Claude Code 完全指南：从环境搭建到国产模型接入

你会得到什么

读完这篇文章，你的电脑上会有：

nvm — Node.js 版本管理器
Node.js — JavaScript 运行时环境
Claude Code — 终端里的 AI 编程助手
多模型配置能力 — 接入通义千问、DeepSeek、GLM、Kimi 等国内模型

工具链全景图

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     用户操作层                               │
│                    CC Switch (GUI)                          │
│                     /model 命令                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    Claude Code (CLI)                         │
│              原生 Anthropic Protocol                         │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                    适配层 / Gateway                          │
│    国内厂商服务端（协议转换）  /  OpenRouter（聚合路由）     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                  模型推理层                                   │
│  DeepSeek │ 通义千问 │ GLM │ Kimi │ Ollama 本地 │ ...       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Claude Code 本质是一个 CLI 客户端，通过 Anthropic 原生协议与大模型通信。国内厂商在自己的服务端做了一层协议适配，把 Anthropic 格式的请求翻译成模型能理解的格式，再返回结果。

这就是为什么只需改一个 ANTHROPIC_BASE_URL，Claude Code 就能无缝调用各种国产模型。

第一步：安装 Node.js（二选一）

你有两种方式来安装 Node.js，根据需求选择其一：

方式 A：直接安装 Node.js — 适合只跑 Claude Code 的个人用户，一步到位
方式 B：通过 nvm 安装 Node.js — 适合开发者或多项目环境，方便版本管理

方式 A：直接安装 Node.js（简单推荐）

如果你只是为了用 Claude Code，不需要管理多个 Node 版本，直接去官网下载即可。

Windows：

访问 https://nodejs.org/
页面上会显示两个版本，选择 LTS（长期支持版，绿色按钮）
下载安装包（.msi），双击运行
安装向导一路 Next 即可，默认会帮你配置好环境变量
验证安装：打开命令提示符（Win+R → cmd → 回车），输入：

node --version
npm --version

预期输出分别显示 v22.x.x 和 10.x.x 类似的版本号。

如果安装后提示"不是内部或外部命令"，请检查环境变量 Path 中是否包含 Node.js 的安装路径（默认 C:\Program Files\nodejs\），手动添加后关闭终端重新打开即可。

6. 配置 npm 国内镜像（可选，国内用户推荐）：

npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm config get registry

npm config get registry 应显示 https://registry.npmmirror.com。这样后续 npm install 会使用国内镜像，下载速度更快。

macOS / Linux：

macOS 用户可以 brew 安装：

brew install node

或者去官网下载 macOS 安装包（.pkg），双击完成。

Linux 用户（以 Ubuntu 为例）：

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs

验证：

node --version
npm --version

配置 npm 国内镜像（可选，国内用户推荐）：

npm config set registry https://registry.npmmirror.com

方式 B：通过 nvm 安装 Node.js（推荐开发者使用）

如果你需要管理多个 Node.js 版本，或者从事前端/全栈开发，建议使用 nvm。

如果你选择了方式 A（直接安装 Node.js），可以跳过下面整个方式 B 的内容，直接进入「第二步：安装 Claude Code」。

nvm 是什么，为什么需要它

不同项目对 Node.js 版本有不同要求：

老项目锁定 Node 16/18
新项目要求 Node 22+
全局工具（如 Claude Code）需要最新 LTS

直接安装/卸载 Node.js 很麻烦，而且容易残留环境变量和注册表项。nvm 的解决思路是：

nvm install 18    # 下载并安装 Node 18
nvm install 22    # 下载并安装 Node 22
nvm use 18        # 把 PATH 指向 Node 18
nvm use 22        # 把 PATH 指向 Node 22

底层原理：nvm 维护一个 NVM_SYMLINK（Windows 下是 Junction Point 联接点，macOS/Linux 下是符号链接），nvm use 本质是更新这个链接指向不同版本的 Node.js 安装目录。系统 PATH 里只需要放这个链接位置，就能全局访问。

