Claude Code 配置国产大模型

当 Anthropic 推出终端 AI 助手 Claude Code 时，其深度的本地代码库理解与自动化执行能力，确实惊艳了无数习惯于终端操作的开发者。它不再是单纯的“聊天框”，而是真正坐镇命令行、能帮你重构和排查 Bug 的 AI Agent。

然而，在国内的实际开发环境中，网络延迟、API 访问限制以及高频调用带来的昂贵账单，往往让这件神兵利器在落地时打了折扣。

幸运的是，2026 年的今天，国产大模型在代码生成与逻辑推理能力上已经迎来了爆发式增长。将 Claude Code 的终端原生体验 与 国产大模型（如 DeepSeek、通义千问等）极具性价比的算力 相结合，便诞生了当前兼顾极客体验与高 ROI 落地的终极生产力组合。

本文将以 DeepSeek 为例，为你打通 Claude Code 的全直连、低延迟、高性价比开发工作流。

0x01 获取 Base Url、API Key 和 model ID

在正式调通本地 Agent 之前，我们需要先摸清底层通信所需的核心三要素：

• Base URL (基础路由地址)：决定本地 Agent 流量去向的通信中枢。我们将通过修改它，将原本去往 Anthropic 的数据包强行重定向至国内服务节点。
• API Key (鉴权令牌)：访问远程接口的专属凭证，只有携带合规的身份凭证，后端云服务才会正确响应请求。
• Model ID (目标模型标识)：指定具体的推理大脑。例如若想调用最新的 DeepSeek V4 Pro，查阅官方文档可知其标准 Model ID 为 deepseek-v4-pro

1. 申请 DeepSeek API Key

1. 登录DeepSeek 开放平台
2. 进入 API Keys 页面点击创建令牌，妥善记录生成的密钥（该密钥只显示一次）。

2. 核心架构适配数据

DeepSeek API 原生兼容 OpenAI 及 Anthropic 的标准协议规范。通过覆写配置参数，我们可以直接在原本绑定官方生态的软件中，实现底层的“偷天换日”。

具体的适配参数映射表如下：

PARAM	VALUE
base_url (OpenAI)	https://api.deepseek.com
base_url (Anthropic)	https://api.deepseek.com/anthropic
api_key	apply for an API key
model*	deepseek-v4-flash deepseek-v4-pro

📌 详情可参阅官方指引：首次调用 API | DeepSeek API Docs

0x02 部署本地环境：运行时与 Claude Code 安装

1. 安装 Node.js 运行时环境

Claude Code 的底层基于 Node.js 构建。所以我们本地需要具备 NodeJS 运行时环境。

备注

如果你极度追求系统纯净度，不想在本地手动配置笨重的 Node.js 环境，可以直接运行官方的独立 Native Binary 引导脚本，它会自动下载独立编译的、不依赖本地 Node 的原生可执行文件： 根据操作系统 - 只需要一行安装命令：

操作系统	安装命令	Section
Windows (PowerShell)	irm https://claude.ai/install.ps1 | iex	Jump ↓
Windows (WinGet)	winget install Anthropic.ClaudeCode	Jump ↓
Windows (WSL)	Same as macOS/Linux, inside WSL	Jump ↓
macOS (native)	curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash	Jump ↓
macOS (Homebrew)	brew install --cask claude-code	Jump ↓
Linux (Ubuntu/Debian)	sudo apt install claude-code (after repo setup)	Jump ↓
Linux (any distro)	curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash	Jump ↓

