件 (
notepad $PROFILE)。
- 在文件中添加：
# Ollama + Claude Code 配置
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "ollama"
$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "http://localhost:11434"
$env:ANTHROPIC_MODEL = "qwen3-coder"
- 保存文件并重启 PowerShell。
第六步：启动 Claude Code！
一切配置完成后，在终端执行：
claude
如果看到类似下方的启动界面，并显示 Connected to: Ollama (qwen3-coder)，恭喜你，配置成功！
_____ _
/ ____| |
| | | | __ _ _ _ ___
| | | |/ _` | | | / __|
| |____| | (_| | |_| \__ \
\_____|_|\__,_|\__,_|___/
Connected to: Ollama (qwen3-coder)
Model: qwen3-coder
Context: 128K tokens
Type 'help' for available commands or start chatting!
>
第七步：功能测试
启动后，你可以尝试以下测试来验证核心功能是否正常：
- 代码生成： 输入
用 Python 写一个快速排序函数，要求使用递归、添加详细注释并包含测试用例。
- 代码解释： 输入
解释这段代码的工作原理：def fib(n): return n if n <= 1 else fib(n-1) + fib(n-2)。
- 多轮对话： 连续提问关于设计博客系统数据库、增加评论功能、防止恶意评论等问题，看模型是否能记住上下文。
- 文件操作： 在项目目录启动 Claude Code，输入
读取当前目录的 README.md 文件，总结项目功能。
- 代码重构： 输入
重构这段代码，提高可读性和性能： 后附上一段简单的计算器函数代码。
四、常用命令和使用技巧
基础命令：
# 启动 Claude Code（使用配置的默认模型）
claude
# 指定模型启动
claude --model deepseek-coder:6.7b
# 查看版本
claude --version
# 清除对话历史
claude --clear
临时切换模型：
claude --model qwen3-coder
claude --model deepseek-coder:6.7b
claude --model codellama:7b
交互界面中的特殊命令：
> /help # 显示帮助
> /clear # 清除当前对话历史
> /save chat.txt # 保存对话到文件
> /exit # 退出
性能优化技巧：
- 调整上下文长度（如果内存不足）：
claude --model qwen3-coder --context-length 32768
- 启用 GPU 加速（如果有 NVIDIA 显卡）：先停止 Ollama 服务，然后执行：
OLLAMA_GPU=1 ollama serve
- 批量模式（非交互式使用）：
echo "写一个 Python 的冒泡排序" | claude --model qwen3-coder > output.py
五、进阶配置：多模型智能路由
你可以配合 Claude Code Router 实现根据任务类型自动选择最合适的模型。
- 安装 Claude Code Router (需 Node.js >= 16)：
npm install -g claude-code-router
- 创建配置文件
~/.claude-code-router/config.json，配置不同任务路由到不同模型（如 qwen3-coder 用于代码生成，deepseek-coder 用于代码审查）。
- 启动路由服务：
claude-code-router
- 修改 Claude Code 环境变量，指向 Router 地址：
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8080
六、常见问题与解决方案
七、适用场景与最佳实践
最适合的场景：
- 个人开发者和学生： 预算有限，注重隐私，需要大量练习。
- 企业内网开发： 有严格的数据安全合规要求。
- 开源项目贡献： 需要频繁生成代码和文档，希望环境可复现。
- 离线开发环境： 在网络不稳定或无网络条件下工作。
最佳实践建议：
- 模型选择策略： 日常开发用
qwen3-coder，代码审查用 deepseek-coder，快速原型用 codellama:7b。
- 项目配置： 在项目根目录创建
.claude-config 文件定义模型和参数，启动时通过 --config 加载。
- 定期更新： 定期执行
ollama pull 更新模型到最新版本，并使用 ollama rm 删除旧版本以节省空间。
八、与官方方案对比总结
| 对比维度 |
Ollama 本地方案 |
Anthropic 官方 API |
| 💰 成本 |
✅ 完全免费 |
⚠️ $20/月 + API 费用 |
| 🔒 隐私 |
✅ 100% 本地处理 |
⚠️ 云端处理 |
| 🌐 网络 |
✅ 无需外网 |
⚠️ 需要稳定外网 |
| ⚡ 速度 |
⚠️ 取决于硬件 |
✅ 稳定快速 |
| 🎯 准确性 |
⚠️ 略低于顶级模型 |
✅ 最高水准 |
| 🔧 配置难度 |
⚠️ 需要手动配置 |
✅ 开箱即用 |
| 📊 可扩展性 |
✅ 可自定义模型 |
⚠️ 固定模型 |
结论： 对于追求高性价比、数据隐私和无网络限制的开发者，Ollama 本地方案是极具吸引力的选择。主流配置（16GB内存）已能满足日常开发需求，每年可节省数百美元。
九、总结：拥抱开源，拥抱自由
通过配置 Ollama，你不仅可以免费使用 Claude Code 的核心功能，还能完全掌控自己的数据隐私。这不仅是技术方案，更代表了一种理念：AI 工具应更开放，开发者应拥有选择和数据掌控的自由。
立即开始你的免费 AI 编程之旅吧！
- 安装 Ollama
- 下载
qwen3-coder 模型
- 配置环境变量
- 启动 Claude Code
如果在过程中遇到任何问题，可以回顾文中的“常见问题”部分，或到 云栈社区 的 开源实战 和 人工智能 板块与其他开发者交流探讨。让我们一起拥抱开源技术，用更低的成本创造更大的价值。
发表于 前天 16:47
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