“我用了三个月的 Claude Code，API 账单花了 $500。然后我发现了 Ollama，现在成本是零。”

这是一个真实的故事，来自一位独立开发者。在 AI 编程工具日益普及的 2026 年，成本和隐私已经成为很多开发者挥之不去的痛点。

2026 年 1 月 16 日，一个看似普通的更新改变了这个局面：Ollama v0.14.0 发布，宣布兼容 Anthropic Messages API。

这意味着什么？

简单来说，你现在可以用 Claude Code + 本地模型 = 零成本、全隐私的 AI 编程体验。

为什么这个组合如此重要？

在深入配置之前，让我们先理解为什么这个组合如此重要。

云端 AI 编程的痛点

Claude Code + Ollama 的解决方案

当 Claude Code 遇上 Ollama，你得到的是一个：

• 完全免费：本地模型运行，零 API 成本
• 真正隐私：数据永不离开你的机器
• 离线可用：无需网络连接
• 无限制使用：想怎么用就怎么用

什么是 Claude Code 和 Ollama？

Claude Code：Anthropic 的 CLI 编程助手

Claude Code 是 Anthropic 官方推出的命令行 AI 编程工具：

• 多文件编辑：可以同时修改多个文件
• Git 集成：原生支持 Git worktrees
• 长上下文：支持 200K token 的上下文窗口
• MCP 支持：可扩展的 Model Context Protocol

Ollama：本地 LLM 运行平台

Ollama 是一个简单的本地 LLM 运行工具：

• 一键安装：macOS/Linux/Windows 全平台支持
• 模型丰富：支持 Llama、Qwen、DeepSeek 等众多开源模型
• API 兼容：从 v0.14.0 开始兼容 OpenAI/Anthropic API
• 量化友好：支持 GGUF 格式，显存需求低

快速开始：5 分钟搭建本地 AI 编程环境

第一步：安装 Ollama

macOS/Linux：

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

Windows： 下载 Ollama 官方安装包

验证安装：

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ollama --version
# 输出：ollama version is 0.14.0

第二步：拉取代码模型

推荐的本地编程模型：

我的推荐：从 qwen2.5-coder:14b 开始，平衡了性能和资源需求。

第三步：启动 Ollama 服务

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# 启动 Ollama 服务（后台运行）
ollama serve

验证服务运行：

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curl http://localhost:11434/api/tags
# 应该返回你已安装的模型列表

第四步：配置 Claude Code

设置环境变量：

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# ~/.bashrc 或 ~/.zshrc
export ANTHROPIC_API_URL=http://localhost:11434/v1
export ANTHROPIC_API_KEY=ollama  # 可以是任意字符串
export ANTHROPIC_MODEL=qwen2.5-coder:14b  # 指定使用的模型

或者使用配置文件： ~/.claude/config.json

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{
  "apiUrl": "http://localhost:11434/v1",
  "apiKey": "ollama",
  "model": "qwen2.5-coder:14b"
}

重新加载配置：

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source ~/.bashrc  # 或 source ~/.zshrc

第五步：验证连接

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# 测试 Claude Code 连接
claude "你好，请介绍一下你自己"

如果看到本地模型回复，恭喜你，配置成功了！

实战测试：本地 vs 云端

我用了三个真实任务来测试本地模型的实际表现：

测试 1：简单 CRUD 生成

任务：用 Node.js + Express 写一个简单的 TODO API

云端 Claude (Opus 4.5)：

• 速度：~3 秒
• 质量：一次性生成，代码规范，带注释

本地 Qwen2.5-Coder 14B：

• 速度：~8 秒
• 质量：一次性生成，代码可用，需要小幅调整

结论：对于常见任务，本地模型完全够用。

测试 2：代码审查和优化

任务：审查一段 200 行的 JavaScript 代码，提出优化建议

云端 Claude：

• 分析全面，包含性能、安全、可维护性多角度
• 提供具体的重构方案

本地模型：

• 能发现主要问题
• 建议相对简单，但实用

结论：本地模型适合日常代码审查，复杂架构问题可能需要云端。

测试 3：理解大型代码库

任务：解释一个开源项目的核心架构

云端 Claude：

• 能快速理解整体结构
• 提供深入的分析

本地模型：

• 需要更多上下文
• 但可以无限次提问，不用考虑成本

结论：本地模型的优势在于"免费"，可以反复提问直到理解。

性能对比详解

硬件需求参考

纯 CPU 运行：可以，但速度会慢很多（~0.5 tok/s）

适用场景分析

✅ 本地模型非常适合：

1. 个人学习项目

   • 练习编程、做 side project
   • 成本敏感，不需要最强性能

2. 隐私敏感场景

   • 公司内部代码
   • 金融、医疗等行业
   • 不想把代码上传到云端

3. 离线环境

   • 飞机上、咖啡店（网络差）
   • 内网开发环境

4. 高频使用

   • 每天大量使用 AI 编程
   • 月账单超过 $50 的人

❌ 本地模型不适合：

1. 复杂架构设计

   • 需要深度的技术洞察
   • 云端 Opus 的能力仍然领先

2. 硬件资源有限

   • 没有 GPU，内存 < 16GB
   • 笔记本电脑性能较弱

3. 快速原型开发

   • 需要最快的响应速度
   • 对代码质量要求极高

高级配置技巧

1. 模型热切换

创建一个脚本快速切换模型：

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# ~/.local/bin/switch-model
#!/bin/bash
MODEL=$1
export ANTHROPIC_MODEL=$MODEL
echo "Switched to $MODEL"

