我将Claude Code与我的编辑器配对，并建立了一个从不离开我机器的本地AI编码环境

如果你一直在使用 Claude Code，你就会知道它是一个很棒的工具，也是如今你无法离开的东西。但是有一个抱怨一直反复出现：费用。虽然你可以完全免费使用 Claude Code，但单靠这个工具本身是不够的。

当你把它与你的编辑器集成（当然）时，它才成为一个完整的套装，而我终于找到了一个能够真正完成工作的设置。

问题不在于Claude Code，而在于云

Claude Code 本身是免费的。你现在就可以安装它而不需要支付任何费用。实际上，每次使用它时你支付的费用是对其背后的模型进行的 API 调用。默认情况下，这取决于你的配置，是 Sonnet 或 Opus，这些模型就是出现在你的账单上的项目。

大多数抱怨Claude Code昂贵的人实际上是在抱怨别的东西。Claude Code是免费的。不免费的，是它背后的语言模型。你给它的每一个任务，它读取的每一个文件，它进行的每一次修改，这些默认都会通过Sonnet或Opus处理，而这些API调用才是在月底出现在账单上的费用。

把Claude Code看作协调一切的层。它决定哪些文件相关，弄清楚需要更改的内容，并运行终端命令。实际的思考、推理和代码生成都发生在模型内部。而模型才是产生费用的部分。

Pro 计划每月 20 美元，如果你每天都在深入使用，这是一个合理的价格。如果不是，那么就更难说服自己购买了。问题是，设置本身根本不要求你使用 Anthropic 的模型。你可以完全更换端点。

Ollama 是一个工具，允许你在自己的硬件上本地运行开放权重模型。无需 API、无需订阅、无需使用费用。你下载它，拉取一个模型，它会运行一个本地服务器，应用程序可以像与远程 API 通信一样与之通信。

Claude Code 有一个名为 ANTHROPIC_BASE_URL 的环境变量，允许你将其重定向到不同的端点。这意味着你可以将它指向你的 Ollama 实例，而不是 Anthropic 的服务器！

这就是你所需要的一切，以在你自己的机器上运行一个功能性的自主编码设置。我通常的做法是打开 VS Code，然后在集成终端中运行这个工具。

要开始运行你自己的实例，只需运行此命令：

ollama launch claude 你现在会被提示选择一个模型。你可以使用本地托管的开放权重模型，或使用 Ollama 的云服务，这可能比付费订阅 Claude 更便宜。

之后，Claude Code 将完全按照你的预期工作。只需打开集成终端，运行那个命令，整个程序就会在你的终端内运行。

我个人在一台拥有24GB统一内存的Mac Mini上运行Ollama。我主要一直在试验Qwen 3.6和Gemma系列模型，运行得相当顺利。

选择你的第一个大型语言模型，坦率地说，需要大量的反复试验。你怎么知道呢，一个较小的4B模型可能完全适合你，或者你实际上可能需要一个你根本无法在普通消费级硬件上运行的大型模型。

这些模型并不那么好。这就是现实，坦率一点比假装这是免费的午餐且没有权衡更有价值。今天你能获得的最接近的东西是通过 OpenCode 运行 DeepSeek V4，即便如此，它仍然稍微落后一些。

对于日常80%的编码工作来说，一个精心挑选的本地模型比你预期的更有用。但对于多文件重构、微妙的架构决策，或任何需要在复杂代码库中保持大量上下文的情况，开源模型在你会注意到的方面不如Sonnet或Opus。不是在基准测试上。

这些数字往往很接近。但在实际中，在需要深入推理的任务上，Claude 仍然处理得更好。

大多数人最终会把这个当作混合使用。日常工作使用本地模型，而真正需要最优模型时才备用一个 Claude Pro 订阅。两者加起来的费用比单独使用 Claude Max 要低，而且对于很多工作流程来说，这其实是更明智的设置。

如果你已经在为 Claude Code 付费，但几乎没有使用它，先尝试这个。如果你还没有订阅任何服务，从这里开始，只有在实际达到上限时才添加适当的 Claude 订阅。

免费且相当不错与昂贵且优秀是完全不同的价值主张，对于大多数日常编码任务来说，相当不错已经绰绰有余。