Windows 安装 nvm

Windows 下推荐 nvm-windows（ https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases ），不需要 WSL。

1. 卸载已有 Node.js

如果之前直接安装过 Node.js，先去「控制面板 > 程序和功能」卸载，否则会和 nvm 冲突。同时检查环境变量，删掉已有的 NODE_HOME 或 Node.js 相关条目。

2. 下载安装包

访问上面链接，下载 nvm-setup.exe。

3. 运行安装程序

安装过程会让你选择两个路径：

路径	默认值	说明
nvm 安装路径	`%AppData%\nvm`	nvm 本体和已安装的 Node 版本存在这里
Node.js 存储路径	`C:\Program Files\nodejs`	这是联接点的位置，PATH 里会引用它

第二个路径就是 NVM_SYMLINK，记住它，后面配置环境变量会用到。

4. 配置环境变量

安装程序通常会自动配置，但如果后续 nvm 命令找不到，手动操作：

打开 系统属性 > 高级 > 环境变量，在"系统变量"区域：

新建两个变量：

变量名	变量值
`NVM_HOME`	nvm 安装路径（如 `C:\Users\你的用户名\AppData\Roaming\nvm`）
`NVM_SYMLINK`	Node.js 存储路径（如 `C:\Program Files\nodejs`）

编辑 Path 变量，添加：

%NVM_HOME%
%NVM_SYMLINK%

注意：修改环境变量后必须关闭旧的终端窗口，重新打开一个新的。 Windows 的环境变量在进程创建时读取，已运行的终端不会自动刷新。

5. 验证

nvm version

6. 配置国内镜像（可选）

国内源安装可能会出现对应node版本不存在的情况，例如nvm install lts指令安装失败等

打开 nvm 安装目录下的 settings.txt，追加：

node_mirror: https://npmmirror.com/mirrors/node/
npm_mirror: https://npmmirror.com/mirrors/npm/

这样后续安装 Node.js 走国内 CDN，速度快且稳定。

macOS / Linux 安装 nvm

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.1/install.sh | bash
source ~/.zshrc    # macOS 用户，Linux 用户请改用 ~/.bashrc
nvm --version

如果网络不通畅，可以搜索 nvm install 国内镜像 找到可用的镜像源。

安装 Node.js：

nvm install lts

可能会出现error installing 24.16.0: Node.js v24.16.0 is not yet released or is not available for download yet.的情况
这是因为设置了国内的镜像源，导致其 lts 别名指向了错误的远程路径，并非真的没有这个版本。

如果出现了，请尝试使用nvm list available指令，列出当前可用的node版本进行安装，选择LTS下的版本即可。
注意：Claude Code 官方要求 Node.js 版本 18.0.0 或以上，但为了获得更流畅的体验和更高的稳定性，强烈推荐使用 Node.js 22 LTS 版本

C:\Users\Administrator>nvm list available

|   CURRENT    |     LTS      |  OLD STABLE  | OLD UNSTABLE |
|--------------|--------------|--------------|--------------|
|    26.2.0    |   24.16.0    |   0.12.18    |   0.11.16    |
|    26.1.0    |   24.15.0    |   0.12.17    |   0.11.15    |
|    26.0.0    |   24.14.1    |   0.12.16    |   0.11.14    |
|    25.9.0    |   24.14.0    |   0.12.15    |   0.11.13    |
|    25.8.2    |   24.13.1    |   0.12.14    |   0.11.12    |
|    25.8.1    |   24.13.0    |   0.12.13    |   0.11.11    |
|    25.8.0    |   24.12.0    |   0.12.12    |   0.11.10    |
|    25.7.0    |   24.11.1    |   0.12.11    |    0.11.9    |
|    25.6.1    |   24.11.0    |   0.12.10    |    0.11.8    |
|    25.6.0    |   22.22.3    |    0.12.9    |    0.11.7    |
|    25.5.0    |   22.22.2    |    0.12.8    |    0.11.6    |
|    25.4.0    |   22.22.1    |    0.12.7    |    0.11.5    |
|    25.3.0    |   22.22.0    |    0.12.6    |    0.11.4    |
|    25.2.1    |   22.21.1    |    0.12.5    |    0.11.3    |
|    25.2.0    |   22.21.0    |    0.12.4    |    0.11.2    |
|    25.1.0    |   22.20.0    |    0.12.3    |    0.11.1    |
|    25.0.0    |   22.19.0    |    0.12.2    |    0.11.0    |
|   24.10.0    |   22.18.0    |    0.12.1    |    0.9.12    |
|    24.9.0    |   22.17.1    |    0.12.0    |    0.9.11    |
|    24.8.0    |   22.17.0    |   0.10.48    |    0.9.10    |

