2026年1月16日- 白嫖Claude Opus 4.5!Kiro + AIClient-2-API 让你免费用上顶级AI

2026年1月16日- 白嫖Claude Opus 4.5!Kiro + AIClient-2-API 让你免费用上顶级AI

前言

在AI辅助开发工具快速发展的今天,各大厂商纷纷推出自己的AI编程助手。好家伙,继GitHub Copilot、Cursor、Claude Code之后,AWS也按捺不住了,在2025年7月正式推出了自家的AI IDE——Kiro。这款工具不仅支持Claude Sonnet 4、Claude Opus 4.5等顶级大模型,而且新用户注册就送550积分,相当于白嫖数百次高质量AI对话,这对于想要体验顶级AI编程能力的小伙伴来说简直是福音。

image-20260117085255923

但问题来了,Kiro目前只能在其IDE内部使用,如果我们想在其他工具比如Cherry Studio、Claude Code中使用这些免费额度怎么办?这就需要借助一个神器——AIClient-2-API。这个开源项目可以将Kiro等AI客户端的能力转换为标准的OpenAI API格式,让我们能够在任何支持OpenAI API的第三方工具中使用Kiro的免费额度,实现真正的"白嫖"顶级大模型。

最近两天我解锁了 Kiro 搭配 AIClient-2-API 的 “邪修玩法”,今天就手把手带大家实操:从注册 Kiro 账号、部署 AIClient-2-API,到在 Cherry Studio 和 Claude Code 中调用免费 Claude 模型,全程干货无门槛!话不多说,直接上车体验白嫖顶级 AI 的快乐!

1.什么是Kiro

✨ Kiro简介

Kiro 是AWS(亚马逊云服务)在2025年7月推出的一款AI驱动的智能IDE(集成开发环境)。它基于VS Code开源版本(Code OSS)打造,专注于"规格驱动开发"(Spec-Driven Development)的理念,旨在将AI编程助手从简单的代码补全提升到真正的智能代理(Agentic AI)级别。

Kiro的核心理念是通过规格文档(Specs)来驱动整个开发流程,包括需求文档(requirements.md)、设计文档(design.md)和任务清单(tasks.md),让AI能够更好地理解项目上下文,提供更精准的代码生成和建议。

🚀 核心特性

  • 🤖 多模型支持: 支持Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5、Claude Haiku 4.5等顶级大模型
  • 📋 规格驱动开发: 通过Specs文档定义需求和设计,AI能更好理解项目上下文
  • 🔄 自主代理模式: 支持Autonomous Agent,可持续数天自主完成复杂开发任务
  • ☁️ 深度AWS集成: 与Lambda、EC2、S3、DynamoDB等AWS服务深度集成
  • 🌐 多语言支持: 支持Python、Java、JavaScript、TypeScript、Go、Rust等20+编程语言
  • 💡 Kiro Powers: 动态加载上下文和MCP服务器,提供专业领域的开发支持

💰 免费额度

Kiro对个人开发者非常友好,提供以下免费福利:

福利类型额度有效期
新用户奖励积分500积分30天内使用
每月免费额度50积分每月重置

不同模型的积分消耗倍率:

模型积分倍率说明
Auto(自动选择)1x性价比最高
Claude Haiku 4.50.4x最省积分
Claude Sonnet 4/4.51.3x主流选择
Claude Opus 4.52.2x最强模型(实验性)

🎯 为什么选择Kiro

对于想要白嫖顶级AI模型的小伙伴来说,Kiro的优势非常明显:

  1. 免费额度充足: 新用户550积分足够使用很长时间
  2. 模型质量高: 支持Claude最新最强的模型
  3. 注册简单: 只需AWS Builder ID即可,无需绑定信用卡
  4. 可转API使用: 配合AIClient-2-API可以在任何第三方工具中使用

2.部署实战

kiro注册

我们登录https://kiro.dev/

image-20260116222008274

任一种签名注册方式。这里我们选择第三方builderID

image-20260116222220407

完成亚马逊账号认证信息

image-20260116222456878

从上面截图我们可以看到我们获得550个积分使用。

AIClient-2-API 部署

接下来我们需要在github上找到一个叫做AIClient-2-API 这个项目。

image-20260116222830628

这个项目目前支持Gemini CLIAntigravityQwen CodeKiroopenaiclaudeiflow 主流的几个都支持了。目前我们需要用到Kiro,刚好用这个项目。接下来我们使用docker运行环境部署这个程序。

