​
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_ID、AWS_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。