今天在 GitHub Trending 上看到一个有意思的项目：Free Claude Code，它是一个本地代理工具，可以将 Claude Code 和 Codex 与任何 OpenAI 兼容的 AI 提供商连接起来，支持 24+ 云端及本地模型——换句话说，你不需要给 Anthropic 或 OpenAI 付费，就能用上最强 AI 编程助手。
一、项目概述
Claude Code 和 Codex CLI 是目前最强的 AI 编程工具，但两者都依赖官方付费 API（Anthropic 的 Claude API 和 OpenAI 的 GPT 模型）。对于想节省成本、或者希望灵活切换模型的开发者来说，这是一道门槛。
Free Claude Code（以下简称 FCC）解决了这个问题：它通过一个本地 HTTP 代理，将 Claude Code 和 Codex 的请求路由到任意 OpenAI 兼容的第三方提供商，从而绕过官方 API 的绑定。
核心特性一览：
- 支持 24+ 云端和本地模型提供商
- Claude Code 和 Codex 原生
/model选择器完全可用 - 支持按流量级别（Opus/Sonnet/Haiku）分别路由到不同模型
- 提供本地管理 Admin UI（浏览器界面配置）
- 支持 VS Code、JetBrains 插件集成
- 可选 Discord / Telegram 机器人扩展，支持语音笔记转录
二、技术原理
架构设计
FCC 本质是一个运行在本地（默认 127.0.0.1:8082）的 FastAPI 服务器，充当 Claude Code/Codex 与外部 AI 提供商之间的协议翻译层。
从 pyproject.toml 可以看出核心技术栈：
- Python 3.14：项目明确要求 3.14 及以上
- FastAPI：HTTP 代理核心框架
- uvicorn：ASGI 服务器
- httpx[socks]：支持 SOCKS 代理的 HTTP 客户端
- openai：OpenAI 兼容 API 调用
- pydantic：配置和数据校验
- loguru：结构化日志
CLI 入口点设计非常清晰：
[project.scripts]
fcc-server = "free_claude_code.cli.entrypoints:serve" # 启动代理服务器
fcc-claude = "free_claude_code.cli.launchers.claude:launch" # 启动 Claude Code
fcc-codex = "free_claude_code.cli.launchers.codex:launch" # 启动 Codex
支持的 AI 提供商
项目支持的提供商非常广泛，几乎涵盖了主流的云端和本地方案：
| 类型 | 提供商 | 代表模型 |
|---|---|---|
| 云端 | NVIDIA NIM | nemotron-3-super-120b |
| 云端 | OpenRouter | openrouter/free |
| 云端 | Google AI Studio | gemini-3.1-flash-lite |
| 云端 | DeepSeek | deepseek-chat |
| 云端 | Mistral | devstral-small-latest |
| 云端 | Groq | llama-3.3-70b-versatile |
| 云端 | Cerebras | gpt-oss-120b |
| 云端 | Kimi（月之暗面） | kimi-k2.5 |
| 本地 | LM Studio | 任意本地模型 |
| 本地 | llama.cpp | 任意本地模型 |
| 本地 | Ollama | 任意本地模型 |
Claude Code 和 Codex 都使用 OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions 接口格式，而各提供商的 API 恰好也大多遵循此标准，FCC 只需做请求转发和响应透传即可。
模型分级路由
FCC 支持通过环境变量设置不同级别的 fallback 模型：
MODEL=open_router/openrouter/free # 全局默认
MODEL_OPUS=nvidia_nim/moonshotai/kimi-k2.6 # Opus 级专用
MODEL_SONNET=open_router/openrouter/free # Sonnet 级专用
MODEL_HAIKU=lmstudio/qwen3.5-coder # Haiku 级专用
这意味着当你用 /model 切换到 Opus 级别时，流量会自动路由到你配置的高配模型。
三、安装与快速开始
环境要求
- Python 3.14+
- Node.js（仅在需要 Claude Code/Codex 本身时需要）
- uv 包管理器（安装脚本会自动安装）
一键安装
macOS / Linux：
curl -fsSL "https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code/blob/main/scripts/install.sh?raw=1" | sh
Windows PowerShell：
irm "https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code/blob/main/scripts/install.ps1?raw=1" | iex
安装脚本会自动安装 uv、Python 3.14 和 Claude Code/Codex（如未安装）。
启动并配置
第一步，启动服务器：
fcc-server
服务器日志会显示 Admin UI 地址：
INFO: Admin UI: http://127.0.0.1:8082/admin (local-only)
第二步，打开 Admin UI，选择提供商并填入 API Key，然后点击 Validate → Apply。以 NVIDIA NIM 为例，只需三步：获取 API Key → 粘贴 → 验证。
第三步，直接运行：
fcc-claude # 使用 Claude Code
fcc-codex # 使用 Codex
四、编辑器集成
VS Code + Claude Code
安装 Claude Code VS Code 扩展后，在设置中配置环境变量：
"claudeCode.environmentVariables": [
{ "name": "ANTHROPIC_BASE_URL", "value": "http://localhost:8082" },
{ "name": "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN", "value": "freecc" },
{ "name": "CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY", "value": "1" }
]
重载扩展后，Claude Code VS Code 插件会直接连到 FCC 代理，与在终端中使用 fcc-claude 效果完全一致。
JetBrains IDE + Claude ACP
在 ~/.jetbrains/acp.json（macOS/Linux）或对应路径（Windows）中配置环境变量，同样指向 localhost:8082 即可。
Discord / Telegram 扩展
在 Admin UI → Messaging 中配置后，FCC 还能作为 Discord 机器人或 Telegram 机器人使用，支持 /stop 和 /clear 命令，并可开启语音笔记转录功能（支持 NVIDIA NIM 或本地 Whisper）。
五、常见问题
Q: FCC 支持中文模型吗？
支持。Kimi（kimi/kimi-k2.5）和 MiniMax（minimax/MiniMax-M3）均已列入支持的提供商列表。
Q: 使用本地模型（如 LM Studio）需要额外配置吗？
只需确保 LM Studio 启动了本地服务器（默认 localhost:1234），FCC 会自动发现并连接。
Q: 如果所有提供商的 API 都用完了怎么办？
FCC 本身不存储任何 API Key，也不会缓存请求，你可以随时切换到其他提供商，或者改用完全本地化的 Ollama/llama.cpp 方案。
六、总结
Free Claude Code 是一个极具工程巧思的开源项目：它没有重新造轮子，而是巧妙地利用 Claude Code 和 Codex 对 OpenAI 兼容接口的原生支持，架起一座桥，让最强 AI 编程工具与所有 OpenAI 兼容模型自由互联。如果你对 AI 编程工具感兴趣、又想避免官方 API 的绑定和高昂费用，FCC 值得一试。