Claude Code 第三方 API 设置：以极低成本运行 GLM、Kimi 和 DeepSeek

Claude Code 是目前市面上最出色的智能编程工具之一，但同时也是在大规模使用中成本最高的工具之一，重度用户在标准 API 下每天的开销可高达 13 美元（CloudZero, 2026）。大多数人忽略的一点是：驱动 Claude Code 的模型是可替换的。只需设置一个环境变量，你就能将 Claude Code 指向不同的后端，包括 GLM、Kimi 和 DeepSeek 等性价比极高的开源权重模型。

本指南提供了一份关于 Claude Code 第三方 API 设置的保姆级教程。你将深入了解重定向的底层原理、具体的配置参数、如何选择模型以及如何验证配置是否正确。整个过程只需约五分钟，且从第一天起就能看到节省的开支。

核心摘要

• Claude Code 通过 ANTHROPIC_BASE_URL 环境变量读取后端地址，因此任何兼容 Anthropic 的端点都可以在不改动应用代码的情况下替代默认端点（Claude Code 文档, 2026）。
• 只需编辑 ~/.claude/settings.json 即可完成设置，无需代理或封装脚本。
• 开源权重模型可大幅降低 token 成本：DeepSeek V4 Flash 的每百万输入 token 成本仅约 0.14 美元，而前沿模型则需数美元（Codersera, 2026）。
• 使用聚合多个模型的网关端点，只需修改一行代码即可切换模型，无需为五个不同的供应商分别注册密钥。

为什么要进行 Claude Code 第三方 API 设置

最直接的原因是成本，且差异非常明显。像 Claude Code 这样的智能编程工具在每一步推理时都会重新发送累积的上下文，因此完成相同任务所消耗的 token 是对话窗口的 10 到 100 倍（LeanOps, 2026）。正是这种 token 乘数效应，导致一个复杂的任务可能会悄无声息地花掉好几美元，让团队每个工程师的月账单高达数百美元。

通过 Claude Code 第三方 API 设置，可以直接从源头——即 token 单价——来优化账单。无需为每一次编辑、重构和测试运行支付昂贵的前沿模型费用，你可以将大部分工作路由到成本低得多的开源模型上。在日常编程任务中，模型间的质量差距远小于价格差距。此设置的目的不是放弃 Claude Code，而是让你在使用心仪工具的同时，享受开源模型的定价。

第二个重要原因是可访问性，这对居住在 Anthropic 未直接服务地区的用户尤为关键。第三方端点为开发者提供了一种稳定、兼容的方式来使用 Claude Code，而无需依赖单一供应商的计费或可用性。

Claude Code 第三方 API 设置的底层原理

在粘贴任何配置之前，了解其运作机制很有帮助。Claude Code 并没有将 Anthropic 的服务器写死。在启动时，它会读取几个环境变量，其中最重要的是 ANTHROPIC_BASE_URL。默认情况下，它指向 Anthropic 的 API。只需修改它，Claude Code 的所有请求就会自动发送到新地址（Claude Code 文档, 2026）。

为了使其生效，第三方端点必须支持 Claude Code 所需的协议，即 Anthropic Messages API 格式。这就是为什么你不能直接将其指向原始 OpenAI 端点的原因。提供商必须公开一个兼容 Anthropic 的 URL。许多模型提供商现在都提供了此类端点，而将多种开源模型聚合在一起的网关则负责转换，确保 GLM、Kimi 或 DeepSeek 都能以 Claude Code 理解的格式进行响应。

以下三个变量起着核心作用：

• ANTHROPIC_BASE_URL：Claude Code 发送请求的目标地址。
• ANTHROPIC_AUTH_TOKEN：该端点的 API 密钥（非 Anthropic 密钥）。
• ANTHROPIC_MODEL：端点所运行的模型名称。

一旦你理解了该应用只是一个指向特定 URL 的客户端，剩下的设置就非常简单了。

Claude Code 第三方 API 设置：逐步指南

这是本指南的核心。以下示例使用了 Atlas Cloud，因为它提供了一个兼容 Anthropic 的端点，聚合了主要的开源权重模型。这不仅能缩短配置时间，还能让你在未来更换模型时无需重新操作。同样的步骤适用于任何兼容提供商；只需修改基本 URL 和密钥即可。

