> **JeecgBoot AI专题研究** | NVIDIA 免费 API 申请与 Claude Code 第三方模型接入实战指南

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#### 前言

Claude Code 已经成了很多开发者日常编程的首选工具，但它的付费门槛让不少人望而却步——尤其是以人民币结算的用户，每月开支不算小。好消息是，NVIDIA 提供了免费 API 额度，虽然有一些限制，但配合合适的代理工具，完全可以接入 Claude Code 使用。

不过，事情没那么简单。很多人在配置过程中卡住了，环境变量明明设了，Claude Code 就是连不上。这篇文章就从申请 NVIDIA API 开始，一步步讲清楚为什么会卡住、怎么绕过去，最终让免费 API 也能在 Claude Code 里顺畅跑起来。

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#### NVIDIA 免费 API：能做什么，不能做什么

NVIDIA 通过 `build.nvidia.com` 向开发者提供免费 API 调用额度，支持包括 `minimax-m2`、`glm4.7` 等多个模型。

先说限制，免得你申请完才发现不合用：

- **每分钟限制 40 次调用**——轻度使用绰绰有余，高强度编码需要合理分配
- **不兼容 Anthropic 格式**——它走的是 OpenAI 兼容协议，跟 Claude Code 的原生格式对不上
- **用户量大时响应变慢**——毕竟是免费服务，高峰期要有心理预期

核心矛盾就在这里：NVIDIA 的 API 是好的、免费的，但格式不对，直接喂给 Claude Code 它会「消化不良」。这就是后面要引入代理工具的原因。

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#### 申请 NVIDIA API Key

**注册 NVIDIA 账号**

打开 [build.nvidia.com](https://build.nvidia.com)，点击「Login」进入登录/注册页面。

![NVIDIA登录页](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/a44fde8b5064de7e2ac20dea70142927.png)

输入邮箱后点「Next」，系统会引导你完成密码设置和邮箱验证。

![邮箱验证](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/7b7902a9175da4d7c211eee8fe012756.png)

验证通过后会提示创建 NVIDIA Cloud Account——**注意这里的账户名不能使用中文**，只能英文或数字。

![创建账号](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/dcf7372e0150c9f040601c96f864c54b.png)

创建完成后，系统会要求进行身份验证。点击右上角「Verify」，输入国内 +86 手机号完成短信验证。这一步是获得 API 访问权限的必要条件。

![身份验证](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/480c122bba6a3be2d1d489cab161afc9.png)

**创建 API Key**

验证完成后进入后台，点击头像 →「API Keys」，或者直接访问 [build.nvidia.com/settings/api-keys](https://build.nvidia.com/settings/api-keys)。

![API Keys管理](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/58ff165fd7082625e87dc1e85d9256f3.png)

填写 Key 名称，**过期时间选「永不过期」**，然后点击生成。

![生成Key](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/e6b7b1266e56e7e48bb36d8dfc6861f2.png)

**关键一步**：生成后立即复制保存 API Key。关掉这个弹窗之后，你就再也看不到完整的 Key 了，只能删掉重建。

![复制Key](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/5991916d0ec8409f37f9af1e4364e767.png)

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#### 为什么不能直接接入 Claude Code？

拿到 API Key 后，你可能会想直接配置 Claude Code 的环境变量：

```bash
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://integrate.api.nvidia.com/v1
export ANTHROPIC_API_KEY=nvapi-xxxxx
```

然后启动 Claude Code——大概率会报错。

原因在于协议不兼容。Claude Code 内部使用的是 **Anthropic 原生 API 格式**，而 NVIDIA（以及绝大多数第三方 API 厂商）提供的是 **OpenAI 兼容格式**。二者虽然都是 RESTful JSON，但请求和响应的字段结构完全不同。

打个比方：你拿着 Type-C 的充电线去插 Lightning 接口——物理上就插不进去，不是线的问题，也不是手机的问题，是协议不对。

```
Claude Code  ──(Anthropic格式)──>  NVIDIA API  ← 对方只懂 OpenAI 格式，拒绝处理
```

