低成本运行 Claude Code：通过 LiteLLM 接入 GitHub Copilot Chat API 的完整指南

Ne0inhk

— 9 min read
低成本运行 Claude Code：通过 LiteLLM 接入 GitHub Copilot Chat API 的完整指南

阅读原文

一、背景与动机

Claude Code 是 Anthropic 推出的编程 Agent 工具，很多人会用它做 “vibe coding”：一边写代码一边提问，在对话中重构、重组、查 bug，体验非常接近“和聪明同事结对编程”。

但在实际使用中，它有两个比较现实的问题：

  1. 成本高：频繁的对话请求，会很快消耗你的 Anthropic API 配额；
  2. 网络不稳：在一些网络环境下，直接请求 Anthropic API 可能经常超时或失败。

与此同时，很多开发者已经在使用 GitHub Copilot。GitHub 在 Copilot 背后接入了包括 Claude 在内的多种大模型（具体组合会随时间调整），而你已经为这部分算力付过费了。

于是，一个很自然的问题出现了：

能不能让 Claude Code 直接“吃” GitHub Copilot 的额度？

答案是肯定的。

本文会介绍如何使用 LiteLLM 作为本地中间层，让 Claude Code 对着本地代理讲话，再由本地代理去请求 GitHub Copilot Chat API（下文简称 Copilot API）。

1.1 使用前的合规提示

在继续之前，需要特别说明：

⚠️ 注意：通过中间层将 Claude Code 接入 Copilot API 的方式，并非 GitHub 官方公开文档中主推或保证支持的使用场景。
实际操作前，请自行阅读并评估 GitHub Copilot 的最新服务条款、使用限制与风控策略，确认自己的使用方式是合规且可接受风险的。

如果你清楚了解这一点，并愿意自行承担相应风险，可以继续往下。

二、整体架构

Claude Code 支持通过环境变量配置自定义的 BASE_URL。我们正是利用这一点，将它“接入” LiteLLM，再由 LiteLLM 去调用 Copilot API。

整体流程可以概括为：

  1. 客户端：Claude Code
    • 使用 claude CLI 客户端（本文中的 claude 命令，即 Claude Code 的命令行工具）；
    • 配置为向本地 http://localhost:4000 发送请求。
  2. 中间件：LiteLLM 代理
    • 在本地启动一个 LiteLLM 代理服务；
    • 接收来自 Claude Code（Anthropic 风格）的请求；
    • 将请求参数转换为 Copilot API 支持的格式；
    • 添加必要的请求头，将自己伪装成编辑器插件客户端；
    • 将 Copilot API 的返回结果再转回给 Claude Code。
  3. 后端：GitHub Copilot Chat API（Copilot API）
    • 接收 LiteLLM 转换后的请求；
    • 返回模型输出，由 LiteLLM 原样转发给 Claude Code。

通过这种方式，你保留了完整的 Claude Code 交互体验，但实际计算由 GitHub Copilot 提供，从而：

  • 利用现有 Copilot 订阅额度，减少额外 API 支出；
  • 通过本地代理和 Copilot 的网络优势，提高请求稳定性。

三、准备工作

在开始动手之前，你需要：

  • 一个有效的 GitHub Copilot 订阅；
  • 一台可以本地运行以下工具的电脑：
    • uv（推荐）或者 pip；
    • claude（Claude Code CLI 工具）。

假设你已经可以在终端中直接运行：

claude --help

并看到正常的帮助信息。

四、第一步：创建 LiteLLM 配置文件

LiteLLM 是整个方案的核心入口。通过它的配置文件，我们将：

  • 定义一个逻辑模型名（Claude Code 将使用这个名字来“选模”）；
  • 告诉 LiteLLM，真实的后端模型是 Copilot 提供的哪一个；
  • 配置必要参数和请求头，让 Copilot API 正常响应。