如果你选择走标准前端工具链生态（推荐，AI 时代全栈是一种趋势），请前往Node.js — 下载 Node.js®安装最新的 LTS 版本

安装完成 Node.js 后，在本地命令行环境下，运行

node -v

若正常回显版本号，说明系统运行时环境已就绪。

2. 安装 Claude Code

利用 Node.js 原生的包管理器 npm 全局安装：

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

这行命令的意思是使用 node.js 自带的包管理工具 npm 全局安装（-g） Claude code Cli，并挂载到系统全局环境变量路径中。

等待安装完毕后，执行以下命令

claude --version

如果正常返回版本号，证明 Claude Code 安装完毕。

但此时切勿直接启动。因为默认状态下的 Claude Code 在启动时会调取 Anthropic 的官方 OAuth 认证并监测用户地址，在国内无法直接访问。

我们将通过修改环境变量的方式，修改 Claude Code 的上游 API 调用，重定向到我们配置好的 DeepSeek 平台。

0x03 接入 DeepSeek：配置环境变量代理

📌 官方接入文档：接入 Claude Code | DeepSeek API Docs

我们在之前的步骤已经安装了 Claude Code，只需修改以下环境变量，其中 API Key 在 DeepSeek Platform 获取。根据你的操作系统，复制对应的变量在终端执行。

Linux / Mac 用户，直接在终端中执行：

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropicexport ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<你的 DeepSeek API Key>
export ANTHROPIC_MODEL=deepseek-v4-pro[1m]
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=deepseek-v4-pro[1m]
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=deepseek-v4-pro[1m]
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=deepseek-v4-flash
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=deepseek-v4-flash
export CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=max

Windows 用户，在 Powershell 中执行：

$env:ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.deepseek.com/anthropic"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<你的 DeepSeek API Key>"
$env:ANTHROPIC_MODEL="deepseek-v4-pro[1m]"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="deepseek-v4-pro[1m]"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="deepseek-v4-pro[1m]"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="deepseek-v4-flash"
$env:CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="deepseek-v4-flash"
$env:CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL="max"
$env:CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC="1"

配置完成后，切换进你的任意一个项目目录，即可使用 Claude Code

cd /path/to/my-project
claude

现在你应该可以在项目里使用 Claude Code 了

0x04 进阶调优：理解核心环境变量的底层行为

• ANTHROPIC_BASE_URL: 访问远程大模型接口的 base url，修改它将连接拦截到国内服务器
• ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: 传统的 Bearer 鉴权令牌，填入你的 DeepSeek API Key
• CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL: 子 Agent 的驱动核心。当主模型在分析架构时，Claude 会分化出多个子进程去并发执行文件读取、正则检索等小任务。这里将其指派为高性价比、极速响应的 deepseek-v4-flash，可以提升工具调用速度，并节省高频调用下的开销
• CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC="1": 一次性禁用更新、遥测和错误报告。Claude Code 真的很限制国内的使用，所以我会配置这个变量，保持尽量减少和连接 Anthropic 官方的联系
• ANTHROPIC_MODEL: 覆盖默认模型
• ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL: 覆盖默认 OPUS 模型
• ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL: 覆盖默认 SONNET 模型
• ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL: 覆盖默认 HAIKU 模型

努力级别控制：CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL

该参数直接干预大模型后台的思考深度与自主规划路由，更高级别将让模型更努力的思考，但是会带来更大的 token 消耗。有 5 个级别控制，可根据任务场景动态调整

1. Low - 极简思维模式。不进行深层发散，响应时效极高，遇到模糊边界会频繁打断并向开发者主动提问
2. Medium - 标准平衡模式。合理的默认设置，具备基础的演进路线规划
3. High - 拓展探索模式。开启深度推理，主动设计更长、更严谨的上下文回溯链条
4. xHigh - 扩展思维、持续推理、主动坚持。具备强烈的反思与纠错本能，会在后台反复验证逻辑，直到推导出坚固的方案
5. Max - 最大深度、多重视角、详尽探索。调动全部可用的算力深度，进行多重视角的沙盘推演。在处理陈旧历史遗留代码（Legacy Code）重构、或极度晦涩的 Bug 追溯时，直接拉满这一档会产生奇效（注意：这会带来更大的 Token 上下文消耗）

0x05 拓展阅读

• Claude 代码努力程度：每个编码任务的决策指南 |BSWEN --- Claude Code Effort Levels: A Decision Guide for Every Coding Task | BSWEN
• Claude Code Settings Reference (Complete Config Guide)