Free Claude code

🤖 Utiliser Claude Code Gratuitement — Guide Complet

3 méthodes. 0€. 5 minutes.

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Comment ça marche ?

Ce guide repose sur free-claude-code, un proxy open-source qui intercepte les appels de Claude Code vers l’API Anthropic et les redirige vers des modèles gratuits — sans que Claude Code ne le sache.

Résultat : tu gardes l’interface et les fonctionnalités de Claude Code, mais tu utilises des modèles à 0€.

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Prérequis

Avant de commencer, installe :

• Claude Code (l’outil officiel d’Anthropic)
• uv + Python 3.14

macOS / Linux :

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv self update
uv python install 3.14

Windows (PowerShell) :

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
uv self update
uv python install 3.14

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Installation du proxy (commune aux 3 méthodes)

git clone https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code.git
cd free-claude-code
cp .env.example .env

Ensuite, choisis ta méthode ci-dessous et configure le fichier .env.

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Méthode 1 — NVIDIA NIM (recommandée)

Modèles puissants hébergés par NVIDIA. Gratuit avec une clé API.

1. Récupérer une clé gratuite

Crée un compte sur build.nvidia.com et génère une clé API.

2. Configurer .env

NVIDIA_NIM_API_KEY="nvapi-ta-clé-ici"
MODEL="nvidia_nim/z-ai/glm4.7"
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc"

Modèles disponibles sur NVIDIA NIM :

• nvidia_nim/z-ai/glm4.7 ← recommandé pour le code
• nvidia_nim/z-ai/glm5.1
• nvidia_nim/moonshotai/kimi-k2.5
• nvidia_nim/deepseek-ai/deepseek-v4-pro

3. Lancer le proxy

uv run uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8082

4. Lancer Claude Code

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc" ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8082" CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY=1 claude

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Méthode 2 — OpenRouter (le plus de choix)

Accès à des dizaines de modèles gratuits via une seule clé.

1. Récupérer une clé gratuite

Crée un compte sur openrouter.ai/keys.

2. Modèles gratuits disponibles

Modèle	Points forts
openrouter/owl-alpha	Agentic, tool use, Claude Code compatible
nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free	1M context, coding, raisonnement
deepseek/deepseek-v4-flash:free	1M context, vitesse, code
google/gemma-4-31b-it:free	Multimodal, 256K context
openai/gpt-oss-120b:free	MoE 120B, tool use natif
poolside/laguna-m.1:free	Optimisé coding agent

Voir tous les modèles gratuits : openrouter.ai/collections/free-models

3. Configurer .env

OPENROUTER_API_KEY="sk-or-ta-clé-ici"
MODEL="open_router/openrouter/owl-alpha"
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc"

4. Lancer le proxy et Claude Code

uv run uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8082

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc" ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8082" CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY=1 claude

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Méthode 3 — OLLAMA (100% local)

Tout tourne sur ta machine. Aucune donnée n’est envoyée à l’extérieur.

⚠️ Recommandé uniquement si tu as un GPU 8GB+ de VRAM.

1. Installer OLLAMA

Télécharge sur ollama.com et installe-le.

2. Télécharger un modèle

ollama pull llama3.1
# ou pour le code :
ollama pull deepseek-coder-v2

3. Lancer OLLAMA

ollama serve

4. Configurer .env

OLLAMA_BASE_URL="http://localhost:11434"
MODEL="ollama/llama3.1"
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc"

5. Lancer le proxy et Claude Code

uv run uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8082

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc" ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8082" CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY=1 claude

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Bonus — Utiliser dans VS Code

Ouvre settings.json et ajoute :

"claudeCode.environmentVariables": [
  { "name": "ANTHROPIC_BASE_URL", "value": "http://localhost:8082" },
  { "name": "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN", "value": "freecc" },
  { "name": "CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY", "value": "1" }
]

Relance l’extension. C’est tout.

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Mixer les méthodes (avancé)

Tu peux router chaque niveau de modèle vers un provider différent :

NVIDIA_NIM_API_KEY="nvapi-..."
OPENROUTER_API_KEY="sk-or-..."

MODEL_OPUS="nvidia_nim/moonshotai/kimi-k2.5"
MODEL_SONNET="open_router/deepseek/deepseek-v4-flash:free"
MODEL_HAIKU="ollama/llama3.1"
MODEL="nvidia_nim/z-ai/glm4.7"

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Résumé des 3 méthodes

	NVIDIA NIM	OpenRouter	OLLAMA
Coût	Gratuit	Gratuit	Gratuit
GPU requis	Non	Non	Oui (8GB+)
Qualité	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
Vitesse	Rapide	Rapide	Dépend du GPU
Confidentialité	Données envoyées à NVIDIA	Données envoyées à OR	100% local
Choix de modèles	~20 modèles	50+ modèles gratuits	Illimité

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Repo GitHub : github.com/Alishahryar1/free-claude-code — 22k ⭐