在任意目录下创建一个 config.yaml，内容示例：

model_list:-model_name: claude-opus-4.5litellm_params:# 使用 GitHub Copilot 作为实际提供方model: github_copilot/claude-opus-4.5# 丢弃 Claude Code 发出的非标准参数，避免后端报错drop_params:true# 添加伪装为编辑器客户端的 Headers，确保 Copilot 正常响应extra_headers:Editor-Version:"vscode/1.106.3"Editor-Plugin-Version:"copilot/1.388.0"Copilot-Integration-Id:"vscode-chat"User-Agent:"GithubCopilot/1.388.0"

这里有三个关键点：

  1. model_name
    • 这是暴露给 Claude Code 的“逻辑模型名”；
    • 稍后配置 ANTHROPIC_MODEL 时，需要与这里完全一致。
  2. model
    • 这是 LiteLLM 内部用来识别 Copilot 后端的标识；
    • 示例中使用的是 github_copilot/claude-opus-4.5，你可以根据 LiteLLM 文档和 Copilot 实际支持的模型进行调整。
  3. drop_params: true
    • 很关键；
    • Claude Code 常常会在 Anthropic 协议上附加一些扩展字段，而 Copilot API 未必认识这些字段；
    • 开启 drop_params 后，LiteLLM 会剥掉非标准参数，避免因为字段不兼容导致 Copilot 返回 4xx 错误。
如果你希望在 Claude Code 中切换多个不同模型，可以在 model_list 里再添加多个条目，每个条目的 model_name 不同即可。

五、第二步：安装并启动 LiteLLM 代理

推荐用 uv 安装 LiteLLM。uv 提供了隔离环境和更快的安装体验。如果不熟悉，也可以直接用 pip。

5.1 安装 LiteLLM（含代理功能）

# 使用 uv 安装带 proxy 功能的 LiteLLM uv tool install"litellm[proxy]"# 如果你更习惯 pip，也可以：# pip install "litellm[proxy]"

安装完成后，litellm 会作为一个可执行命令出现在你的 PATH 中，可以直接在终端里使用。

5.2 启动 LiteLLM 代理

在包含 config.yaml 的目录下运行：

litellm --config config.yaml --port4000

这是你的 窗口 A，建议保持这个终端一直打开，用来观察日志。

5.3 首次使用 Copilot API 时的设备授权

LiteLLM 第一次调用 Copilot API 时，会引导你走一遍 GitHub 的设备授权流程：

  1. 终端里会打印一个 URL（通常类似 https://github.com/login/device）和一个 8 位设备码；
  2. 打开浏览器，访问这个 URL；
  3. 粘贴设备码，确认授权给相应应用；
  4. 授权成功后，回到终端，LiteLLM 会自动继续刚才的请求。

LiteLLM 会将获得的 token 缓存在本地（通常在你的配置目录下），后续重启代理不需要重复授权，除非 token 失效或手动清除。

六、第三步：配置 Claude Code 使用 LiteLLM

接下来要做两件事：

  1. 让 Claude Code 以为自己仍在访问 Anthropic API；
  2. 实际上把请求转发到本地的 LiteLLM 代理。

可以通过 环境变量（临时）或 Claude Code 配置文件（持久化）来完成。

6.1 环境变量（适合快速测试）

在启动 claude 之前，在 窗口 B 终端中执行：

exportANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-any-string"# 客户端需要一个非空值，LiteLLM 会忽略它exportANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:4000"exportANTHROPIC_MODEL="claude-opus-4.5"# 必须与 config.yaml 中的 model_name 完全一致exportCLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1# 减少遥测和非必要流量

说明：

  • ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
    • 对 LiteLLM 无意义，不会被传给 Copilot API；
    • 只是为了满足 Claude Code 客户端自身的基本校验。
  • ANTHROPIC_BASE_URL
    • 将默认的 Anthropic 接口改为本地的 LiteLLM 代理；
    • 端口号需要和你实际启动 LiteLLM 时一致（这里为 4000）。
  • ANTHROPIC_MODEL
    • 字符串必须与 config.yaml 中的 model_name 一模一样；
    • 否则 LiteLLM 会报“模型不存在”或类似错误。
  • CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC
    • 把一些非必要请求（如遥测）关掉，减少噪音流量。

