別再燒錢跑 API!兩招讓你「零成本」無限使用 Claude Code,省下萬元帳單!

Cloud Code 免費跑起來是這個樣子
但正常用 API 的話
我昨天跑了四小時賬單
就噴掉四百多塊臺幣
今天教你兩種方法
零成本跑 Cloud Code
一種用你自己電腦跑
一種用雲端免費的
開始之前
Cloud Code 本身要先裝好
如果你還沒裝
一個指令搞定
安裝好以後我們繼續
OK
那這段設定大概兩分鐘
跟着做就好
設好之後
你電腦就等於是一臺免費的
AI Coding Server 了
打開瀏覽器
到官網去下載安裝 OLMA
OLMA 現在支持在 Mac OS
Linux
Windows
三個不同的平臺上運行
支持使用命令行
安裝或者下載 Desktop App
那先複製這個指令
在終端機中運行它
很快就完成了下載安裝
裝好了就先確認一下版本
0.14以上才能搭 Cloud Code
0.15以上纔有 OLMA Launch 捷徑
OK
第一步搞定
接下來拉模型
我推薦阿里的千問 Coder 14B 的模型
14B 的大小
在大部分 Mac 上都跑得動
寫 Coder 的品質也不差
這個模型大概 9GB
下載不會太久
我先趁下載的時候
跟你講幾個重點
第一
本地跑模型吃記憶體
14B 的模型跑起來大概需要十幾GB
你可以點屏幕左上角的蘋果圖標
選擇關於本機
看你有多少記憶體
8GB 的話
建議你直接跳到後面 Open Router 那段
本地跑會太卡
16GB 以上就 OK 了
第二
Context Window
簡單講就是模型一次能記多少東西
越大它記得越多
但越吃資源
Cloud Code 的官方建議至少 64K
模型快要拉好了
下一步需要去設環境變數
這不超重要
90% 的人第一次都會踩到雷
下面
我需要在 Terminal 中
依次輸入這幾行指令
第一個指令
先告訴 Cloud Code
驗證方式用 OLAMA
不用 Anthropic 賬號
第二個指令
告訴 Cloud Code
去你自己電腦的 11434 port 找模型
不要去 Anthropic 的 server
試好了
但這邊有一個很多人會踩到的坑
我先示範給你看
直接跑 Cloud Code
然後我們發送個 Hello
看看什麼結果
報錯了
它說找不到 CloudSonic 46 這個模型
爲什麼
因爲 Cloud Code 預設會去找 CloudSonic
但你的 OLAMA 上根本沒有這個模型
你裝的是 QUINT 2.5 Codera
所以你要告訴它用哪個模型
那我加上 MODEL
並且指定拉好的模型
再試一次
這次 OK 了
你有沒有注意到
它回的是 JSON 格式
不是像正版 Cloud 那樣
直接跟你聊天
這就是本地模型的限制之一
它不完全理解 Cloud Code 的溝通方式
但基本功能是能用的
記住
用 OLAMA 跑 Cloud Code
一定要加 MODEL
告訴它你裝了什麼模型
對了補充一下
剛剛那些 Export
只在這個 Terminal 視窗有效
如果你想每次開 Terminal 都能用
就把那兩行貼到你的 ZSHRC 裏面
然後每次啓動記得加 MODEL 指定模型就好
OK 接下來實際跑一個任務看看效果
基礎設定搞定了
來看看本地模型到底能幹嘛
我要請 Cloud Code 幫我寫一個 Python 計算機
你看它在跑了
不過你有沒有注意到
它的速度跟平常用 API 比起來差蠻多的
有人實測過
本地模型跑 Cloud Code 比 API 慢大概 68 倍
就算是打個嗨
也可能要等幾十秒纔回
你現在看到的就是真實速度
這也是爲什麼
我說簡單任務可以本地跑
但複雜任務你會等到懷疑人生
不過話說回來
完全免費的東西你還要求什麼對吧
好跑完了
來看看它生出來什麼
你看它沒有幫你建檔案
而是吐了一大段 JSON 回來
Code 藏在裏面
這就是本地模型跟正版 Cloud 最大的差別
正版 Cloud 會自動幫你建檔案
寫好 Code 存好
本地模型不會
因爲它不支援 Tooler Calling
就是沒辦法自動操作你的檔案系統
不過沒關係
Code 本身是有的
我們自己把它拉出來就好
先來測試一下它的功能
我會依次把加減乘除都測試一遍
看看它有沒有計算錯誤的情況
功能是 OK 的
能用
但你也看到了
整個體驗跟正版差蠻多的
正版 Cloud 會自動幫你建檔
自動跑測試
本地模型只會 To Code 給你
剩下的你得自己來
簡單任務還行
複雜的就很吃力了
如果你覺得這個有用
幫我按個贊
讓更多開發者看到這支影片
到這邊你已經看完一半了
第一種方法就是
OLAMA 本地跑
但接下來這個方法
設定只要一分鐘
而且跑出來的品質比剛剛好一個等級
你猜速度能快幾倍
第二種方法是用 OpenRouter
簡單講
OpenRouter 就是 AI 模型的中間商
一堆模型都放在同一個 API 底下
其中大概 30 個是完全免費的
這段設定也是大概兩分鐘
比 OLAMA 還快
打開瀏覽器
到 OpenRouter.ai 註冊賬號
註冊完之後
點 Get API Keys 的按鈕
去獲取 Key
在新頁面點 Create Key
名字隨便打
像是 Cloud Code
然後點擊下面的按鈕創建
Key 複製好了
這邊提醒一下
Key 生出來只會顯示一次
記得存好
接下來
設環境變數
跟剛剛 OLAMA 一樣的邏輯
第一行換成 OpenRouter 的網址
第二行貼你的 Key
別忘了這裏也要設置 Model
你要告訴 Cloud Code 用哪個免費模型
不然它又會去找 ClarkSonic
在 OpenRouter 上
那個是要錢的
注意看後面這個 Free
這個很重要
OpenRouter 上同一個模型有付費版跟免費版
不加 Free 的話會扣你錢
我推薦先用 Quint3 Coder
寫 Coder 滿強的
設好之後
啓動 Cloud Code
來
同一個任務再跑一次
一樣請它寫 Python 計算機
這樣才能直接對比
你看這個速度
比剛剛本地跑快非常多
因爲人家 Server 比你比電強太多了
不過免費的有限制
大概一分鐘 20 個 Request
一天 50 個
如果你花 10 塊美金買 Credit
免費模型的額度會升到一天 1000 個
拿來學習
做小專案的話完全夠用
好
跑完了
打開生成的 Calculator
腳本測試一下
這次生成的更好一些
你看程式運行以後
貼心的使用系統的語言來顯示
很不錯
再看看計算結果
也是一切正常的
就連退出方式
也變得更簡單了
直接做成的選項
而不用去輸入 Yes 或 No
更方便了
現在關掉影片
打開 Terminal
花五分鐘
用今天教的方法
把 Cloud Code 跑起來
不管 Olemar 還是 OpenRouter 都行
跑起來之後
請它幫你寫一個
你自己想要的小工具
做完了
在留言區跟我說你用哪種方法
跑了什麼任務
踩到坑
也留言讓我知道
我來幫你看
有趣的案例
我會在下支影片
挑幾個出來 Demo
學的時候
用免費的
做案子
用付費的
學費可以省
工具錢省下來
反而虧更多時間
下一支影片
教你怎麼用 cloud.md
讓 Cloud Code 更懂你的習慣
不用每次重新講
訂閱加開小鈴鐺
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我們下支影片見