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模型配置

默認情況下，Claude Code 使用 claude-opus-4-20250514。您可以使用以下環境變數覆蓋此設定：

# 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設定這些變數：

# 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"}'

請參閱我們的模型名稱參考，了解所有不同提供商可用的模型。

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與第三方 API 一起使用

無論您使用哪個 API 提供商，Claude Code 都需要同時訪問 Claude Sonnet 3.7 和 Claude Haiku 3.5 模型。

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連接到 Amazon Bedrock

CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1

如果您沒有啟用提示快取，還需要設置：

DISABLE_PROMPT_CACHING=1

請聯繫 Amazon Bedrock 以獲取提示快取，以降低成本並提高速率限制。

需要標準 AWS SDK 憑證（例如，~/.aws/credentials 或相關環境變數，如 AWS_ACCESS_KEY_ID、AWS_SECRET_ACCESS_KEY）。要設置 AWS 憑證，請運行：

aws configure

如果您想通過代理訪問 Claude Code，可以使用 ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL 環境變數：

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

如果您的代理維護自己的 AWS 憑證，可以使用 CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH 環境變數來移除 Claude Code 對 AWS 憑證的要求。

CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1

用戶需要在其 AWS 帳戶中同時訪問 Claude Sonnet 3.7 和 Claude Haiku 3.5 模型。如果您有模型訪問角色，如果這些模型尚未可用，您可能需要請求訪問這些模型。在每個區域中訪問 Bedrock 是必要的，因為推理配置文件需要跨區域能力。

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連接到 Google Vertex AI

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

如果您沒有啟用提示快取，還需要設置：

DISABLE_PROMPT_CACHING=1

Vertex AI 上的 Claude Code 目前僅支持 us-east5 區域。確保您的項目在這個特定區域有配額分配。

用戶需要在其 Vertex AI 項目中同時訪問 Claude Sonnet 3.7 和 Claude Haiku 3.5 模型。

需要通過 google-auth-library 配置的標準 GCP 憑證。要設置 GCP 憑證，請運行：

gcloud auth application-default login

如果您想通過代理訪問 Claude Code，可以使用 ANTHROPIC_VERTEX_BASE_URL 環境變數：

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

如果您的代理維護自己的 GCP 憑證，可以使用 CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH 環境變數來移除 Claude Code 對 GCP 憑證的要求。

CLAUDE_CODE_SKIP_VERTEX_AUTH=1

為了獲得最佳體驗，請聯繫 Google 以提高速率限制。

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通過代理連接

當使用 Claude Code 與 LLM 代理時，您可以使用以下環境變數和配置來控制身份驗證行為。請注意，您可以將這些設置與 Bedrock 和 Vertex 特定設置混合使用。

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設置

Claude Code 支持通過環境變數控制的多種設置，以配置與 Bedrock 和 Vertex 的使用。有關完整參考，請參見環境變數。

如果您更喜歡通過文件而不是環境變數進行配置，可以將這些設置添加到Claude Code 設置文件中的 env 對象中。

您還可以配置 apiKeyHelper 設置，設置一個自定義 shell 腳本來獲取 API 密鑰（在啟動時調用一次，並在每個會話期間緩存，或直到 CLAUDE_CODE_API_KEY_HELPER_TTL_MS 過期）。

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LiteLLM

LiteLLM 是第三方代理服務。Anthropic 不認可、維護或審核 LiteLLM 的安全性或功能。本指南僅供參考，可能會過時。請自行斟酌使用。

本節展示了 Claude Code 與 LiteLLM Proxy Server 的配置，LiteLLM Proxy Server 是一個第三方 LLM 代理，提供使用和支出跟踪、集中身份驗證、每用戶預算等功能。

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步驟 1：先決條件

  • Claude Code 更新到最新版本
  • LiteLLM Proxy Server 正在運行並可被 Claude Code 網絡訪問
  • 您的 LiteLLM 代理密鑰

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步驟 2：設置代理身份驗證

選擇以下身份驗證方法之一：

選項 A：靜態代理密鑰 將您的代理密鑰設置為環境變數：

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-proxy-key

選項 B：動態代理密鑰 如果您的組織使用輪換密鑰或動態身份驗證：

  1. 不要設置 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 環境變數
  2. 編寫一個密鑰幫助腳本來提供身份驗證令牌
  3. 在 Claude Code 設置中的 apiKeyHelper 配置下註冊該腳本
  4. 設置令牌生命週期以啟用自動刷新： 
    CLAUDE_CODE_API_KEY_HELPER_TTL_MS=3600000
    將其設置為 apiKeyHelper 返回的令牌的生命週期（以毫秒為單位）。

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步驟 3：配置您的部署

選擇您想通過 LiteLLM 使用的 Claude 部署：

  • Anthropic API：直接連接到 Anthropic 的 API
  • Bedrock：帶有 Claude 模型的 Amazon Bedrock
  • Vertex AI：帶有 Claude 模型的 Google Cloud Vertex AI
選項 A：通過 LiteLLM 使用 Anthropic API
  1. 配置 LiteLLM 端點： 
    ANTHROPIC_BASE_URL=https://litellm-url:4000/anthropic
選項 B：通過 LiteLLM 使用 Bedrock
  1. 配置 Bedrock 設置： 
    ANTHROPIC_BEDROCK_BASE_URL=https://litellm-url:4000/bedrock
CLAUDE_CODE_SKIP_BEDROCK_AUTH=1
CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
選項 C：通過 LiteLLM 使用 Vertex AI

推薦：代理指定的憑證

  1. 配置 Vertex 設置： 
    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：客戶端指定的憑證

如果您更喜歡使用本地 GCP 憑證：

  1. 在本地驗證 GCP：

    gcloud auth application-default login

  2. 配置 Vertex 設置：

    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 頭部配置：

    確保您的 LiteLLM 配置將 general_settings.litellm_key_header_name 設置為 Proxy-Authorization，因為傳遞的 GCP 令牌將位於 Authorization 頭部。

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步驟 4. 選擇模型

默認情況下，模型將使用模型配置中指定的模型。

如果您在 LiteLLM 中配置了自定義模型名稱，請將上述環境變數設置為這些自定義名稱。

有關更詳細的信息，請參考 LiteLLM 文檔。