模型配置

默认情况下,Claude Code 使用 claude-opus-4-20250514。您可以使用以下环境变量覆盖此设置:

# Anthropic API
ANTHROPIC_MODEL='claude-opus-4-20250514'
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL='claude-3-5-haiku-20241022'

# Amazon Bedrock (使用模型 ID)
ANTHROPIC_MODEL='us.anthropic.claude-opus-4-20250514-v1:0'
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL='us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0'

# Amazon Bedrock (使用推理配置文件 ARN)
ANTHROPIC_MODEL='arn:aws:bedrock:us-east-2:your-account-id:application-inference-profile/your-model-id'
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL='arn:aws:bedrock:us-east-2:your-account-id:application-inference-profile/your-small-model-id'

# Google Vertex AI
ANTHROPIC_MODEL='claude-3-7-sonnet@20250219'
ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL='claude-3-5-haiku@20241022'

您也可以使用全局配置设置这些变量:

# 配置 Anthropic API
claude config set --global env '{"ANTHROPIC_MODEL": "claude-opus-4-20250514"}'

# 配置 Bedrock (使用模型 ID)
claude config set --global env '{"CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK": "true", "ANTHROPIC_MODEL": "us.anthropic.claude-opus-4-20250514-v1:0"}'

# 配置 Bedrock (使用推理配置文件 ARN)
claude config set --global env '{"CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK": "true", "ANTHROPIC_MODEL": "arn:aws:bedrock:us-east-2:your-account-id:application-inference-profile/your-model-id"}'

# 配置 Vertex AI
claude config set --global env '{"CLAUDE_CODE_USE_VERTEX": "true", "ANTHROPIC_MODEL": "claude-3-7-sonnet@20250219"}'

查看我们的模型名称参考了解所有 不同提供商可用的模型。

与第三方 API 一起使用

Claude Code 需要访问 Claude Sonnet 3.7 和 Claude Haiku 3.5 模型,无论您使用哪个 API 提供商。

连接到 Amazon Bedrock

CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1

如果您没有启用提示缓存,还需要设置:

DISABLE_PROMPT_CACHING=1

联系 Amazon Bedrock 获取提示缓存,以降低成本并提高速率限制。

需要标准 AWS SDK 凭证(例如,~/.aws/credentials 或相关环境变量,如 AWS_ACCESS_KEY_IDAWS_SECRET_ACCESS_KEY)。要设置 AWS 凭证,请运行:

aws configure

如果您想通过代理访问 Claude Code,可以使用 ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL 环境变量:

ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL='https://your-proxy-url'

如果您的代理维护自己的 AWS 凭证,可以使用 CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH 环境变量来移除 Claude Code 对 AWS 凭证的要求。

CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1

用户需要在其 AWS 账户中同时访问 Claude Sonnet 3.7 和 Claude Haiku 3.5 模型。 如果您有模型访问角色,如果这些模型尚未可用,您可能需要请求访问这些模型。 需要在每个区域访问 Bedrock,因为推理配置文件需要跨区域能力。

连接到 Google Vertex AI

CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
CLOUD_ML_REGION=us-east5
ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=your-project-id

如果您没有启用提示缓存,还需要设置:

DISABLE_PROMPT_CACHING=1

Vertex AI 上的 Claude Code 目前仅支持 us-east5 区域。 确保您的项目在这个特定区域有配额分配。

用户需要在其 Vertex AI 项目中同时访问 Claude Sonnet 3.7 和 Claude Haiku 3.5 模型。

需要通过 google-auth-library 配置的标准 GCP 凭证。要设置 GCP 凭证,请运行:

gcloud auth application-default login

如果您想通过代理访问 Claude Code,可以使用 ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL 环境变量:

ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL='https://your-proxy-url'

如果您的代理维护自己的 GCP 凭证,可以使用 CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH 环境变量来移除 Claude Code 对 GCP 凭证的要求。

CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1

为获得最佳体验,请联系 Google 获取更高的速率限制。

通过代理连接

当使用 Claude Code 与 LLM 代理一起使用时,您可以使用以下环境变量和配置来控制身份验证行为。请注意,您可以将这些设置与 Bedrock 和 Vertex 特定设置混合使用。

设置

Claude Code 支持通过环境变量控制的多种设置,以配置与 Bedrock 和 Vertex 的使用。有关完整参考,请参见环境变量

如果您更喜欢通过文件而不是环境变量进行配置,可以将这些设置中的任何一个添加到Claude Code 设置文件中的 env 对象中。

您还可以配置 apiKeyHelper 设置,设置一个自定义 shell 脚本来获取 API 密钥(在启动时调用一次,并在每个会话期间缓存,或直到 CLAUDE_CODE_API_KEY_HELPER_TTL_MS 过期)。

LiteLLM

LiteLLM 是第三方代理服务。Anthropic 不认可、维护或审核 LiteLLM 的安全性或功能。 本指南仅供参考,可能会过时。使用时请自行判断。

本节展示了 Claude Code 与 LiteLLM Proxy Server 的配置,LiteLLM 是一个第三方 LLM 代理,提供使用和支出跟踪、集中身份验证、每用户预算等功能。

步骤 1:先决条件

  • Claude Code 更新到最新版本
  • LiteLLM Proxy Server 正在运行并且 Claude Code 可以通过网络访问
  • 您的 LiteLLM 代理密钥

步骤 2:设置代理身份验证

选择以下身份验证方法之一:

选项 A:静态代理密钥 将您的代理密钥设置为环境变量:

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-proxy-key

选项 B:动态代理密钥 如果您的组织使用轮换密钥或动态身份验证:

  1. 不要设置 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 环境变量
  2. 编写一个密钥助手脚本来提供身份验证令牌
  3. 在 Claude Code 设置中的 apiKeyHelper 配置下注册该脚本
  4. 设置令牌生命周期以启用自动刷新:
    CLAUDE_CODE_API_KEY_HELPER_TTL_MS=3600000
    
    将其设置为 apiKeyHelper 返回的令牌的生命周期(以毫秒为单位)。

步骤 3:配置您的部署

选择您想通过 LiteLLM 使用的 Claude 部署:

  • Anthropic API:直接连接到 Anthropic 的 API
  • Bedrock:带有 Claude 模型的 Amazon Bedrock
  • Vertex AI:带有 Claude 模型的 Google Cloud Vertex AI
选项 A:通过 LiteLLM 使用 Anthropic API
  1. 配置 LiteLLM 端点:
    ANTHROPIC_BASE_URL=https://litellm-url:4000/anthropic
    
选项 B:通过 LiteLLM 使用 Bedrock
  1. 配置 Bedrock 设置:
    ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL=https://litellm-url:4000/bedrock
    CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1
    CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
    
选项 C:通过 LiteLLM 使用 Vertex AI

推荐:代理指定的凭证

  1. 配置 Vertex 设置:
    ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL=https://litellm-url:4000/vertex_ai/v1
    CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1
    CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
    

替代方案:客户端指定的凭证

如果您更喜欢使用本地 GCP 凭证:

  1. 在本地使用 GCP 进行身份验证:

    gcloud auth application-default login
    
  2. 配置 Vertex 设置:

    ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL=https://litellm-url:4000/vertex_ai/v1
    ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=your-gcp-project-id
    CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1
    CLOUD_ML_REGION=your-gcp-region
    
  3. 更新 LiteLLM 头部配置:

    确保您的 LiteLLM 配置将 general_settings.litellm_key_header_name 设置为 Proxy-Authorization,因为传递的 GCP 令牌将位于 Authorization 头部。

步骤 4. 选择模型

默认情况下,模型将使用模型配置中指定的模型。

如果您在 LiteLLM 中配置了自定义模型名称,请将上述环境变量设置为这些自定义名称。

有关更详细的信息,请参阅 LiteLLM 文档