nvm指定安装 Node.js：

nvm install 24.12.0

安装完成后验证：

nvm use 24.12.0  # nvm使用node 24.12.0版本
node --version  # 查看node版本号
npm --version  # 查看npm版本号

常用命令速查：

命令	说明
`nvm install <version>`	安装指定版本
`nvm install lts`	安装最新 LTS
`nvm use <version>`	切换到指定版本
`nvm list`	查看已安装的版本
`nvm list available`	查看远程可安装版本
`nvm alias default <version>`	设置默认版本

第二步：安装 Claude Code

无论方式 A 还是方式 B，只要你的终端里 node 和 npm 命令能正常工作，就可以进行这一步。

Node.js 和 npm 就位后，安装 Claude Code 只需要一条命令。

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

-g 表示全局安装，claude 命令在任何目录下都可用
安装位置：Windows 在 %AppData%\npm，macOS/Linux 在 /usr/local/bin 或 ~/.nvm/.../bin

验证：

claude --version

显示版本号说明安装成功。

首次使用，进入项目目录运行 claude，会引导浏览器登录 Anthropic 官方账号完成认证。

第三步：配置 Claude Code

配置体系架构

Claude Code 的配置读取遵循以下优先级（从高到低）：

启动参数 — claude --model xxx、claude --allowedTools xxx
环境变量 — 终端中 export 的变量
settings.json — ~/.claude/settings.json（Windows: %USERPROFILE%\.claude\settings.json）
claude.json — ~/.claude.json，存储登录状态、使用偏好等

环境变量和 settings.json 的 env 字段是等价的，区别在于：

settings.json 是持久化配置，跨会话生效
环境变量是临时配置，适合一次性测试

方式一：官方配置（Anthropic 原生账号）

直接运行 claude，按提示完成浏览器登录。无需手动配置。

方式二：settings.json（推荐，持久生效）

在 ~/.claude/settings.json 中配置：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.deepseek.com/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-你的APIKey"
  }
}

如果文件不存在，手动创建。

方式三：环境变量（临时，适合脚本和 CI/CD）

Windows（CMD）：

set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.deepseek.com/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-你的APIKey
claude

Windows（PowerShell）：

$env:ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.deepseek.com/anthropic"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-你的APIKey"
claude

macOS / Linux（Bash/Zsh）：

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.deepseek.com/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-你的APIKey"
claude

如果希望每次打开终端自动生效，可以写入 shell 配置文件（~/.bashrc、~/.zshrc、PowerShell Profile 等）。

方式四：交互式界面配置

运行 claude 后，输入 / 调出命令菜单，找到 Config / API 配置 选项，可以在界面内直接填写 Base URL 和 API Key。这种方式会自动写入 settings.json。

方式五：启动时指定模型

claude --model deepseek-chat

结合环境变量使用，适合临时切换。

第四步：接入国内模型

各平台配置一览

平台	ANTHROPIC_BASE_URL	可用模型	API Key 获取
DeepSeek	`https://api.deepseek.com/anthropic`	deepseek-chat, deepseek-v4	platform.deepseek.com
通义千问（按量付费）	`https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/`	qwen3.6-Plus, qwen3-coder	help.aliyun.com （百炼平台）
通义千问（Coding Plan）	`https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic`	qwen3.6-Plus, qwen3-coder	help.aliyun.com （百炼平台）
智谱 GLM	`https://open.bigmodel.cn/api/anthropic/`	glm-5.1, glm-4.5	open.bigmodel.cn
Kimi（月之暗面）	`https://api.moonshot.cn/anthropic`	kimi-k2.6, k2.6	platform.moonshot.cn
360 智脑	`https://ai.360.com`	360gpt-pro	ai.360.com
OpenRouter（聚合）	`https://openrouter.ai/api`	上百种模型	openrouter.ai
Ollama（本地）	`http://localhost:11434`	本地运行的任意模型	无需 Key

