关键词：Claude Code｜免费 API｜Qwen3 Coder｜Gemini 2.5 Pro｜GLM-4.5｜Claude-Sonnet-4

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写在前面
Claude Code 被公认为「地表最强 AI 编程助手」，但官方每 5 小时仅给 10~40 条额度，想“用爽”得掏 ¥1400+/年的 Max 订阅。
本文亲测 4 条零成本曲线救国路线，国内网络即可跑通，每天白嫖 2000+ 次调用，3 分钟搞定。

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一、准备工作（1 分钟）

步骤	操作	备注
1. 安装 Node.js	node -v  ≥ 18	官网下载
2. 全局安装 Claude Code	npm install -g @anthropic-ai/claude-code	CLI 工具，跨平台
3. 安装路由神器	npm install -g claude-code-router	开源项目，可接入任意 LLM

完成后在终端键入 claude，首次启动按提示选择 API 模式 即可。

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二、5 大免费 API 接入方案

① 魔搭 Qwen3 Coder（国内直连，每日 2000 次）

配置项	说明
申请令牌	魔搭社区  → 头像 → 绑定阿里云 → 访问令牌 → 新建
模型优势	中文代码场景优化，延迟低

② Google Gemini 2.5 Pro（需科学上网，免费 60 RPM）

配置项	说明
申请密钥	Google AI Studio  → Get API Key
模型优势	128 k 上下文，超长文件分析

③ 智谱 GLM-4.5（国内直连，新号 2000 万 Tokens）

配置项	说明
注册福利	专属邀请链接  再领 2000 万
模型优势	中文理解、注释生成极佳

④ OpenRouter 调用 Claude-Sonnet-4（低延迟，按需付费）

配置项	说明
申请密钥	OpenRouter  → Keys → Create
模型优势	官方 Claude 品质，支持 Function Calling

⑤ iflow 调用 Deepseek-3.1（阿里出品，国内直连，限时免费）

配置项	说明
申请密钥	iflow  → Keys → Create
模型优势	阿里官方品质，支持多种模型

三、新建.claude-code-router文件夹并配置文件config.json，启动 & 常用命令

在win10电脑一般位置（有的不一样，大致都这样自己找下.文件夹名那种文件夹的位置即可）：系统(C:)＞用户 ＞Administrator ＞.claude-code-router（新建）

Mac电脑一般位置：用户>系统盘（.文件名一般不会显示）可以把系统文件夹拉到IDE中（如图），就可以出现隐藏的.文件名；然后自己新建.claude-code-router并配置config.json

然后配置config.json

{
  "APIKEY": "your-secret-key",
  "PROXY_URL": "http://127.0.0.1:7890",
  "LOG": true,
  "API_TIMEOUT_MS": 600000,
  "NON_INTERACTIVE_MODE": false,
  "Providers": [
    {
      "name": "openrouter",
      "api_base_url": "https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
      "api_key": "sk-xxx",
      "models": [
        "google/gemini-2.5-pro-preview",
        "anthropic/claude-sonnet-4",
        "anthropic/claude-3.5-sonnet",
        "anthropic/claude-3.7-sonnet:thinking"
      ],
      "transformer": {
        "use": ["openrouter"]
      }
    },
    {
      "name": "deepseek",
      "api_base_url": "https://api.deepseek.com/chat/completions",
      "api_key": "sk-xxx",
      "models": ["deepseek-chat", "deepseek-reasoner"],
      "transformer": {
        "use": ["deepseek"],
        "deepseek-chat": {
          "use": ["tooluse"]
        }
      }
    },
    {
      "name": "ollama",
      "api_base_url": "http://localhost:11434/v1/chat/completions",
      "api_key": "ollama",
      "models": ["qwen2.5-coder:latest"]
    },
    {
      "name": "gemini",
      "api_base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/",
      "api_key": "sk-xxx",
      "models": ["gemini-2.5-flash", "gemini-2.5-pro"],
      "transformer": {
        "use": ["gemini"]
      }
    },
    {
      "name": "volcengine",
      "api_base_url": "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions",
      "api_key": "sk-xxx",
      "models": ["deepseek-v3-250324", "deepseek-r1-250528"],
      "transformer": {
        "use": ["deepseek"]
      }
    },
    {
      "name": "modelscope",
      "api_base_url": "https://api-inference.modelscope.cn/v1/chat/completions",
      "api_key": "",
      "models": ["Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct", "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507"],
      "transformer": {
        "use": [
          [
            "maxtoken",
            {
              "max_tokens": 65536
            }
          ],
          "enhancetool"
        ],
        "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507": {
          "use": ["reasoning"]
        }
      }
    },
    {
      "name": "dashscope",
      "api_base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions",
      "api_key": "",
      "models": ["qwen3-coder-plus"],
      "transformer": {
        "use": [
          [
            "maxtoken",
            {
              "max_tokens": 65536
            }
          ],
          "enhancetool"
        ]
      }
    },
    {
      "name": "aihubmix",
      "api_base_url": "https://aihubmix.com/v1/chat/completions",
      "api_key": "sk-",
      "models": [
        "Z/glm-4.5",
        "claude-opus-4-20250514",
        "gemini-2.5-pro"
      ]
    }
  ],
  "Router": {
    "default": "deepseek,deepseek-chat",
    "background": "ollama,qwen2.5-coder:latest",
    "think": "deepseek,deepseek-reasoner",
    "longContext": "openrouter,google/gemini-2.5-pro-preview",
    "longContextThreshold": 60000,
    "webSearch": "gemini,gemini-2.5-flash"
  }
}

动作	命令
首次启动	ccr code
网页编辑api并选择模型	ccr ui
从新启用	ccr restart
端口被占	ccr stop  → 修改 config.json 端口 → ccr restart

首次ccr code出现问题不成功，大部分原因就是配置不对

使用命令 ccr ui来设置即可：

1.选择对应的平台

2.填写上面对应平台已经申请过的API

3.每项都需要选择，选择结束后需要点击右上角的保存并重启即可

修改保存过后输入指令： ccr restart

四、效果演示

配置完毕后输入ccr code

然后就可以国内免费使用啦！

五、常见问题 FAQ

1. 1. 启动报 3456 端口占用？
   在 config.json 末尾加 "port": 3457 即可。

2. 2. 国内网络无法访问 Gemini？
   换用 Qwen3 或 GLM-4.5，无需代理。

3. 3. Claude-Sonnet-4 还是收费？
   OpenRouter 提供 $5 免费额度，个人轻度使用足够。

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