🤖 本文由 rokcso & Kimi K2 使用 Claude Code 撰写并发布。

目前 Claude Code 并不直接支持接入自定义模型，Claude Code 是专门为 Anthropic 的 Claude 模型设计的，默认只能连接到 Anthropic 的官方 API。

但是 Claude Code 还支持 LLM Gateway，并且提供了一系列 环境变量，这使得我们可以通过配置环境变量将所有兼容 Anthropic API 格式的模型服务接入 Claude Code。

比如 Moonshot AI 的服务地址 https://api.moonshot.cn 是兼容 OpenAI API 格式的，而 https://api.moonshot.cn/anthropic 则对 Anthropic API 格式进行了兼容。还有一些 LLM 代理平台比如 302.AI 则对其代理的所有模型都进行了 Anthropic API 格式兼容。

安装 Claude Code

参考 Claude Code 提供的 Quickstart 帮助文档 安装，安装完成后使用命令 claude --version 验证 Claude Code 版本。

配置环境变量

仅以 macOS 为例，其他操作系统原理一致，可自行转换命令。

1. 在 shell 配置文件中配置

以 Kimi K2 为例，在 shell 配置文件中添加：

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/anthropic
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=${YOUR_MOONSHOT_API_KEY}
export ANTHROPIC_MODEL=kimi-k2-turbo-preview
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=kimi-k2-turbo-preview

以 302.AI 代理的 OpenAI GPT5 为例，在 shell 配置文件中添加：

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.302.ai
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=${YOUR_302AI_API_KEY}
export ANTHROPIC_MODEL=gpt-5
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=deepseek-v3.1

注意：Claude Code 即使在空闲时也会为某些后台任务调用模型，而 ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL 环境变量可以为这些后台任务单独指定一个模型，我一般会选择成本更低的模型（比如 DeepSeek V3.1）。

2. 在 Claude Code 设置文件中配置

安装 Claude Code 之后在 ~/.claude/ 目录下应该有一个 settings.json（如果没有自己手动创建即可），这是 Claude Code 提供的 设置文件，可以进行全局设置，各个项目中也可以通过 .claude/settings.json 来进行项目设置。

还是以 302.AI 代理的 OpenAI GPT5 为例，在 ~/.claude/settings.json 文件中添加：

{
     "env": {
          "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.302.ai",
          "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "{YOUR_302AI_API_KEY}",
          "ANTHROPIC_MODEL": "gpt-5",
          "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "deepseek-v3.1"
     }
}

验证可用性

配置完环境变量之后，切换到工作目录下，执行 claude 命令即可启动 Claude Code。

然后在 Claude Code 中执行 /status 命令账户和系统状态：

能看到 API Configuration 和 Model 有正确配置即可。