settings.json 完整示例（通义千问 Coding Plan）：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-你的阿里云百炼APIKey"
  }
}

各平台 API Key 获取

DeepSeek：

访问 platform.deepseek.com
注册/登录 → 控制台 → API Keys → 创建新 Key

通义千问（阿里云百炼）：

访问阿里云 → 开通"百炼"大模型服务平台
创建 API Key
推荐选择 Coding Plan 订阅制，性价比高于按量付费

智谱 GLM：

访问 open.bigmodel.cn
注册/登录 → API Keys → 创建

Kimi：

访问 platform.moonshot.cn
注册/登录 → 创建 API Key

模型选择建议

场景	推荐模型	理由
日常代码生成	qwen3.6-Plus	2026 年最强编程模型（480B），中文理解优秀
复杂架构设计	deepseek-v4 / GLM-5.1	V4 百万 token 上下文 + MoE 架构；GLM-5.1 Agent 工程能力突出
代码审查	kimi-k2.6	支持 300 并行子 Agent，上下文窗口大
离线/隐私敏感	Ollama 本地	数据不出网
省钱	OpenRouter 免费额度 / Coding Plan	性价比高

第五步：用 CC Switch 管理多模型

为什么需要 CC Switch？

当你有多个模型配置时，手动编辑 settings.json 容易出错且效率低：

# 场景：从 DeepSeek 切到通义千问
# 手动操作：打开编辑器 → 改 url → 改 key → 保存 → 重启终端
# CC Switch：点一下"通义千问" → 点"启用" → 完成

CC Switch 本质上就是把 settings.json 的配置操作图形化了，底层原理不变。

下载安装

GitHub 下载（通用）：

访问 https://github.com/farion1231/cc-switch/releases ，下载对应系统安装包：

系统	文件
Windows	`.msi` 安装包或 `.zip` 绿色版
macOS	`.dmg`
Linux	对应格式

macOS Homebrew：

brew tap farion1231/ccswitch
brew install --cask cc-switch

安装完成后，系统托盘/任务栏会出现 CC Switch 图标。

使用流程

打开 CC Switch → 主界面显示已支持的工具（Claude Code、Codex、Gemini CLI 等）
添加供应商 → 点击 Claude Code 图标 → 右上角"添加供应商"
- 选择预设模板（通义千问、DeepSeek 等），自动填入 url
- 或自定义：手动填入模型名称、API Key、Base URL
一键切换 → 在列表中点选目标供应商 → 点击"启用"
- CC Switch 自动将配置写入 ~/.claude/settings.json
- 下次启动 claude 即使用新配置
多套配置管理
- 可以创建"日常开发 - 通义"、"复杂任务 - DeepSeek"等配置
- 支持创建通用模板，同时应用到多个 AI CLI 工具
代理设置
- 如果 API 地址需要代理，在设置中开启代理开关即可

深入理解：API 端点与协议（进阶）

Claude Code 之所以只需改一个 ANTHROPIC_BASE_URL 就能对接不同厂商的模型，背后是整个 LLM API 生态的故事。不同厂商设计了自己的 API 协议格式，中间通过聚合层或适配层来统一。

2026 年主流 LLM API 协议一览

厂商/协议	端点	System Prompt 位置	行业地位
OpenAI Chat Completions	`/v1/chat/completions`	`messages` 数组内	事实上的行业标准
Anthropic Messages	`/v1/messages`	顶层 `system` 参数	Claude Code 原生协议
Google GenerateContent	`:generateContent`	`systemInstruction` 独立参数	Gemini / Vertex AI
Cohere Chat	`/v2/chat`	`messages` 数组内	企业 RAG 场景
AWS Bedrock Converse	`/converse`	顶层 `system` 数组	AWS 统一接口

