核心概念：开源模型 vs 闭源模型#

在开始实操前，理解闭源与开源模型的区别非常重要。闭源模型（如 GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet）通常性能更强、工具调用更稳定，但按 Token 收费且价格不菲。而开源模型（如 Qwen、Gemma）可以通过下载在本地免费运行，或者在云端以极低成本调用。

虽然开源模型在处理极为复杂的代码逻辑时可能略逊一筹，但它们与顶级闭源模型之间的性能差距正在快速缩小。对于日常的代码阅读、总结、文件检索、简单的脚手架（Scaffolding）搭建等任务，开源模型完全可以胜任。

方法一：使用 Ollama 在本地免费运行#

这是最彻底的免费方案，模型完全运行在本地硬件上，隐私性极佳。

1. 安装 Ollama：前往 Ollama 官网下载对应操作系统的安装包并安装。

2. 选择并下载模型：建议参考 OpenRouter 上的编程模型跑分榜单。例如，可以选择性能不错的 Qwen 3.5（9B 参数版本）。在 VS Code 终端中运行命令进行下载，例如 ollama pull qwen:9b。

3. 配置并启动 Claude Code：在终端中输入专属启动命令（如 ollama launch claude），此时会弹出一个选择列表，让你指定刚才下载好的本地模型。

4. 注意事项：

   • 即使使用本地模型，首次登录 Claude Code 仍需绑定 Anthropic 账号并充值至少 5 美元以激活 API 权限。但由于后续调用的是本地模型，这 5 美元并不会被扣除。

   • 本地模型的运行速度取决于电脑配置（如 RAM 和 GPU）。如果遇到上下文丢失的问题，可以通过 Ollama 命令手动扩大模型的上下文窗口限制（Context Window）。

方法二：通过 OpenRouter 接入免费 / 廉价云端模型#

如果本地电脑硬件配置一般，OpenRouter 提供了极佳的云端替代方案。它不仅汇集了海量模型，还提供了一批完全免费的开源模型接口。

1. 注册并充值 OpenRouter：前往 OpenRouter 官网注册。为了解除每天 50 次免费调用的限制，建议充值 5 到 10 美元（这笔钱放在账户里不花，仅用于提升调用额度至每天 1000 次）。获取 OpenRouter 的 API 密钥。

2. 修改项目配置文件：在代码项目中找到 .claude/settings.local.json 文件。

3. 替换 API 终端及模型配置：

   • 将 API URL 指向 OpenRouter。

   • 将 Anthropic 的 Token 字段替换为 OpenRouter API 密钥。

   • 关键避坑点：务必将配置文件中所有的模型选项（包括默认模型、Sonnet 模型、Haiku 模型等）全部手动修改为指定的 OpenRouter 免费模型。如果不把 Haiku 替换掉，Claude Code 在后台执行一些隐蔽的工具调用（如搜索文件）时，仍会默认调用官方的 Haiku 模型，导致意外扣费。

4. 启动测试：配置完成后，再次打开 Claude Code 终端。此时，就可以享受到云端极速的响应，且不用花一分钱。

开源模型的局限性与适用场景#

将 Claude Code 与开源模型结合是一把双刃剑。

• 局限性：由于开源模型并未针对 Claude Code 的底层 JSON 工具调用进行过专门训练，它们在使用「网络搜索」等复杂工具时可能会报错或失败。

• 最佳适用场景：适合低风险、高频次的任务。比如整理本地文件、总结超长代码库、批量阅读日志等。

• 终极性价比策略：除了完全免费的模型外，也可以在 OpenRouter 上选择极低成本的优秀开源模型（如 Gemma 4 的 31B 版本）。这些模型极其聪明，但调用成本可能比 Claude Opus 便宜 50 到 100 倍！

无论选择本地化还是低成本云端方案，合理管理 Token 和上下文，都是高效利用 AI 辅助编程的关键。

Ollama + Claude Code = 99% CHEAPER