之前写过文章Claude Code下Kimi-k2模型初试,随着模型发展,我们今天来看看如何免费用Claude code。我们再回顾下他的特性:
- 智能上下文管理
ClaudeCode 的持久记忆机制(CLAUDE.md 文件存储项目历史)与 OpenRouter 的多模型调度深度融合,形成「记忆 - 推理 - 执行」闭环。例如,处理遗留代码时,AI 可自动读取历史对话中的架构决策,调用 Gemini 进行逻辑验证,最终用 Claude 生成符合项目风格的代码。 - 并行开发效率革命
支持同时运行「git status」「lint 检查」等多个工具调用,结合 OpenRouter 的异步处理能力,可实现「分析 - 生成 - 验证」流水线化。实测显示,复杂功能开发周期缩短 40%,代码一次通过率从 62% 提升至 78%。
安装
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
配置环境变量
export ANTHROPIC_BASE_URL=”https://cc.yovy.app”
export ANTHROPIC_API_KEY=“your-openrouter-api-key”
我们使用OpenRouter的代理,其他模型列表可以从这儿搜索

也可以使用DeepSeek V3.1
export ANTHROPIC_MODEL=“deepseek/deepseek-chat-v3.1:free”

SAAM架构评估提示词
我们使用的是ConEmu (x64)的命令行

生成2个markdown文档,总体不错了

生成markdown部分内容如下
# PCMall API Go Client - SAAM架构分析报告
1. 架构描述
1.1 系统总览
PCMall API Go Client是一个基于Swagger Codegen生成的REST API客户端测试套件,用于测试PCMall电商平台后端API接口。
1.2 架构模式
采用三层架构模式:
- 表示层: 测试用例层
- 业务逻辑层: API客户端封装
- 数据访问层: HTTP客户端与后端服务通信
1.3 组件结构图
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 应用层 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ Test Suite │
│ ├── api_token_auth_test.go │
│ ├── order_api_test.go │
│ ├── about_api_test.go │
│ └── common_test.go │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ Swagger Client层 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ ├── APIClient (主客户端类) │
│ ├── AboutApiService │
│ ├── TokenAuthApiService │
│ ├── OrderApiService │
│ └── Configuration │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ HTTP传输层 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ ├── HTTP客户端 │
│ ├── 序列化/反序列化 │
│ ├── 认证处理 │
│ └── 错误处理 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ 外部接口 │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ PCMall Backend API │
└─────────────────────────────────────────────┘
1.4 技术栈
后端技术栈:
- 语言: Go 1.17
- API框架: Swagger/OpenAPI
- 传输协议: HTTP/HTTPS (TLS)
- 序列化: JSON
- 认证: JWT Token, OAuth2
- 测试框架: Go testing + testify
以上测试与验证的代码工程在这儿。
由于 Anthropic 对中国区的服务限制,国内开发者长期面临无法直接使用 ClaudeCode 的困境。通过 Claude Code Router 与 OpenRouter 的结合,用户可将请求路由至 OpenRouter 的全球节点,绕过网络封锁和账号限制,以「零改造」方式延续原生 ClaudeCode 体验。这种技术方案已在 GitHub 获得 16k 星标,成为开发者社区的主流选择。OpenRouter 聚合了 GPT-4o、Gemini、Claude 4 等 20 + 主流模型,使 ClaudeCode 能调用不同模型的专长:简单编程任务用轻量级模型降低成本,复杂逻辑推理切换至 Claude 4,长文本处理调用 Gemini 的 130K 上下文窗口。这种「按需分配」模式让开发者无需在单一模型上妥协。通过环境变量和 API 格式转换器,ClaudeCode Router 实现了对 Anthropic 协议的透明代理。这种设计无需修改 ClaudeCode 源码,只需配置 10 行 JSON 即可接入 OpenRouter,部署时间从传统集成的数周缩短至 5 分钟。OpenRouter有部分模型是免费的,我们用命令行AI Coding工具Claude可以免费使用。
今天先到这儿,希望对AI,云原生,技术领导力, 企业管理,系统架构设计与评估,团队管理, 项目管理, 产品管理,信息安全,团队建设 有参考作用 , 您可能感兴趣的文章:
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作者:Petter Liu
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