1. OpenAI Chat Completions — 事实标准

端点：POST /v1/chat/completions
认证：Authorization: Bearer {key}

{
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "你是一个助手" },
    { "role": "user", "content": "你好" }
  ],
  "temperature": 0.7
}

特点：

system、user、assistant、tool 角色都在 messages 数组内，统一的消息结构
Mistral、DeepSeek、通义千问、智谱等绝大多数第三方平台都原生兼容这个格式
2026 年 OpenAI 推出了更新的 Responses API，整合了 Chat Completions 和 Assistants API 的能力，但 /v1/chat/completions 仍然是最广泛使用的端点

2. Anthropic Messages — Claude Code 的原生协议

端点：POST /v1/messages
认证：x-api-key: {key}

{
  "model": "claude-sonnet-4-6-20260601",
  "system": "你是一个助手",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "你好" }
  ],
  "max_tokens": 4096
}

特点：

system 是独立的顶层参数，不在消息数组内
max_tokens 是必填字段，没有默认值
内容使用 block 结构：content 可以是文本、图片、工具调用等多种类型的数组
流式响应使用精细的 SSE 事件类型：message_start、content_block_start、content_block_delta、content_block_stop、message_delta、message_stop
工具调用使用 tool_use / tool_result 内容块，与 OpenAI 的 tool_calls 格式不同
支持 Extended Thinking（思维链）和 Prompt Caching（提示词缓存）

3. Google Gemini GenerateContent

端点：POST /v1beta/models/{model}:generateContent
认证：Bearer {key}

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        { "text": "你好" },
        { "inline_data": { "mime_type": "image/png", "data": "..." } }
      ]
    }
  ],
  "systemInstruction": { "parts": [{ "text": "你是一个助手" }] },
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.7,
    "responseMimeType": "application/json"
  }
}

特点：

不使用 messages 数组，而是 contents + parts 的嵌套结构
systemInstruction 是独立的系统指令参数
所有配置都在 generationConfig 对象内，不像 OpenAI 和 Anthropic 直接放在顶层
原生支持多模态（图片、视频、音频内联嵌入）
Google 同时提供了 REST 和 gRPC (Protocol Buffers) 两种传输协议，Vertex AI 企业级场景主要用 gRPC

4. Cohere Chat — 企业 RAG 导向

端点：POST /v2/chat
认证：Authorization: Bearer {key}

{
  "model": "command-r-plus",
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "你是一个助手" },
    { "role": "user", "content": "你好" }
  ],
  "documents": [
    { "title": "文档1", "content": "..." }
  ]
}

特点：

消息格式与 OpenAI 最接近
原生支持 RAG：可以直接传入 documents 参数，模型会自动做检索增强生成
支持 Connector 架构，直接连接外部数据源

5. AWS Bedrock — 两套 API

AWS Bedrock 提供了两种 API 范式：

InvokeModel（遗留/厂商特定）： 每个模型用自己的原生格式（Claude 用 Anthropic 格式，Cohere 用 Cohere 格式），开发者需要为每个模型写不同的请求体。

Converse API（统一接口，2024 年推出）：

端点：POST /model/{model-id}/converse

{
  "modelId": "anthropic.claude-3-5-sonnet",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": [{ "text": "你好" }] }
  ],
  "system": [{ "text": "你是一个助手" }],
  "inferenceConfig": { "temperature": 0.5 }
}

Converse API 借鉴了 Anthropic 的 block 结构，但统一了所有 Bedrock 模型的调用方式。

协议差异速查表

差异维度	OpenAI	Anthropic	Google	Cohere	Bedrock
System Prompt	`messages` 数组内	顶层 `system`	`systemInstruction`	`messages` 数组内	顶层 `system`
流式传输	SSE	SSE（多事件类型）	SSE / gRPC	SSE	SSE
多模态	支持	支持	原生最强	有限	支持
工具调用	`tool_calls`	`tool_use` 内容块	Function calling	原生支持	透传模型原生