我们找一台海外服务器。这里我们使用腾讯云的海外服务器。使用下面的命令部署

docker run -d \ -p 3003:3000 \ -p 8085-8087:8085-8087 \ -p 19876-19880:19876-19880 \ --restart=always \ -v "/home/app/AIClient-2-API/configs:/app/configs" \ --name aiclient2api \ justlikemaki/aiclient-2-api 
image-20260116224559390
image-20260116224633653

看到上面容器进程说明我们启动完成。

AIClient-2-API配置

我们打开浏览器输入下面地址http://43.163.230.83:3003/,注意这里我们需要腾讯云服务把3003端口防火墙设置公网访问。

image-20260116225204476

我们输入密码(默认的密码是admin123),大家根据自己需要修改。进入后台管理页面-我们选择“提供商池管理”,选择claude-kiro-oauth,点击右侧“生成授权”

image-20260116225829151

在弹出对话框中,我们选择“‘aws Builder ID’”完成认证授权

image-20260116230020448

弹出 “OAuth 授权”

image-20260116230101741
image-20260116230137400

点击确认并继续完成授权

image-20260116230210485
image-20260116230220572
image-20260116230319286

通过上述方式我们就完成了1个账号的授权,当然如果你有多个重复上面的步骤完成授权。

接下来我们在配置管理中,选择“Claude Kiro OAuth”,另外我们在设置一下对外提供的api key

image-20260116230552011

设置完成后点击保存按钮,完成设置。

3.第三方平台使用

接下来我们就可以在第三方平台上使用者这个免费的反带API 了

cherry stuido

我们使用cherry stuido 这个第三方工具来测试验证一下反带的效果。

我们先在cherry stuido配置一下

image-20260116230951403

填写api秘钥 api地址 我们填写本地地址http://43.163.230.83:3003

image-20260116231125541

​ 以上我们就完成了模型基本设置。

​ 接下来我们在聊天对话中验证测试

​ 选择claude-opus-4-5-20251101

image-20260116231219649

claude code 使用

接下来我们使用本地claude code 来实现。这里配置我们使用cc-switch配置。关于cc-switch配置 配置不熟悉的可以看我之前的文章

CC-Switch配置切换神器:5秒搞定多设备同步,坚果云让配置永不丢失

image-20260116231454011
image-20260116231531133

cc-switch完成后,我们启动本地claud code

image-20260103153551699

我们验证测试一下

image-20260103153638147

OK 默认使用了claude-sonnet-4-5 模型来运行的。

用量使用我们可以在管理平台查看到模型使用量

image-20260116232123769

4.总结

今天主要带大家了解并实现了通过AIClient-2-API反向代理Kiro免费额度的完整流程,该方案以"Kiro免费积分 + AIClient-2-API反代转换"为核心优势,结合开发者日常使用AI编程助手的需求,通过Docker容器化部署与OAuth授权认证,形成了一套从Kiro账号注册到第三方工具调用的全链路白嫖方案。通过这套实践方案,开发者能够高效突破官方客户端限制——借助AIClient-2-API的反向代理能力(包括OAuth授权绑定、API Key配置、模型映射),无需付费订阅,就能快速在Cherry Studio、Claude Code等主流工具中使用Claude Sonnet 4、Claude Opus 4.5等顶级大模型(如本次演示的"claude-opus-4-5-20251101")。

无论是日常代码编写、技术问答,还是复杂项目开发、代码审查,都能通过标准OpenAI API格式完成调用,极大降低了使用顶级AI模型的门槛和成本。在实际应用中,AIClient-2-API不仅支持Kiro,还支持Gemini CLI、Antigravity、Qwen Code等多种AI客户端,适配性远优于单一平台方案;特别是通过Docker一键部署和Web管理后台,有效解决了传统反代配置繁琐的难题。同时,方案具备良好的扩展性——小伙伴们可以基于此扩展更多应用场景,如多账号池管理实现负载均衡、配合cc-switch实现多配置快速切换、搭建团队共享的AI API网关等,进一步发挥免费AI额度在个人开发、团队协作、学习研究等领域的应用价值。

