문제: Claude Code는 비쌉니다
Claude Code 는 현재 사용 가능한 최고의 AI 코딩 도우미 중 하나입니다. 터미널에 직접 통합되고, 코드베이스 컨텍스트를 이해하며, 명령을 실행하고 파일을 편집하고 문제를 자율적으로 디버깅할 수 있습니다.
하지만 한 가지 문제가 있습니다: Anthropic API 키가 필요하며, Claude 3.5 Sonnet / Claude 3 Opus API 호출은 활발한 코딩 시간당 $3-15가 들 수 있습니다. 매일 AI 도우미를 사용하는 개발자에게 이 비용은 빠르게 누적됩니다.
Free Claude Code는 Claude Code CLI와 무료 또는 저렴한 AI 제공업체 사이에서 드롭인 프록시 역할을 하여 이 문제를 해결합니다.
Free Claude Code란 무엇인가?
Free Claude Code 는 Ali Shahryar 가 만든 오픈소스 Python 프록시 서버입니다. Claude Code의 Anthropic Messages API 요청을 가로채어 무료 티어 또는 로컬 실행을 제공하는 대체 AI 백엔드로 전달합니다.
프로젝트 기술 스택:
- Python 3.14 — 성능 개선된 최신 Python
- uv — Astral의 고속 Python 패키지 관리자
- FastAPI + Uvicorn — 고성능 비동기 웹 서버
- Pydantic — 엄격한 타입 검증
- Loguru — 구조화된 로깅
- Ruff — 고속 Python 린터 및 포맷터
지원되는 AI 제공업체
Free Claude Code는 6가지 다른 백엔드를 지원하여 비용, 속도, 개인정보 보호 또는 모델 선호도에 따라 선택할 수 있습니다:
| 제공업체 | 비용 | 가장 적합한 용도 | 설정 복잡도 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA NIM | 무료 티어 있음 | 프로덕션, 빠른 추론 | API 키 필요 |
| OpenRouter | 사용량 기반 과금 | 다양한 모델 접근 | API 키 필요 |
| DeepSeek | 매우 저렴 | 예산에 민감한 개발자 | API 키 필요 |
| LM Studio | 무료 (로컬) | 개인정보 보호, 오프라인 사용 | 로컬 GUI 앱 |
| llama.cpp | 무료 (로컬) | 최대 제어, 커스텀 모델 | 명령줄 |
| Ollama | 무료 (로컬) | 가장 쉬운 로컬 설정 | 간단한 설치 |
NVIDIA NIM (무료 티어 권장)
NVIDIA는 NIM(NVIDIA Inference Microservices) 플랫폼을 통해 관대한 무료 티어를 제공합니다. glm-4-9b 또는 llama-3.1-8b와 같은 모델을 개인 개발에 적합한 속도 제한으로 무료로 실행할 수 있습니다.
설정:
- build.nvidia.com 에서 API 키 받기
.env구성:NVIDIA_NIM_API_KEY="nvapi-your-key" MODEL="nvidia_nim/z-ai/glm4.7" ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc"
OpenRouter
OpenRouter는 Claude, GPT-4, Gemini 및 오픈소스 대안을 포함한 수백 개의 모델에 대한 통합 접근을 제공합니다. 사용한 만큼만 지불합니다.
설정:
OPENROUTER_API_KEY="sk-or-your-key"
MODEL="open_router/anthropic/claude-3.5-sonnet"
DeepSeek
DeepSeek은 매우 경쟁력 있는 가격(일반적으로 Anthropic보다 10배 저렴)으로 강력한 코딩 성능을 제공합니다.
설정:
DEEPSEEK_API_KEY="sk-your-key"
MODEL="deepseek/deepseek-chat"
로컬 옵션 (LM Studio, llama.cpp, Ollama)
완전한 개인정보 보호와 지속적인 비용 제로를 위해 로컬에서 모델을 실행하세요:
Ollama (가장 쉬움):
# Ollama 설치
ollama pull llama3.1
ollama serve
OLLAMA_BASE_URL="http://localhost:11434"
MODEL="ollama/llama3.1"
LM Studio: LM Studio 를 다운로드하고 모델을 로드하면 자동으로 로컬 API 서버를 실행합니다.
LMSTUDIO_BASE_URL="http://localhost:1234/v1"
MODEL="lmstudio/your-loaded-model"
핵심 기능
모델 티어별 라우팅
다른 Claude 모델 티어에 대해 다른 제공업체를 구성할 수 있습니다:
# Opus 요청 → OpenRouter (최고 품질)
MODEL_OPUS="open_router/anthropic/claude-3-opus"
# Sonnet 요청 → NVIDIA NIM (무료 티어)
MODEL_SONNET="nvidia_nim/z-ai/glm4.7"
# Haiku 요청 → Ollama (로컬, 즉시)
MODEL_HAIKU="ollama/llama3.1"
Claude Code의 /model 선택기는 프록시의 /v1/models 엔드포인트를 통해 기본적으로 작동합니다.
스트리밍 지원
실시간 토큰 스트리밍은 공식 Anthropic API와 정확히 동일하게 작동합니다. 코드가 문자 단위로 입력되는 것을 볼 수 있습니다.
도구 사용
Claude Code의 함수 호출(파일 작업, 명령 실행)은 프록시를 통해 작동합니다. 프록시는 Anthropic의 도구 형식을 각 제공업체의 기본 형식으로 변환합니다.