6.2 配置文件（适合长期使用）

如果你希望以后每次运行 claude 时都自动应用这些设置，可以创建或编辑：

~/.claude/settings.json

内容示例：

{"env":{"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN":"sk-any-string","ANTHROPIC_BASE_URL":"http://localhost:4000","ANTHROPIC_MODEL":"claude-opus-4.5","CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC":"1"}}

保存后，claude 在启动时会自动加载这些环境变量。

如果你原本就有自己的 settings.json（例如配置了其他集成），记得把上面的字段合并到原有 JSON 中，而不是完全覆盖文件。

七、第四步：启动并验证 Claude Code

现在你应该有两个终端窗口：

窗口 B：运行 Claude Code（CLI）

claude

窗口 A：运行 LiteLLM 代理

litellm --config config.yaml --port4000

如果一切配置无误：

  • claude 应该能正常启动；
  • 你可以随便发一句话，例如：“帮我写一个 Python 脚本，打印 1 到 10 的平方。”；
  • 此时，看一眼 窗口 A 中 LiteLLM 的日志：
    • 应该能看到来自客户端的请求；
    • 日志中能看到类似 github_copilot/claude-opus-4.5 的调用记录。

如果看到这些，说明整个链路已经打通：

Claude Code → LiteLLM（本地代理） → Copilot API → LiteLLM → Claude Code

7.1 常见问题排查（可快速自检）

如果没有成功，可以按下面几个方向排查：

  1. Claude Code 提示找不到模型 / 报 404 类似错误
    • 检查 ANTHROPIC_MODEL 与 config.yaml 中 model_name 是否完全一致（包括大小写和中划线）。
  2. LiteLLM 看不到任何请求
    • 检查 ANTHROPIC_BASE_URL 是否确实指向 http://localhost:4000；
    • 确认 LiteLLM 代理是在同一台机器上运行，且未被防火墙拦截。
  3. LiteLLM 日志中出现 GitHub 相关的 401 / 403
    • 说明 Copilot 授权失败或 token 失效；
    • 重启 LiteLLM，让它重新走一遍设备授权流程；
    • 检查你的 GitHub 账户 Copilot 订阅是否仍然有效。

结语

通过在本地引入 LiteLLM 作为中间层，我们实现了：

  • 用 GitHub Copilot 作为 Claude Code 的“后端算力”
    在你已经订阅 Copilot 的前提下，减少额外购买 Anthropic API 的支出。
  • 通过本地代理提升网络稳定性
    请求只需要稳定访问 GitHub，而不必直接访问 Anthropic 的海外节点，在某些网络环境下会更友好。
  • 保留原汁原味的 Claude Code 使用体验
    对你而言，依然是在终端里运行 claude、打开 familiar 的对话界面，只是背后的算力来源发生了变化。

需要再次强调的是：

这种玩法属于“高级折腾”，并不是 GitHub 官方文档鼓励或保证长期可用的路径。
在正式使用前，请务必自己阅读 Copilot 最新的服务条款和使用规范，并自行评估合规性与风险。

对于那些：

  • 已经是 Claude Code 重度用户；
  • 同时有 有效的 GitHub Copilot 订阅；
  • 又希望在成本和网络稳定性之间找到平衡点的开发者——

这个方案非常值得折腾和体验一番。

如果你愿意继续深入，还可以在 LiteLLM 上挂接更多模型（如 OpenAI、原生 Anthropic API 等），再通过 Claude Code 的模型选择实现更灵活的编程工作流，这是另一个可以展开写一篇的主题了。