所以需要一个「协议转换器」来充当翻译。市面上有两个主流选择：**CLIProxyAPI** 和 **CCR（Claude Code Router）**。

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#### 方案一：CLIProxyAPI 代理

CLIProxyAPI 的思路很直白：在本地起一个代理服务，劫持 Claude Code 发出的 Anthropic 格式请求，翻译成 OpenAI 格式转发给上游 API，收到响应后再翻译回 Anthropic 格式。

```
Claude Code  ──(Anthropic格式)──>  CLIProxyAPI  ──(OpenAI格式)──>  NVIDIA API
     <──(Anthropic格式)──  CLIProxyAPI  <──(OpenAI格式)──
```

![架构示意](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/521221a42ab0497cdd8a27ff5417c302.jpg)

**安装与启动**

推荐 Docker 部署，一行命令搞定：

```bash
docker run -d --name cliproxy -p 8317:8317 cliproxy/cliproxy-api
```

启动后浏览器访问 `http://<你的服务器IP>:8317`，进入管理后台。

![管理后台](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/160097c93defd93baf00be496b022a0b.png)

**配置 API 提供商**

在后台选择「OpenAI 兼容提供商」，填入 NVIDIA 的 API 地址和 Key：

- **API Base URL**: `https://integrate.api.nvidia.com/v1`
- **API Key**: 你刚才申请的 `nvapi-xxxxx`
- **前缀配置**（可选但推荐）：加一个前缀（比如 `nvidia/`）便于在 Claude Code 中区分渠道

![配置提供商](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/1725fb4b61526da655ef77f83c2a6970.png)

配置模型映射时，填入 NVIDIA 支持的模型名称（如 `minimaxai/minimax-m2`、`z-ai/glm4.7` 等）。

![模型配置](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/20e5772452f41d1181f4fbdcde292b8c.png)

**配置 Claude Code 环境变量**

在 CLIProxyAPI 中创建一个 API 密钥，然后配置 Claude Code 的环境变量。以 WSL Ubuntu 为例，编辑 `~/.bashrc`：

```bash
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="cliproxy-api-key-xxxxx"
export ANTHROPIC_BASE_URL="http://<CLIProxyAPI的IP>:8317"
```

保存后刷新配置：

```bash
source ~/.bashrc
```

![环境变量配置](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/6b5af326a23da0547433b499b6815b8c.png)

**验证效果**

启动 Claude Code，切换到 Haiku 模型，你会看到模型名称变成了你在 CLIProxyAPI 中配置的代理模型（如 GLM4.7）：

![验证效果](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/e5e9c9556c2e7471dc1c0bbc814a44fc.png)

这说明 Claude Code 已经通过 CLIProxyAPI 成功接入了 NVIDIA 的免费模型。

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#### 方案二：CCR（Claude Code Router）代理

CCR 是另一个轻量级方案，思路类似但更聚焦——专门为 Claude Code 做路由，让你可以在不同模型之间灵活切换。

**安装**

CCR 是一个 Node.js 命令行工具，通过 npm 全局安装：

```bash
npm install -g claude-code-router
```

安装完成后 `ccr` 命令即可用。如果遇到权限问题（Linux/macOS），加 `sudo`。

**配置**

在终端输入 `ccr ui` 启动 Web 配置界面，点击「添加供应商」：

![CCR配置](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/a1c119cbead3c698d388d31b6de1f386.png)

填写 NVIDIA API 信息：

```
API Base URL: https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions
Models: minimaxai/minimax-m2、minimaxai/minimax-m2.1、z-ai/glm4.7
```

这里的 `API Base URL` 和 CLIProxyAPI 的路径略有不同——**注意结尾要带上 `/chat/completions`**，这是 OpenAI 格式的 Chat Completions 端点。

![保存重启](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/20647737c58caac2872036a02142bf54.png)

