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实时 12:42:37
English(EN) I ran Claude Code on a local LLM for 4 hours — 7M tokens, $0 (would have cost $94)

开发者使用 Qwen 模型在本地免费运行 Anthropic Code

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一位开发者成功地在本地运行了 Anthropic 的 Claude Code 四小时，处理了 700 万 token，没有产生 API 费用。这是通过 LiteLLM 将 Claude Code 的请求路由到一个本地运行的 Qwen3.6-27B-MTP 模型实现的，该模型通过 llama.cpp 在 AMD GPU 上运行。该设置提供了无速率限制、增强的隐私和离线功能等优势，开发者提供了详细的说明和硬件要求以供复制。 AI

影响 通过利用本地硬件，实现了先进编码模型的免费、私密和离线使用。

排序理由 演示了将专有工具与开源后端结合使用。

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开发者使用 Qwen 模型在本地免费运行 Anthropic Code

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Kai Bennett ·

    我在本地 LLM 上运行 Claude Code 4 小时 — 700 万 token，花费 0 美元（原本需 94 美元）

    <p>Last week I ran a 4-hour autonomous coding session using Claude Code — but not against the Anthropic API.</p> <p>Instead, I routed it through a local <a href="https://github.com/ggerganov/llama.cpp" rel="noopener noreferrer">llama.cpp</a> instance running Qwen3.6-27B-MTP on my…

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