使用：

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switch-model qwen2.5-coder:32b  # 切换到高性能模式
switch-model codegemma:7b       # 切换到轻量模式

2. 并发配置

优化 Ollama 的并发设置：

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# ~/.ollama/config.json
{
  "num_gpu": 1,
  "num_thread": 8,
  "max_queue": 10
}

3. 量化模型节省显存

使用量化版本：

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# 拉取量化版本（Q4_K_M，推荐）
ollama pull qwen2.5-coder:14b-q4_K_M

# 查看可用量化版本
ollama list qwen2.5-coder

量化等级对比：

4. 与 VS Code 集成

使用 Claude Code VS Code 扩展：

1. 安装扩展：Claude Code
2. 设置使用本地 API：

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{
  "claudeCode.apiUrl": "http://localhost:11434/v1",
  "claudeCode.apiKey": "ollama",
  "claudeCode.model": "qwen2.5-coder:14b"
}

混合策略：取长补短

经过实际使用，我发现最佳方案是 云端 + 本地混合使用：

混合使用决策树

决策流程：

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开始一个新任务
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    ├─ 是否涉及敏感代码？
    │   └─ 是 → 本地模型
    │   └─ 否 → 继续
    │
    ├─ 是复杂架构设计？
    │   └─ 是 → 云端 Opus
    │   └─ 否 → 继续
    │
    ├─ 需要快速响应？
    │   └─ 是 → 云端 Sonnet
    │   └─ 否 → 继续
    │
    └─ 本地模型（省钱！）

实际使用建议

常见问题解决

Q1: Claude Code 连接不上 Ollama

检查清单：

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# 1. 确认 Ollama 服务运行
curl http://localhost:11434/api/tags

# 2. 检查环境变量
echo $ANTHROPIC_API_URL
echo $ANTHROPIC_API_KEY

# 3. 查看 Claude Code 日志
claude --debug "test"

Q2: 模型生成质量差

可能的解决方案：

1. 换更大的模型（7B → 14B → 32B）
2. 调整 temperature 参数
3. 提供更详细的 prompt
4. 使用量化级别更高的版本

Q3: 速度太慢

优化方案：

1. 确认使用了 GPU：nvidia-smi 查看显存占用
2. 降低量化等级（Q8 → Q5 → Q4）
3. 换更小的模型
4. 减少上下文长度

Q4: 显存不足

解决方案：

1. 使用更小的模型
2. 使用 Q4 量化
3. 增加 swap 空间（CPU 模式）
4. 关闭其他占用 GPU 的程序

其他本地方案对比

除了 Ollama，还有其他本地方案：

对于个人开发者，Ollama 是最推荐的：简单、免费、够用。

未来展望

本地 AI 编程的未来是什么？

趋势 1：模型能力持续提升

• 2026 年：开源 7B 模型 ≈ 2024 年 GPT-4
• 2027 年：本地 14B 可能追平云端 Opus

趋势 2：硬件成本下降

• 专用的 AI 推理卡（如 NPU）将普及
• 笔记本电脑原生支持大模型推理

趋势 3：混合架构成为主流

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│  本地 AI      +     云端 AI          │
│  (隐私/成本)       (能力/速度)       │
└─────────────────────────────────────┘
         │                  │
         ▼                  ▼
    日常编码          复杂任务
    代码审查          架构设计
    学习练习          创意生成

总结

Claude Code + Ollama 的组合，让本地 AI 编程变得简单、免费、隐私友好。

立即开始：

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# 一键启动
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull qwen2.5-coder:14b
export ANTHROPIC_API_URL=http://localhost:11434/v1
export ANTHROPIC_API_KEY=ollama
claude "帮我写一个 TODO API"

我的建议：

• 如果你是个人开发者：直接上本地方案，省钱
• 如果你在大公司：本地方案解决隐私问题
• 如果你是独立黑客：本地方案降低运营成本

最重要的：

不要等待"完美时机"。现在就开始，哪怕用最小的 7B 模型，也比完全不用好。

“最好的本地 AI 编程环境，是你现在就开始用的那个。”

参考资源

• Ollama 官方文档 - Claude Code 兼容性
• Claude Code 官方文档
• Reddit 讨论 - Claude Code + Ollama
• Ollama 模型库
• Qwen2.5-Coder 模型介绍