Claude Code
Claude Code 是由 Anthropic 推出的一个 AI 编程助手 / 编程代理（agent‑based AI coding tool），专注于帮助开发者在 终端（Terminal / CLI） 和 IDE 中快速、智能地编写、理解、修改和管理代码。它不仅是一个聊天式助手，而是一个能直接操作代码、运行命令、生成提交（PR）等的 行动型 AI 编程工具。
Anthropic 是一家专注研发大型基础模型（Foundation Models）的 AI 公司，其代表性的产品就是 Claude 系列大模型，类似于 OpenAI 的 ChatGPT。它不仅研发模型，还负责模型的训练和推理服务部署。
Anthropic 芯片
| 任务 | 主要芯片/平台 |
|---|---|
| 训练 Claude 模型 | Google Cloud TPU + AWS Trainium + 可能的 Nvidia GPU |
| 推理部署（线上服务响应） | AWS Inferentia + TPU + 云 GPU |
| 总体策略 | 多云异构架构：根据任务特点匹配最优加速器 |
Claude Code 为什么使用 Anthropic 自研模型表现最好
| 原因 | 说明 |
|---|---|
| 定制优化 | Claude Code 基于 Anthropic 自研的 Claude 模型训练，针对编程语言、代码上下文和逻辑推理做了优化。 |
| 训练数据匹配 | Anthropic 内部训练数据包含大规模开源代码、示例问题和对话数据，与代码生成场景高度契合。 |
| 安全和鲁棒性 | Claude 系列强调安全性和可控性，Claude Code 在代码生成时减少错误、避免危险操作。 |
| 模型架构契合 | Claude 模型架构本身经过优化，可处理长上下文和复杂逻辑，这对代码补全和跨文件分析非常重要。 |
国内限制条件
- VPN
- 需要有效的 Anthropic 账号 + 订阅 / API Key, 境外手机号
- 国际支付方式
国内使用方式-自己搭建中转
这种方式 理论上是可行的，也是大陆用户常用的访问方法，但有几点注意事项：
VPS 选择
- VPS 必须位于海外，并且网络质量稳定，否则延迟高、容易断线。
- 美国住宅 IP 最理想，因为 Claude 会检测请求来源 IP。
安全性
- VPS 上需要配置 Claude Relay 服务，保证 OAuth token 安全。
- 个人搭建要确保不泄露账号信息，否则可能被封号。
复杂度
- 需要处理订阅、支付、VPS 搭建、代理配置等步骤。
- 对普通用户来说操作复杂，但技术上可行。
支付问题仍需解决
- Subscription Block 的环节必须能完成订阅（海外 App Store 礼品卡 + Visa/PayPal）
国内使用方式-商业化中转
接口AI官网创建API Key
配置环境变量
{
# Anthropic API 代理地址（第三方中转：jiekou.ai）
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.jiekou.ai/anthropic"
# Anthropic API 密钥（由 jiekou.ai 分配，用于鉴权）
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="API key"
# Claude Code 默认使用的主模型（高质量 / 复杂任务 / 多文件修改）
export ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-4-5-20250929"
# Claude Code 使用的快速小模型（用于补全、搜索、轻量修改等高频操作）
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="claude-haiku-4-5-20251001"
# GPT 默认使用的主模型（高质量 / 复杂任务 / 多文件修改）
export ANTHROPIC_MODEL="gpt-5.1-codex"
# GPT 使用的快速小模型（用于补全、搜索、轻量修改等高频操作）
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="gpt-5-mini"
# gemini 默认使用的主模型（高质量 / 复杂任务 / 多文件修改）
export ANTHROPIC_MODEL="gemini-2.5-pro"
# gemini 使用的快速小模型（用于补全、搜索、轻量修改等高频操作）
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="gemini-2.5-flash-lite"
# qwen 默认使用的主模型（高质量 / 复杂任务 / 多文件修改）
export ANTHROPIC_MODEL="qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct"
# qwen 使用的快速小模型（用于补全、搜索、轻量修改等高频操作）
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="qwen/qwen3-30b-a3b-fp8"
}
充值
进入工程目录，启动 Claude Code 接口
安装 Claude Code
$ curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
Setting up Claude Code...
✔ Claude Code successfully installed!
Version: 2.1.14
Location: ~/.local/bin/claude
Next: Run claude --help to get started
✅ Installation complete!
启动
cd your-project claude
会提示输入账号
Welcome to Claude Code v2.1.14
Claude Code can be used with your Claude subscription or billed based on API usage through your Console account.