感兴趣的小伙伴可以按照文中提供的步骤进行实践,根据实际使用需求调整模型选择和账号数量。今天的分享就到这里结束了,我们下一篇文章见。

Read more

Flutter for OpenHarmony 实战之基础组件:第十一篇 BottomNavigationBar 与 TabBar 多页切换

Flutter for OpenHarmony 实战之基础组件:第十一篇 BottomNavigationBar 与 TabBar 多页切换

Flutter for OpenHarmony 实战之基础组件:第十一篇 BottomNavigationBar 与 TabBar 多页切换 摘要:一个复杂的 App 通常包含多个功能模块。本文将深入讲解 Flutter 中最核心的两种多页切换模式:底部导航 (BottomNavigationBar) 和顶部选项卡 (TabBar)。我们将探讨 Material 3 风格的新组件 NavigationBar,解决页面切换时的状态丢失问题,并适配鸿蒙系统的底部手势条。 前言 打开你手机里的微信、淘宝或抖音,你会发现它们都有一个共同的架构:底部有 4-5 个图标,点击切换不同的主页面;顶部可能还有“关注/推荐/热榜”这样的分类切换。 这就是移动端最经典的 “底 Tab + 顶 Tab” 双导航架构。 本文你将学到: * BottomNavigationBar (经典) 与

AI绘画师转型指南:用LLaMA Factory定制你的提示词生成器

AI绘画师转型指南:用LLaMA Factory定制你的提示词生成器 作为一名Stable Diffusion资深用户,你是否经常遇到这样的困扰:精心设计的画面构思,却因为提示词(Prompt)质量不佳而无法准确呈现?语言模型生成的描述总是不够精准或缺乏创意。本文将介绍如何通过LLaMA Factory框架快速微调大语言模型,打造专属于你的提示词生成器。这类任务通常需要GPU环境,目前ZEEKLOG算力平台提供了包含该镜像的预置环境,可快速部署验证。 为什么需要定制提示词生成器 Stable Diffusion等AI绘画工具对提示词极为敏感,好的提示词需要: * 准确描述画面元素(主体、风格、构图等) * 合理使用权重符号和分隔符 * 包含艺术风格术语和专业技术词汇 * 保持语义连贯性 通用语言模型生成的提示词往往过于笼统或不符合绘画领域的特殊表达习惯。通过微调,我们可以让模型: 1. 学习优质提示词的语法结构 2. 掌握绘画领域的专业术语 3. 适应你的个人创作风格 LLaMA Factory快速入门 LLaMA Factory是一个开源的低代码大模

OpenClaw机器人引爆天网,首次拥有记忆,逆天了!

OpenClaw机器人引爆天网,首次拥有记忆,逆天了!

手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定! OpenClaw这款开源机器人最近彻底火了,它让机器人第一次有了“记性”。这种原本只在科幻片里出现的“天网”级技术,居然直接在GitHub上公开了源代码。 就在刚刚,全球搞开源机器人的圈子被推特上的一条动态给点燃了! 手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定! 视频里,一台装了OpenClaw系统的宇树人形机器人在屋里四处走动。它全身上下都是传感器——激光雷达、双目视觉外加RGB相机,这些设备捕捉到的海量数据都被喂进了一个大脑里。 紧接着,奇迹发生了:这台宇树机器人竟然开始理解空间和时间了!这种事儿在以前的机器人身上压根没出现过。 手把手教你一键部署OpenClaw,连接微信、QQ、飞书、钉钉等,1分钟全搞定! 它不仅分得清房间、人和东西都在哪儿,甚至还记得在什么时间点发生了什么事。 开发团队给这种神技起名叫“空间智能体记忆”。简单来说,就是机器人从此以后也有了关于世界的“长期记忆”! 而把这种科幻照进现实的,正是最近在国际上大红大紫的开源项目OpenClaw。

吃透 AM32 无人机电调:从源码架构到工作原理的全方位解析(附实践指南)(上)

开篇:为什么要深度剖析 AM32 电调? 作为多旋翼无人机的 “动力心脏”,电调(电子调速器)的性能直接决定了无人机的飞行稳定性、响应速度和续航能力。而 AM32 系列电调凭借开源性、高性价比、适配性强三大优势,成为了开源无人机社区的热门选择 —— 从入门级的 2204 电机到专业级的 2306 电机,从 3S 锂电池到 6S 高压电池,AM32 都能稳定驱动。 但很多开发者和爱好者在接触 AM32 源码时,常会陷入 “看得懂代码,看不懂逻辑” 的困境:为什么 FOC 算法要做坐标变换?DShot 协议的脉冲怎么解析?保护机制是如何实时触发的? 这篇博客将从硬件基础→源码架构→模块解析→工作原理→实践操作五个维度,逐行拆解 AM32 电调固件源码,帮你彻底搞懂