Claude Code 的协议要求

Claude Code 原生只识别 Anthropic Messages 格式。当它向 ANTHROPIC_BASE_URL 发起请求时：

端点：/v1/messages
认证头：x-api-key: {ANTHROPIC_AUTH_TOKEN}
请求体：标准 Anthropic Messages 格式
响应：解析 Anthropic SSE 流式事件

国内厂商的服务端收到请求后，在内部完成协议转换：

Claude Code → Anthropic 格式请求 → 国内厂商服务端
  ↓
  1. 解析 Anthropic 格式请求
  2. 转为自己模型理解的输入格式（可能是 OpenAI 格式或原生格式）
  3. 调用模型推理
  4. 将响应包装成 Anthropic Messages 格式返回
  ↓
Claude Code ← Anthropic 格式响应

这就是为什么只需改 ANTHROPIC_BASE_URL 就能无缝切换模型——协议转换的工作在服务端完成，Claude Code 完全不知道自己调的不是 Anthropic。

为什么各平台的 base_url 路径不同？

平台	端点路径	含义
DeepSeek	`/anthropic`	在标准 API 根路径下挂载 Anthropic 兼容子路由
通义千问（按量）	`/compatible-mode/`	统一兼容层，同时支持 OpenAI 和 Anthropic 两种格式
通义千问（Coding Plan）	`/apps/anthropic`	专门面向 Claude Code 的专用网关
智谱	`/api/anthropic/`	在 API 服务下提供 Anthropic 格式子路径
Kimi	`/anthropic`	在标准端点下挂载 Anthropic 兼容
OpenRouter	根路径即可	自动根据请求协议类型路由到对应后端

聚合平台：OpenRouter

OpenRouter 是一个 LLM API 聚合服务，一个 Key 可以调用上百种模型（GPT、Claude、Gemini、Mistral、Llama 等）。它的核心价值：

你的应用 → OpenRouter → 自动路由到 → OpenAI / Anthropic / Google / Mistral / ...

配置方法：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://openrouter.ai/api",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-or-v1-你的OpenRouterKey"
  }
}

优势：一个账号统一计费，随时切换模型对比效果。适合想在一个平台测试多个模型表现的开发者。

Ollama 本地部署

Ollama 允许在本地运行各种开源模型（Llama、Qwen、Mistral 等），数据完全不出网：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:11434",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": ""
  }
}

Ollama 默认提供 OpenAI 兼容接口（/v1/chat/completions），同时也支持 /v1/messages 端点来适配 Anthropic 格式。Claude Code 直接走这个端点，Ollama 在本地把开源模型包装成 Anthropic 响应格式返回。适合对数据隐私有严格要求的场景。

行业趋势

OpenAI 格式已成事实标准 — 几乎所有新平台和框架都默认兼容 /v1/chat/completions
Anthropic 是特例 — Messages API 的设计哲学独特（system 在顶层、thinking 扩展、prompt caching），完全兼容需要额外适配层
聚合层/网关兴起 — LiteLLM、Bifrost、OpenRouter 等工具将各家原生 API 统一为 OpenAI 或 Anthropic 格式，开发者无需关心底层协议
Claude Code 推动了 Anthropic 格式的采用 — 随着 Claude Code 的普及，越来越多国内平台开始原生支持 Anthropic Messages 兼容接口，不再只做 OpenAI 格式