추론/생각 블록
사고의 연쇄 추론을 지원하는 모델(예: DeepSeek-R1)의 경우 프록시가 생각 블록을 올바르게 추출하고 형식화합니다.
음성 메모 (선택적)
로컬 Whisper 또는 NVIDIA NIM 음성 인식을 사용하여 음성 메모를 코드 지시로 전사합니다.
챗봇 (선택적)
동일한 프록시 백엔드를 사용하는 Discord 또는 Telegram 봇을 배포하여 원격 코딩 세션을 진행합니다.
빠른 시작 가이드
1단계: 필수 구성 요소 설치
# uv 설치 (고속 Python 패키지 관리자)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv self update
# Python 3.14 설치
uv python install 3.14
2단계: 클론 및 구성
git clone https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code.git
cd free-claude-code
cp .env.example .env
선택한 제공업체에 맞게 .env를 편집하세요(위의 예시 참조).
3단계: 프록시 시작
uv run uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8082
또는 도구로 설치:
uv tool install git+https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code.git
fcc-init # ~/.config/free-claude-code/에 구성 생성
free-claude-code
4단계: Claude Code 실행
# Bash/Linux/macOS
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc" ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8082" claude
# PowerShell
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="freecc"; $env:ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8082"; claude
중요: ANTHROPIC_BASE_URL를 프록시 루트(http://localhost:8082)로 지정하고 /v1은 추가하지 마세요. 프록시가 경로 라우팅을 처리합니다.
성능 비교
중간 규모의 Python 프로젝트에서 다양한 제공업체의 Free Claude Code를 테스트했습니다:
| 제공업체 | 모델 | 지연 시간 | 품질 | 시간당 비용 |
|---|---|---|---|---|
| Anthropic (공식) | Claude 3.5 Sonnet | 빠름 | 우수 | ~$5-15 |
| NVIDIA NIM | glm-4-9b | 중간 | 좋음 | 무료* |
| OpenRouter | Claude 3.5 Sonnet | 빠름 | 우수 | ~$3-8 |
| DeepSeek | DeepSeek-V3 | 빠름 | 매우 좋음 | ~$0.50-2 |
| Ollama (로컬) | Llama 3.1 8B | 즉시 | 좋음 | $0 |
| LM Studio (로컬) | Qwen 2.5 Coder | 즉시 | 좋음 | $0 |
*무료 티어에는 속도 제한이 있습니다. 개인 사용에 적합합니다.
아키텍처
Claude Code CLI → Anthropic Messages API → Free Claude Code 프록시 → 제공업체 백엔드
↓
변환 레이어
(OpenAI ↔ Anthropic 형식)
프록시는 Claude Code의 클라이언트 측 프로토콜을 유지하면서 각 제공업체의 API 형식으로 변환합니다:
- OpenAI 호환 (NVIDIA NIM) — 채팅 완성으로 변환
- Anthropic 호환 (OpenRouter, DeepSeek, 로컬) — 어댑테이션을 통해 전달
보안 고려사항
- 로컬 토큰 저장 — API 키는
~/.config/free-claude-code/.env에 600 권한으로 저장됩니다 - 인증 토큰 —
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN을 임의의 비밀로 설정하세요; Claude Code가 이를 다시 전달하여 검증합니다 - 데이터 로깅 없음 — 프록시는 코드나 대화를 기록하지 않습니다(제공업체의 정책은 해당 제공업체 측에서 확인하세요)
- 오픈소스 — 모든 코드가 감사 가능합니다; 블랙박스 미들웨어가 없습니다
한계
- 모델 기능 격차 — 무료/로컬 모델은 복잡한 다단계 추론에서 Claude 3.5 Sonnet보다 어려움을 겪을 수 있습니다
- 컨텍스트 창 — 로컬 모델은 일반적으로 더 작은 컨텍스트 창을 가집니다(4K-8K vs Claude의 200K)
- 도구 신뢰성 — 일부 제공업체는 도구 호출을 다르게 처리합니다; 워크플로우로 충분히 테스트하세요
- 속도 제한 — 무료 티어에는 제한이 있습니다; 집중 사용자는 업그레이드하거나 제공업체를 전환해야 할 수 있습니다
언제 무엇을 사용할까
| 시나리오 | 권장 제공업체 |
|---|---|
| 일일 코딩, 예산 의식 | DeepSeek 또는 NVIDIA NIM |
| 최대 코드 품질 | OpenRouter → Claude 3.5 Sonnet |
| 완전한 개인정보 보호 | Ollama 또는 LM Studio (로컬) |
| 오프라인/격리 환경 | 다운로드된 가중치가 있는 llama.cpp |
| 실험/학습 | NVIDIA NIM 무료 티어 |
결론
Free Claude Code는 Claude Code의 뛰어난 UX를 원하지만 지속적인 API 비용 없이 사용하고자 하는 개발자에게 게임 체인저입니다. 무료 티어와 로컬 모델을 통해 라우팅하면 AI 코딩 도우미 비용을 제로로 줄이면서 대부분의 기능을 유지할 수 있습니다.
이 프로젝트는 활발하게 유지보수되고, 테스트가 잘 되어 있으며(Pytest + CI), 유사한 도구 중 가장 많은 제공업체를 지원합니다. Claude API 호출에 월 $50-200을 지출하고 있다면 이 프록시는 즉시 수익성이 있습니다.
GitHub: Alishahryar1/free-claude-code 라이선스: MIT Python: 3.14 상태: 활발한 개발, 커뮤니티 주도
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