Read more

大模型之Spring AI实战系列（二）：Spring Boot + OpenAI 打造聊天应用全攻略

大模型之Spring AI实战系列（二）：Spring Boot + OpenAI 打造聊天应用全攻略

系列篇章💥 No.文章1大模型之Spring AI实战系列（一）：基础认知篇 - 开启智能应用开发之旅2大模型之Spring AI实战系列（二）：Spring Boot + OpenAI 打造聊天应用全攻略 目录 * 系列篇章💥 * 前言 * 一、开发环境准备 * （一）Java 版本要求 * （二）Maven 构建工具 * （三）OpenAI API 密钥 * 二、POM依赖引入 * （一）Spring AI与OpenAI集成依赖包 * （二）SpringAI相关依赖包版本管理 * 三、配置文件详解 * 四、核心代码详解 * （一）Application启动类 * （二）基于ChatClient API对话聊天 * 1. 基本对话接口 * 2. 带通用选项对话 * 3.

By Ne0inhk
OpenClaw WebSocket Channel开发实战：从零打造自定义 AI 通信通道

OpenClaw WebSocket Channel开发实战：从零打造自定义 AI 通信通道

🎯 项目背景 为什么做这个项目？ 最近 OpenClaw 特别火🔥，这是一个强大的个人 AI 助手网关，支持接入 WhatsApp、Telegram、Discord 等 15+ 个消息平台。作为一个技术爱好者，我决定深入学习一下它的架构设计。 学习目标： * ✅ 理解多通道 AI 网关的架构模式 * ✅ 掌握 OpenClaw 插件化开发技能 * ✅ 实践 WebSocket 实时双向通信 * ✅ 为社区贡献一个实用的教学案例 项目定位：这不是一个生产级项目，而是一个学习性质的教学案例，帮助其他开发者快速上手 OpenClaw 插件开发。 技术栈 前端层：Vue 3 + WebSocket ↓ 服务端：Python + aiohttp + uv ↓ 通道层：Node.js + ws + OpenClaw Plugin SDK

By Ne0inhk
AI工具泛滥时代，为什么“能力“越来越不值钱？

AI工具泛滥时代，为什么“能力“越来越不值钱？

文章目录 * 一、一个荒诞的现象：工具民主化与机会不平等 * 二、三个被误读的AI创业神话 * 三、AI创作者的真正壁垒：从"工具使用者"到"商业闭环构建者" * 四、给新手的实战建议：从0到1的行动清单 * 五、关于《脉向AI》栏目 * 六、适合谁看？ 一、一个荒诞的现象：工具民主化与机会不平等 2025被称为"AI应用元年"，但一个诡异的分化正在发生。 一方面，AI工具从未如此普及。ChatGPT、Midjourney、Claude、Sora、可灵、即梦……每个月都有新的"生产力神器"登上热搜。知识付费市场上，“AI副业课”" prompt工程&

By Ne0inhk
【AI深究】随机森林（Random Forest）全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示）|集成学习|数学原理、案例流程、代码演示及结果解读|参数与调优、工程启示、单棵决策树的对比、优缺点

【AI深究】随机森林（Random Forest）全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示）|集成学习|数学原理、案例流程、代码演示及结果解读|参数与调优、工程启示、单棵决策树的对比、优缺点

大家好，我是爱酱。本篇将会系统地讲解随机森林（Random Forest）的原理、核心思想、数学表达、算法流程、代码实现与工程应用。内容适合初学者和进阶读者，配合公式和可视化示例。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！ 注：随机森林（Random Forest）与决策树（Decision Tree）息息相关，因此不了解决策树的同学建议先去了解一下，爱酱也有文章深入探讨决策树，这里也给上链接。 传送门： 【AI深究】决策树（Decision Tree）全网最详细全流程详解与案例（附Python代码演示）|数学原理、案例流程、代码演示及结果解读|ID3、C4.5、CART算法|工程启示、分类、回归决策树-ZEEKLOG博客 一、随机森林是什么？

By Ne0inhk