常见问题

1. 权限不足

Windows： 以管理员身份运行命令提示符。
macOS/Linux： 命令前加 sudo。

2. 修改配置后没生效

settings.json 修改后，必须关闭当前终端，重新打开一个新的。Claude Code 在启动时读取配置，运行中的会话不会自动刷新。

3. 如何确认当前用的是哪个模型？

在 claude 对话中输入：

/status

会显示当前使用的模型名称。

4. 会话中切换模型

输入 /model 命令（部分第三方配置支持），可以临时切换。注意：这只影响当前会话，下次启动仍然使用 settings.json 中的配置。

5. nvm 的 Node 版本存储位置

Windows：%AppData%\nvm
macOS/Linux：~/.nvm

各版本独立存放，互不干扰。

6. Claude Code 同时用多个模型？

同一时间只能用一个模型。但有以下替代方案：

开多个终端窗口，每个用不同的环境变量启动（对应不同模型）
使用 CC Switch 快速切换
利用 OpenRouter 的 model routing 功能

7. 如何查看 Claude Code 的调试日志？

方式一：命令行启用详细输出

claude --verbose

方式二：设置调试日志级别

export CLAUDE_CODE_DEBUG_LOG_LEVEL=verbose
claude

可设置的日志级别从低到高：error > warn > info > debug（默认）> verbose。排查连接问题时用 verbose 级别。

总结

本文完整介绍了从环境搭建到国产模型接入的整个流程，核心内容回顾：

环境搭建：安装 Node.js 有两种路径——个人用户直接去 https://nodejs.org/ 下载安装即可，开发者推荐用 nvm 管理多版本。安装 Claude Code 只需要一条 npm install -g @anthropic-ai/claude-code 命令即可。

多模型配置：Claude Code 通过 ANTHROPIC_BASE_URL 和 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 两个环境变量对接任意模型。文章提供了 DeepSeek、通义千问、智谱 GLM、Kimi、OpenRouter、Ollama 等 8 个平台的完整配置参数。

工具辅助：CC Switch 提供可视化界面管理多套配置，一键切换，避免反复手动编辑 JSON 文件。

协议原理：2026 年存在 5 种主流 LLM API 协议（OpenAI Chat Completions、Anthropic Messages、Google GenerateContent、Cohere Chat、AWS Bedrock）。Claude Code 使用 Anthropic Messages 格式，国内厂商通过服务端协议转换实现兼容——这就是改一个 base_url 就能切换模型的根本原因。

理解了这套机制后，你可以灵活接入任何兼容 Anthropic 协议的模型服务，不再受限于单一厂商。

posted @ 2026-04-28 11:49 yejinxing 阅读(1231) 评论(0) 收藏举报

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yejinxing

Claude Code 完全指南：从环境搭建到国产模型接入

Claude Code 完全指南：从环境搭建到国产模型接入

你会得到什么

工具链全景图

第一步：安装 Node.js（二选一）

方式 A：直接安装 Node.js（简单推荐）

方式 B：通过 nvm 安装 Node.js（推荐开发者使用）

nvm 是什么，为什么需要它

Windows 安装 nvm

macOS / Linux 安装 nvm

第二步：安装 Claude Code

第三步：配置 Claude Code

配置体系架构

方式一：官方配置（Anthropic 原生账号）

方式二：settings.json（推荐，持久生效）

方式三：环境变量（临时，适合脚本和 CI/CD）

方式四：交互式界面配置

方式五：启动时指定模型

第四步：接入国内模型

各平台配置一览

各平台 API Key 获取

模型选择建议

第五步：用 CC Switch 管理多模型

为什么需要 CC Switch？

下载安装

使用流程

深入理解：API 端点与协议（进阶）

2026 年主流 LLM API 协议一览

1. OpenAI Chat Completions — 事实标准

2. Anthropic Messages — Claude Code 的原生协议

3. Google Gemini GenerateContent

4. Cohere Chat — 企业 RAG 导向

5. AWS Bedrock — 两套 API

协议差异速查表

Claude Code 的协议要求

为什么各平台的 base_url 路径不同？

聚合平台：OpenRouter

Ollama 本地部署

行业趋势

常见问题

1. 权限不足

2. 修改配置后没生效

3. 如何确认当前用的是哪个模型？

4. 会话中切换模型

5. nvm 的 Node 版本存储位置

6. Claude Code 同时用多个模型？

7. 如何查看 Claude Code 的调试日志？

总结

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