Claude Code 免費跑：Ollama 或 OpenRouter，帳單歸零兩種做法

先算一筆帳。

我上個月 Claude Code 的帳單，比我心裡預估的高了一截。回頭翻使用紀錄——大部分不是花在真的難的題目，是花在「幫我開這個檔案看一下」「這個字在哪個檔案」「幫我跑一次 lint」這些用 Opus 或 Sonnet 有點浪費的雜活。

Claude Code 的計費邏輯是這樣：你付錢給 Anthropic 買 Opus／Sonnet／Haiku 的 token 額度，讓它們透過這個工具幫你寫程式。token 就是模型的計價單位——把你的字切成一小段一小段，一段算一次錢。順著這個邏輯想，好像除非戒掉 Claude Code，不然這筆錢就會一直繳下去。

其實可以不用。Claude Code 這個工具本身，跟裡面呼叫的模型是可以分開的——換成你自己電腦跑的開源模型，或走 OpenRouter 這種第三方 gateway 的免費 tier，都行。我兩種都試過一輪，把踩到的雷寫在這篇。

先講結論：兩種都能把每月付給 Anthropic 的錢壓到零，但都有隱藏成本。

Claude Code 為什麼會這麼貴？

很常被搞錯的一件事：Claude Code 本身不是 AI 模型。

Claude Code 是一個 harness——中文可以想成「操作 AI 的自動化底盤」，負責決定什麼時候該搜檔案、什麼時候該讀進來、什麼時候該叫工具、對話怎麼收尾。真正生答案的，是 Anthropic 的 Claude 模型（Opus、Sonnet、Haiku 三檔輪流用）。

換個比喻：Claude Code 是車體，Claude 這幾個模型是引擎。你每個月付的錢，全部是燃料錢（token 費用），不是車體錢。

那能不能把引擎換掉、車體照用？可以。就是一個環境變數的事。

方法一：讓 Claude Code 走本地 Ollama

先解釋 Ollama。它是一個管本地 AI 模型的工具，讓你在自己電腦上下載、跑各家的開源模型（Qwen、Gemma、Llama 這些），介面很像 Docker。官方網址 ollama.com，安裝就一行：

# macOS / Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Windows 從 https://ollama.com/download 抓 OllamaSetup.exe 裝

裝完之後三步：

Ollama 桌面 app 有一個「Launch Claude Code with this model」的按鈕，會自動把環境變數帶好——這是最快的入口。想手動的話，把 Claude Code 的 base URL 環境變數指到本地端點、再指定要用的模型 tag，就跑起來了。

真正的限制在硬體。本地跑不是每台電腦都行——模型越大越聰明，也越吃 RAM 或 VRAM。這是 Ollama library 上主流 coding 模型的實際大小：

我自己在 M 系列筆電上跑 7b 版還算舒服，14b 就開始感覺喘。記憶體不夠硬跑更大的模型不是「慢」——會直接吃 swap、風扇狂轉、幾分鐘沒回應。這種時候 OpenRouter 那條路實在很多。

方法二：改把 Claude Code 指到 OpenRouter

如果你的電腦跑不動大模型，或你想要接近 Sonnet 的品質但不想直接付 Anthropic 錢，OpenRouter 是另一條路。

OpenRouter 是一個 model gateway——中文就是「模型代理」，把幾百個模型（Anthropic、OpenAI、Google、Qwen、DeepSeek、開源社群…）包在一個網址後面，統一計費。重點在於：很多模型有免費 tier，模型名字結尾會加「冒號 free」字樣。

原理跟 Ollama 那邊一樣。Claude Code 支援用環境變數換掉呼叫的網址；你把它改成 OpenRouter 的 endpoint，Claude Code 就會以為自己在跟 Anthropic 講話，其實是跟 OpenRouter 的閘道講話。

範例（Claude Code 的環境變數會隨版本演進，最終請以 Anthropic 官方 settings 文件 當日內容為準）：

// .claude/settings.local.json
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://openrouter.ai/api/v1",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-or-你的-OpenRouter-API-key",
    "ANTHROPIC_API_KEY": "",
    "ANTHROPIC_MODEL": "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct:free",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct:free"
  }
}

這裡有一個很容易漏的坑。Claude Code 內部有一個「小快模型」的角色，跑背景任務——工具分派、subagent 派工、對話摘要都靠它。這個角色預設綁著 Haiku。你如果只換了主要模型的環境變數、沒把小快模型那條也一起換掉，背景呼叫還是會打到 Anthropic 的 Haiku——你以為免費，帳單月底還是會來，而且很難解釋。

OpenRouter 的免費 tier 也有配額。免費模型的日呼叫上限預設是 50 requests/day；帳戶儲值後上限會提高（實際數字請對 openrouter.ai 當日 pricing 頁為準）。所以「免費」的入場費，是要先儲一次值，通常 $10 就夠。

誠實說：這樣真的免費嗎？

「免費」的定義要看你怎麼算。現金確實不用付了，成本會跑到別的地方去。

什麼時候該用免費模型？

我實測後把 Claude Code 的任務分兩類（你的專案不一樣可以自己調）：

任務類型	建議走
讀檔／grep／找 symbol／找函式	免費模型（本地或 OpenRouter）
跑 lint、跑測試、回報結果	免費模型
簡單 scaffold（新檔骨架、樣板 code）	免費模型
摘要一長串 log 或 error trace	免費模型
跨檔案重構、資料表設計	官方 Sonnet／Opus
生產環境 debug、上線前 review	官方 Sonnet／Opus
有安全性、法遵風險的變更	官方 Sonnet／Opus，錢別省

我後來的用法就是：雜活丟給便宜模型、硬活才叫 Sonnet 或 Opus。這樣分下來，每月 token 帳單會明顯往下一階。之前 Sonnet 常常被我叫去做「幫我打開一個檔案」這種事，那些 token 花得很可惜。

我的 takeaway

Claude Code 是殼、模型才是引擎——換引擎不會違反服務條款。Anthropic 自己的官方文件就有講怎麼把 endpoint 指到 AWS Bedrock 或 Google Vertex，這是官方立場，不是灰色地帶。

免費也不等於零成本。本地是硬體錢、OpenRouter 是儲值一次的錢，但這些都是一次性投入，換來的是每月 token 帳單不再是變數。

至於用哪一套：把雜活丟給便宜模型、硬活留給官方，是我目前省最多的方式。你的 AI 帳單怎麼壓，其實就看你願不願意把「每一個 token 花得值不值得」這件事想清楚。

接下來看什麼

• 幫 Claude Code 裝一套資深工程師工作紀律（一行指令）
• Cursor 教學：跟 Claude Code 到底該用哪個？我兩個都用的取捨
• Claude 上下文長度多少？和 Gemini、GPT 對照
• MCP server 教學：自己寫一個要多久？我從空資料夾實測一次