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

分享本周所学——三维重建算法3D Gaussian Splatting（3DGS）

分享本周所学——三维重建算法3D Gaussian Splatting（3DGS）

大家好，欢迎来到《分享本周所学》第十二期。本人是一名人工智能初学者，刚刚读完大二。前几天自学了一下3D Gaussian Splatting（3DGS），觉得非常有意思。写这篇文章主要是因为网上大部分关于3DGS的文章都比较晦涩，我自己学的时候也是翻阅了大量的论文博客视频，所以想结合自己的学习过程，写一篇让所有人都能看懂的文章。我不会假设你有任何机器学习或者数学的基础知识，即使你只是刚刚接触人工智能领域的小白，我也会让你看懂。如果你觉得我有任何一个地方（即使只是一个标点符号）写的不对、不好或者不清楚，麻烦你在评论区指出来，这会对我有极大的帮助。         这里先放一下原论文： https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/3d_gaussian_splatting_low.pdfhttps://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/3d_gaussian_splatting_low.pdf         同时这篇文章参考了一个B站

By Ne0inhk
Linux网络 | 理解Web路径 以及 实现一个简单的helloworld网页

Linux网络 | 理解Web路径 以及 实现一个简单的helloworld网页

前言：本节内容承接上节课的http相关的概念， 主要是实现一个简单的接收http协议请求的服务。这个程序对于我们理解后面的http协议的格式，报头以及网络上的资源的理解， 以及本节web路径等等都有着重要作用。 可以说我们就用代码来理解这些东西。 那么废话不多说， 现在开始我们的学习吧。         ps：本节内容建议先看一下上一篇文章http的相关概念哦：linux网络 | 深度学习http的相关概念-ZEEKLOG博客 目录  准备文件  makefile HttpServer.hpp 类内成员 封装sockfd start  ThreadRun  全部代码 运行结果 响应书写 Web路径  准备文件         首先准备文件： 这里面Httpserver.cc用来运行接收http请求的服务。 HttpServer.hpp用来定义http请求。Log.hpp就是一个打印日志的小组件， Socket.hpp同样是套接字的组件。 到使用直接调用相关接口即可。（Log.hpp和Socket.hpp如何实现不讲解， 如果想要知道

By Ne0inhk

Web 服务与 I/O 模型

一、Web 服务介绍 1.1.1 Apache prefork 模型（预派生模式） * 核心机制：主控制进程派生多个独立子进程，使用select模型，最大并发 1024；每个子进程单线程响应用户请求 * 资源特性：占用内存较多，但稳定性极高 * 配置特点：可设置进程数的最大值和最小值 * 适用场景：访问量中等的场景 * 优缺点 * ✅ 优点：极致稳定，故障隔离性好 * ❌ 缺点：每个请求对应一个进程，资源占用高，并发能力弱，不适合高并发场景 1.1.2 Apache worker 模型（多进程 + 多线程混合模式） * 核心机制：主进程启动多个子进程，每个子进程包含固定线程数；线程处理请求，线程不足时新建子进程补充 * 资源特性：相比 prefork 内存占用更少，支持更高并发

By Ne0inhk
PythonWeb基础-FastAPI使用

PythonWeb基础-FastAPI使用

FastAPI是一个基于Python的高性能Web框架，用于快速构建API接口服务。FastAPI带有原生的异步支持，具备极高的性能。 1.框架基础使用 1.1 创建FastAPI项目 创建虚拟环境是为了隔离项目运行环境，避免依赖冲突，保持全局环境的干净与稳定。 项目运行： 方式一：run项目 方式二：运行指令：uvicorn 模块名:app(应用实例名) --reload  ( --reload:更改代码后自动重启服务器) 访问交互式文档： http://127.0.0.1:8000/docs 1.2 路由 路由就是URL地址与处理函数之间的映射关系，它决定了用户访问某个特定网址时，服务器应执行哪个后端接口来返回响应结果。 FastAPI的路由定义基于Python的装饰器模式： 实例： from fastapi import FastAPI # 创建 FastAPI 实例 app = FastAPI() @app.

By Ne0inhk