Select login method:
❯ 1. Claude account with subscription · Pro, Max, Team, or Enterprise
2. Anthropic Console account · API usage billing
模型版本选择
| 系列/版本 | 上下文 | 性能 | 成本 | 使用场景 |
|---|---|---|---|---|
| opus-4-5 | 200k | 高 | 高 | 复杂推理、长文档处理 |
| sonnet-4-5 | 200k | 中高 | 中高 | 对话、文本生成、中等复杂任务 |
| haiku-4-5 | 20k | 低 | 低 | 短文本生成、快速调用、低成本 |
| opus-dd / sonnet-dd | 200k | 高 | 中高 | 需要稳定性、一致性输出场景 |
不同角色的模型选择
| 开发类型 | 建议模型 | 上下文 | 说明 |
|---|---|---|---|
| Android App 开发 | claude-haiku-4-5 / claude-sonnet-4-5 | 20k / 200k | App 问题通常偏业务逻辑、UI、API 调用，haiku 低成本足够；如果一次性处理大量代码或文档，可选 sonnet 200k |
| Android Framework / 系统开发 | claude-opus-4-5 / claude-opus-4-5-dd | 200k | 系统开发问题涉及驱动、HAL、Framework 源码、长文档，opus 高性能和大上下文更适合保证准确性和推理能力 |
claude 计费方式
claude-opus-4-5-20251101
上下文 200,000
$4.5 /百万 tokens（输入）
$22.5 /百万 tokens（输出）
上下文 200,000
一次请求中：输入 tokens + 输出 tokens ≤ 200,000
输入 token
10,000 tokens（比如一段 Framework 源码 + 描述）
10,000 / 1,000,000 × 4.5 = $0.045 美元
输出 token
5,000 tokens（较长的分析 + 代码）
5,000 / 1,000,000 × 22.5 = $0.1125 美元
一次完整调用的真实费用示例
输入：20,000 tokens 输出：5,000 tokens
输入：20,000 / 1,000,000 × 4.5 = $0.09 输出：5,000 / 1,000,000 × 22.5 = $0.1125
总计 ≈ $0.2025 美元
claude-sonnet-4-5-20250929
上下文 200,000
$2.7 /百万 tokens（输入）
$13.5 /百万 tokens（输出）
一次完整调用的真实费用示例
输入：20,000 tokens 输出：5,000 tokens
输入：20,000 / 1,000,000 × 2.7 = $0.054 输出：5,000 / 1,000,000 × 13.5 = $0.0675
总计 ≈ $0.12 美元
OpenAI 费用计算
gpt-5.2-codex
上下文 400,000
$1.75 /百万 tokens（输入）
$14 /百万 tokens（输出）
Gemini 费用计算
gemini-3-pro-preview
上下文 1,048,576
$1.8 /百万 tokens（输入）
$10.8 /百万 tokens（输出）
Qwen
qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct
上下文 262,144
$0.29/百万 tokens（输入）
$1.2 /百万 tokens（输出）
Deepseek
deepseek/deepseek-v3.1
上下文 163,840
$0.27/百万 tokens（输入）
$1 /百万 tokens（输出）
为什么贵
海外大模型价格高的原因
| 因素 | 说明 |
|---|---|
| 训练成本高 | 训练 GPT‑4、Claude Opus 等模型需要数百甚至上千块 A100 / H100 GPU，训练周期数月，成本动辄千万美元以上 |
| 推理成本高 | 模型参数大（百亿到千亿级），推理时每 token 需要大量算力和显存，尤其是 Claude 输出 token 贵 |
| 服务定位 | 面向企业和高价值场景，强调准确性、可靠性和安全性，价格反映价值和风险成本 |
| 国际支付 / 法律风险 | 数据跨境、API 提供海外服务，计费模式需要维持可盈利运营，同时考虑合规、知识产权、维护成本 |
中国模型便宜的原因
| 因素 | 说明 |
|---|---|
| 算力成本低 | 中国 GPU 价格相对低，电力和机房成本也低，训练成本压缩了 30%–50% 或更多 |
| 企业策略 | 国内公司追求快速用户规模和生态建设，价格低可以吸引开发者和企业大量使用 |
| 优化方向 | 国内模型很多参数量较小（几十到百亿级），或者做了蒸馏、量化，推理成本低 |
| 本地部署 | 可在国内服务器或企业内网部署，减少海外 API 依赖，降低延迟和成本 |
| 政策鼓励 | 政府对国产 AI 支持，包括算力补贴、企业补贴等，间接降低用户成本 |
Claude Code 是否允许接入开源模型
Claude Code 本身并不是只能用 Anthropic 的闭源模型，它 可以 接入某些开源模型或第三方模型，但这需要借助 API 层兼容或代理工具，而不是 Anthropic 官方直接提供的本地开源模型运行。
社区中也出现了一些中间件或代理，如OpenRouter、claude-code-proxy等，它们将 Claude Code 的请求转译成其他模型的接口格式，例如 GPT、Gemini、GLM 等，然后返回响应。 这种方式不需要 Anthropic 的封闭模型就能用 Claude Code 的交互逻辑去调用其他 LLMS。
风险
- Anthropic 可能更新其工具或 API 导致这些兼容方式失效
- 官方 可能不鼓励 在商业环境下用这些代理（取决于服务条款）
Claude Code 对比 Cursor
| 特点 | Claude Code | Cursor |
|---|---|---|
| UI 体验 | CLI | 图形 IDE |
| 交互方式 | 命令/对话 | 编辑器内交互 |
| 代码补全 | X | ✔️ |
| 大规模理解 | ✔️ 强 | ✔️ 中等 |
| 自动任务 | ✔️ 强 | ✔️ 限定 |
| 费用 | 计 token + 订阅 | 订阅制 |
使用场景选择
A. Android App 开发（常规场景）
- 主要使用 Cursor
- 原因：快速、低成本、直接在 IDE 内使用
- 偶尔用 Claude Code
- 对复杂模块或全项目分析，CLI 输出报告或重构建议，再手动应用
B. Framework / HAL / Driver 开发（系统层）
- 主要使用 Claude Code CLI
- 原因：支持大文件、长上下文、复杂依赖分析
- 可在 Android Studio 终端里直接调用 CLI
- 辅助使用 Cursor
- 对单个函数、类的快速优化或生成代码片段时使用
- 成本控制
- Claude Code 输出 token 贵 → 控制输出长度
- 先小范围测试，再批量分析
中美竞争