配置完后选择默认路由为新添加的 NVIDIA 模型，点击「保存并重启」。

**启动 Claude Code**

在终端中运行 `ccr code`，CCR 会自动注入环境变量并启动 Claude Code。你可以通过简单提示词验证模型是否正常工作。

不过实测来看，通过 CCR 方式在 Claude Code 中使用 NVIDIA 免费 API，响应速度比在 ChatWise 等直接 OpenAI 调用的工具中要慢一些。毕竟中间多了一层协议转换，对于编码场景里密集的 tool calling 交互，延迟会累积。

![CCR使用](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1184138/a81950eae4239fcab1d0b715ecb84bea.png)

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#### 两种方案怎么选？

| 维度 | CLIProxyAPI | CCR |
|------|-------------|-----|
| **部署方式** | Docker/二进制安装 | 命令行安装 |
| **管理界面** | Web 后台（端口 8317） | Web UI（`ccr ui`） |
| **协议转换** | 通用代理，支持多框架 | 专为 Claude Code 优化 |
| **模型切换** | 通过前缀区分渠道 | 支持路由规则 |
| **上手难度** | 中等，需要配 Docker | 低，命令行即用 |
| **适用场景** | 需要同时支持多个 AI 编码工具 | 专注 Claude Code |

如果你只用 Claude Code，CCR 够用了，配置简单，启动方便。如果你还需要在其他支持 OpenAI 格式的工具（如 ChatWise、Continue、Cline 等）中复用这份 API，CLIProxyAPI 的通用性更强。

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#### 常见踩坑与排查

**1. 环境变量设了但不生效**

最常见的原因是编辑了 `~/.bashrc` 但忘了 `source ~/.bashrc`。另外注意：如果你用的是 zsh，要编辑 `~/.zshrc`；macOS 桌面应用启动不会读 shell 配置文件，需要另外设置。

**2. 模型名称不匹配**

CLIProxyAPI 中配置的模型名称和 NVIDIA 实际提供的模型名称必须完全一致（包括前缀和大小写）。如果 Claude Code 启动后看不到对应模型，先检查 CLIProxyAPI 后台的模型列表是否加载成功。

**3. 代理服务启动了但连不上**

检查防火墙是否放通了代理端口（默认 8317），以及 Claude Code 配置的 `ANTHROPIC_BASE_URL` 是否指向了正确的地址。如果你在 WSL 中跑 Claude Code，Docker 跑在 Windows 侧，需要用 Windows 宿主机的 IP 而不是 `localhost`。

**4. 响应速度慢**

免费 API 加上协议转换，延迟是必然的。如果耐心告罄，可以先用 ChatWise 这类直接支持 OpenAI 格式的工具测试 API 本身的速度——先确定是 API 慢还是代理慢，再决定要不要换方案。

**5. GitHub Issues 是宝库**

无论用哪个代理工具，遇到问题先去对应项目的 GitHub Issues 搜关键词。你踩的坑大概率已经有人踩过了。

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#### 总结

NVIDIA 免费 API 是一条不错的低成本 AI 编码之路，但它跟 Claude Code 之间隔着一层「协议鸿沟」。CLIProxyAPI 和 CCR 这两座桥各有长短，选哪个取决于你的使用场景——只玩 Claude Code 用 CCR 就好，多工具兼修就上 CLIProxyAPI。

整个流程可以概括为三步：**申请 API → 部署代理 → 配置环境变量**。中间任何一个环节出了岔子，表现都是 Claude Code 连不上，所以排查的时候从这三环一个个排查，别急着怀疑 API Key 过期。

免费的东西往往需要多折腾一些，但折腾通了之后的满足感，比直接付费还要强那么一点。

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*本文为 JeecgBoot AI 专题研究系列文章。*

JeecgBoot AI专题研究 | NVIDIA 免费 API 申请与 Claude Code 第三方模型接入实战指南

NVIDIA 免费 API 从申请到 Claude Code 接入全攻略：CLIProxyAPI 与 CCR 代理实战

人工智能

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后端

NVIDIA免费API搭配ClaudeCode的使用指南，教你如何通过第三方代理工具(如CLIProxyAPI/CCR)解决协议兼容问题。详细步骤包括API申请、代理部署和环境配置，助你绕过格式冲突实现免费AI编码。适合开发者低成本接入ClaudeCode，提升编程效率。

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