第 1 步：获取 API 密钥和基本 URL

完成此步骤后，你将获得两个字符串：端点 URL 和密钥。

1. 在选定的提供商处创建账户，并打开 API 密钥部分。
2. 生成一个专门用于编程或智能代理的密钥。在 Atlas Cloud 上，创建时请选择 Coding Plan，这会将密钥与基于额度的编程配额挂钩，而非普通预付费模式。
3. 将密钥复制到安全的地方，并记下基本 URL。对于 Claude Code，Atlas Cloud 使用 https://api.atlascloud.ai（注意：Claude Code 端点末尾没有 /v1 后缀，这是常见的出错点）。

第 2 步：编辑 settings.json

此步骤完成后，Claude Code 将指向新的后端。请根据你的操作系统打开配置文件：

• macOS / Linux: ~/.claude/settings.json
• Windows: %USERPROFILE%\.claude\settings.json

粘贴以下内容，并将 token 替换为你的真实密钥：

plaintextCopy
1{
2  "env": {
3    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your-atlas-api-key",
4    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.atlascloud.ai",
5    "ANTHROPIC_MODEL": "zai-org/glm-5.1",
6    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "zai-org/glm-5.1",
7    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "zai-org/glm-5.1",
8    "CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS": "1"
9  }
10}

一个可以避免许多麻烦的细节：将 ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL 和 ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL 设置为同一模型，这意味着 Claude Code 的后台任务（如总结等小型快速调用）也会路由到你选择的模型，而不会因为默认模型不可用而失败。

第 3 步：选择适合任务的模型

此步骤完成后，你将拥有一个合理的默认模型。ANTHROPIC_MODEL 的值只是提供商识别的模型 ID 字符串。使用聚合端点时，切换模型只需一行代码：今天设置为 zai-org/glm-5.1，明天换成 moonshotai/kimi-k2.6，或者在大批量后台工作中切换到 deepseek-ai/deepseek-v4-flash，只需重启 Claude Code 即可。无需新的密钥，也无需新的配置块。

第 4 步：验证 Claude Code 第三方 API 设置

此步骤将验证配置是否成功。在任何项目目录中打开终端并运行：

plaintextCopy
1claude

然后尝试一个简单任务，例如要求它解释某个文件或编写一个单行函数。如果它正常响应，说明重定向已生效，请求已发送到第三方模型。如果出现身份验证错误，请检查密钥是否正确或是否有意外空格。如果出现连接错误，请重新检查基本 URL，尤其是针对特定工具是否需要 /v1 后缀。

为 Claude Code 第三方 API 设置选择模型

选择模型是决定最终节省多少成本的关键。明智的做法是：日常工作默认使用强大且廉价的开源模型，仅在处理高难度推理任务时才使用昂贵的模型。这种能力确实存在：在 SWE-Bench Pro 测试中，领先的开源模型得分在 70 多分，而顶级前沿模型得分约为 91 分（Codersera, 2026）。在最困难的问题上差距确实存在，但对于日常功能开发和重构，这种差距几乎可以忽略不计。

在基于额度的网关上，每个模型都有一个映射系数，用于将 token 用量转换为额度，你可以一眼看出相对成本。以下是几种流行编程模型的对比：

来源：Atlas Cloud Coding Plan 额度规则。额度成本 = 输入 token × 输入系数 + 输出 token × 输出系数。

对于大多数开发者的实用建议：交互式编程使用 GLM-5.1 或 Kimi K2.6，批量或后台任务切换到 DeepSeek V4 Flash，只有在开源模型无法解决的偶尔任务中才使用前沿模型。

一种配置，多种工具：不止于 Claude Code

支撑 Claude Code 第三方 API 设置的端点不仅限于 Claude Code。大多数开发者会运行多个智能代理：终端中的 Codex、编辑器中的 Cursor、OpenClaw 或 OpenCode。将每个工具指向不同的供应商意味着要管理多个密钥和账单。将它们全部指向同一个兼容 OpenAI 的基本 URL，可以将所有开支合并到一个额度池中，且只需在一个地方切换模型。

