claudeCode 搞账号太难了。而且挺贵。
目前有白嫖的方式： https://anyrouter.top/register?aff=wWte
注册完，点击右上角的使用指南就可以了。
关键是配置环境变量：ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 和 ANTHROPIC_BASE_URL
另外最近kimi开源的k2也可以这么搞。ANTHROPIC_BASE_URL填https://api.moonshot.cn/anthropic,ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 填kimi的key就行。
豆包是openapi接口模型，麻烦点，要借助LiteLLM
概述
豆包1.6（Doubao-1.6）是字节跳动最新推出的通用大语言模型，具备强大的代码理解和生成能力。通过 LiteLLM 这个统一的 LLM API 框架，我们可以将豆包1.6 集成到 Claude Code 中，获得更优质的编程辅助体验。
为什么选择豆包1.6 + Claude Code
- 成本优势：豆包1.6 的定价相比 Claude 3.5 Sonnet 更具性价比
- 中文优化：对中文代码注释和技术文档的理解更准确
- 代码能力：在代码生成、重构、解释方面表现出色
- 稳定服务：依托火山引擎，提供企业级稳定性保障
前置条件
- 已安装 Claude Code CLI 工具
- 拥有火山引擎账号并完成实名认证
- 开通了方舟大模型服务
步骤一：获取豆包 API 凭证
1.1 创建 API Key
- 登录 https://console.volcengine.com/
- 进入「方舟大模型服务」-「API Key 管理」
- 点击「创建 API Key」，保存好生成的密钥
1.2 确认模型可用性
在控制台确认已开通 doubao-1-6 系列模型：
- doubao-1-6-chat-32k：通用对话模型
- doubao-1-6-pro-32k：高性能版本
- doubao-1-6-lite-32k：轻量快速版本
步骤二：配置 LiteLLM 代理
2.1 安装 LiteLLM
pip install litellm[proxy]
2.2 创建配置文件
创建 litellm_config.yaml：
model_list:
- model_name: claude-3-5-sonnet
litellm_params:
model: openai/doubao-seed-1-6-250615
api_base: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
api_key: "你的API密钥"
max_tokens: 8192
temperature: 0.1
- model_name: claude-3-5-sonnet-thinking
litellm_params:
model: openai/doubao-seed-1-6-thinking-250615
api_base: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
api_key: "你的API密钥"
max_tokens: 8192
temperature: 0.7
general_settings:
master_key: sk-1234
proxy_budget_rescheduler_max_async_calls: 100
2.3 启动 LiteLLM 代理
litellm --config litellm_config.yaml --port 4000
步骤三：配置 Claude Code
3.1 设置环境变量
创建 .env 文件或在 shell 中设置：
Claude Code 配置
export ANTHROPIC_API_KEY=“sk-1234” # LiteLLM 的 master_key
export ANTHROPIC_BASE_URL=“http://localhost:4000”
export ANTHROPIC_MODEL=“claude-3-5-sonnet”
3.2 验证配置
运行以下命令测试连接：
claude --version
claude --help
3.3 高级配置（可选）
创建 claude_settings.json：
{
“api_key”: “sk-1234”,
“base_url”: “http://localhost:4000”,
“model”: “claude-3-5-sonnet”,
“max_tokens”: 8192,
“temperature”: 0.1,
“timeout”: 60,
“retry_attempts”: 3
}
步骤四：使用示例
4.1 基础使用
让 Claude Code 解释代码
claude explain main.py
生成单元测试
claude generate tests for utils.py
重构代码
claude refactor the authentication module
4.2 中文指令支持
豆包1.6 对中文理解优秀，可以直接使用中文：
中文指令
claude “帮我优化这段代码的性能”
claude “解释一下这个函数的作用”
claude “添加详细的代码注释”
4.3 批量处理
批量处理多个文件
claude review src/**/*.py --format=json
步骤五：性能优化
5.1 缓存配置
在 litellm_config.yaml 中添加缓存：
router_settings:
redis_host: localhost
redis_port: 6379
redis_password: “”
5.2 速率限制
router_settings:
rpm: 1000 # 每分钟请求数
tpm: 100000 # 每分钟token数
5.3 负载均衡
配置多个豆包实例：
model_list:
- model_name: claude-3-5-sonnet
litellm_params:
model: openai/doubao-1-6-pro-32k
api_base: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
api_key: “key1”
- model_name: claude-3-5-sonnet
litellm_params:
model: openai/doubao-1-6-pro-32k
api_base: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
api_key: “key2”
故障排除
常见问题
| 问题 | 解决方案 |
|---|---|
| 401 Unauthorized | 检查 API Key 是否正确 |
| 429 Rate Limit | 降低调用频率或升级套餐 |
| 模型不可用 | 确认已开通对应模型权限 |
| 连接超时 | 检查 LiteLLM 代理是否正常运行 |
调试命令
测试 LiteLLM 代理
curl -X POST http://localhost:4000/v1/chat/completions
-H “Authorization: Bearer sk-1234”
-H “Content-Type: application/json”
-d ‘{
“model”: “claude-3-5-sonnet”,
“messages”: [{“role”: “user”, “content”: “Hello”}]
}’
查看 Claude Code 日志
claude --debug
成本分析
价格对比（基于 2025年7月）
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 |
|---|---|---|
| Claude 3.5 Sonnet | $3.00/1M tokens | $15.00/1M tokens |
| 豆包1.6 Pro | ¥0.8/1k tokens | ¥2/1k tokens |
| 豆包1.6 Lite | ¥0.3/1k tokens | ¥0.6/1k tokens |
节省成本约 60-80%
最佳实践
- 选择合适的模型：
- 简单任务使用 Lite 版本
- 复杂分析使用 Pro 版本 - 批量处理：减少 API 调用次数
- 缓存常用结果：使用 Redis 缓存常见查询
- 监控使用情况：设置预算告警
- 错误重试：配置合理的重试策略
总结
通过 LiteLLM 将豆包1.6 集成到 Claude Code 中，不仅大幅降低了使用成本，还提升了中文编程体验。整个配置过程简单明了，企业级用户可以根据需求进行横向扩展和性能优化。
现在你可以享受高性价比的 AI 编程助手了！