对于 Codex，配置位于 ~/.codex/config.toml：

plaintextCopy
1model_provider = "atlas_coding_plan"
2model = "zai-org/glm-5.1"
3
4[model_providers.atlas_coding_plan]
5name = "atlascloud"
6base_url = "https://api.atlascloud.ai/v1"
7wire_api = "chat"
8requires_openai_auth = true

你的密钥应填写在 ~/.codex/auth.json 中的 OPENAI_API_KEY 字段。OpenClaw、OpenCode、Cursor 以及 Copilot 风格的客户端都使用相同的 https://api.atlascloud.ai/v1 基本 URL，并遵循兼容 OpenAI 的协议。请记住这一点差异：Claude Code 使用纯粹的 https://api.atlascloud.ai，而兼容 OpenAI 的工具则需要 /v1 路径。

这种整合方式也有助于预算管理。每日刷新的固定额度额度在智能代理陷入循环时设置了一个硬性上限，预付费包则可以处理偶尔的超量需求。如果额度在周期中途耗尽，按比例升级只需支付差价，无需购买新计划。

避免常见的 Claude Code 第三方 API 设置错误

大多数配置失败都可以追溯到极少数的错误，且几乎都发生在配置文件字符串中，而不是深层问题。

基本 URL 路径错误。 这是最常见的错误。Claude Code 和兼容 OpenAI 的工具往往对同一提供商的要求路径不同。如果 Claude Code 抛出连接错误，请检查你的端点是否需要 /v1 后缀。

错误地使用了 Anthropic 密钥。 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 必须是第三方提供商的密钥，而非 Anthropic 密钥。它们互不通用，使用错误密钥产生的身份验证错误往往比看起来复杂得多。

忘记后台模型变量。 如果你只设置了 ANTHROPIC_MODEL，但将 Haiku 和 Sonnet 的默认值留作不可用的 Anthropic 模型，Claude Code 的小型后台调用可能会失败。请确保这三个变量都设置为你的端点支持的模型。

假设所有功能都能完美移植。 第三方模型处理核心编程循环表现良好，但某些特定提供商的扩展功能和最新的模型行为可能与 Anthropic 默认值不同。在处理关键任务前，先从日常任务开始验证。

关于 Claude Code 第三方 API 设置的常见问题

Claude Code 第三方 API 设置很难吗？

不难。基本设置只需编辑 ~/.claude/settings.json 并添加三四个环境变量，大约耗时五分钟。除非你希望在会话中途切换模型，否则不需要代理或封装脚本。

Claude Code 第三方 API 设置实际上能节省多少钱？

取决于你选择的模型，但价格差异巨大。DeepSeek V4 Flash 的每百万输入 token 成本仅约 0.14 美元，而前沿模型则要数美元（Codersera, 2026）。将日常工作路由到开源模型，通常能在不改变编码方式的情况下，将单 token 账单削减 70% 以上。

完成设置后我应该用什么模型？

对于交互式编程，GLM-5.1 或 Kimi K2.6 等强大的通用模型是不错的选择。对于对延迟不敏感的大批量后台任务，DeepSeek V4 Flash 非常合适。保留一个前沿模型，仅供开源模型无法解决的偶尔任务使用。

完成设置后所有功能都能用吗？

核心智能编程循环运行良好，因为它依赖于兼容端点实现的标准 Messages API。某些特定提供商的功能或模型特有行为可能与 Anthropic 默认值不同，因此在低风险任务上进行测试是明智的。

如果想切回 Anthropic，必须撤销设置吗？

不需要。只需保留你的 Anthropic 密钥，然后恢复原始的 ANTHROPIC_BASE_URL（或删除 settings.json 中的重写覆盖），Claude Code 就会切回 Anthropic。许多开发者会同时保存两份配置，根据任务需要随时切换。

结论

Claude Code 第三方 API 设置是 2026 年开发者可以进行的最具杠杆效应的五分钟改动。工具本身保持不变，但后端和账单却发生了质变。将 ANTHROPIC_BASE_URL 指向一个兼容 Anthropic 的端点，选择适合任务的开源权重模型，你就能在保持原有工作流的同时，仅支付前沿模型价格的一小部分。如果你希望通过一个密钥和一个预算管理包括 Codex、OpenClaw 在内的所有工具，可以通过 Atlas Cloud Coding Plan 控制台进行配置，随时修改一行代码即可切换模型。