前言
在 AI 辅助开发工具快速发展的今天，各大厂商纷纷推出自己的 AI 编程助手。继 GitHub Copilot、Cursor、Claude Code 之后，AWS 也在 2025 年 7 月正式推出了自家的 AI IDE——Kiro。这款工具不仅支持 Claude Sonnet 4、Claude Opus 4.5 等顶级大模型，而且新用户注册就送 550 积分，相当于数百次高质量 AI 对话，这对于想要体验顶级 AI 编程能力的开发者来说非常友好。
但问题来了，Kiro 目前只能在其 IDE 内部使用，如果我们想在其他工具比如 Cherry Studio、Claude Code 中使用这些免费额度怎么办？这就需要借助一个开源项目——AIClient-2-API。这个工具可以将 Kiro 等 AI 客户端的能力转换为标准的 OpenAI API 格式，让我们能够在任何支持 OpenAI API 的第三方工具中使用 Kiro 的免费额度，实现跨平台调用。
接下来我将带大家实操：从注册 Kiro 账号、部署 AIClient-2-API，到在 Cherry Studio 和 Claude Code 中调用免费 Claude 模型，全程干货无门槛！
1.什么是 Kiro
✨ Kiro 简介
Kiro 是 AWS（亚马逊云服务）在 2025 年 7 月推出的一款 AI 驱动的智能 IDE（集成开发环境）。它基于 VS Code 开源版本（Code OSS）打造，专注于'规格驱动开发'（Spec-Driven Development）的理念，旨在将 AI 编程助手从简单的代码补全提升到真正的智能代理（Agentic AI）级别。
Kiro 的核心理念是通过规格文档（Specs）来驱动整个开发流程，包括需求文档（requirements.md）、设计文档（design.md）和任务清单（tasks.md），让 AI 能够更好地理解项目上下文，提供更精准的代码生成和建议。
🚀 核心特性
- 🤖 多模型支持: 支持 Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5、Claude Haiku 4.5 等顶级大模型
- 📋 规格驱动开发: 通过 Specs 文档定义需求和设计，AI 能更好理解项目上下文
- 🔄 自主代理模式: 支持 Autonomous Agent，可持续数天自主完成复杂开发任务
- ☁️ 深度 AWS 集成: 与 Lambda、EC2、S3、DynamoDB 等 AWS 服务深度集成
- 🌐 多语言支持: 支持 Python、Java、JavaScript、TypeScript、Go、Rust 等 20+ 编程语言
- 💡 Kiro Powers: 动态加载上下文和 MCP 服务器，提供专业领域的开发支持
💰 免费额度
Kiro 对个人开发者非常友好，提供以下免费福利：
| 福利类型 | 额度 | 有效期 |
|---|---|---|
| 新用户奖励积分 | 500 积分 | 30 天内使用 |
| 每月免费额度 | 50 积分 | 每月重置 |
不同模型的积分消耗倍率：
| 模型 | 积分倍率 | 说明 |
|---|---|---|
| Auto（自动选择） | 1x | 性价比最高 |
| Claude Haiku 4.5 | 0.4x | 最省积分 |
| Claude Sonnet 4/4.5 | 1.3x | 主流选择 |
| Claude Opus 4.5 | 2.2x | 最强模型（实验性） |
🎯 为什么选择 Kiro
对于想要利用免费 AI 模型的小伙伴来说，Kiro 的优势非常明显：
- 免费额度充足: 新用户 550 积分足够使用很长时间
- 模型质量高: 支持 Claude 最新最强的模型
- 注册简单: 只需 AWS Builder ID 即可，无需绑定信用卡
- 可转 API 使用: 配合 AIClient-2-API 可以在任何第三方工具中使用
2.部署实战
Kiro 注册
我们登录 https://kiro.dev/
任一种签名注册方式。这里我们选择第三方 builderID。
完成亚马逊账号认证信息。
从上面截图我们可以看到我们获得 550 个积分使用。
AIClient-2-API 部署
接下来我们需要在 github 上找到一个叫做 AIClient-2-API 的项目。
这个项目目前支持 Gemini CLI、Antigravity、Qwen Code、Kiro、openai、claude、iflow 主流的几个都支持了。目前我们需要用到 Kiro，刚好用这个项目。接下来我们使用 docker 运行环境部署这个程序。
我们找一台海外服务器。这里我们使用腾讯云的海外服务器。使用下面的命令部署：
docker run -d \
-p 3003:3000 \
-p 8085-8087:8085-8087 \
-p 19876-19880:19876-19880 \
--restart=always \
-v "/home/app/AIClient-2-API/configs:/app/configs" \
--name aiclient2api \
justlikemaki/aiclient-2-api
看到上面容器进程说明我们启动完成。
AIClient-2-API 配置
我们打开浏览器输入下面地址 http://<your_server_ip>:3003/，注意这里我们需要腾讯云服务把 3003 端口防火墙设置公网访问。
我们输入密码（默认的密码是 admin123），大家根据自己需要修改。进入后台管理页面，我们选择'提供商池管理'，选择 claude-kiro-oauth，点击右侧'生成授权'。
在弹出对话框中，我们选择'aws Builder ID'完成认证授权。
点击确认并继续完成授权。
通过上述方式我们就完成了 1 个账号的授权，当然如果你有多个重复上面的步骤完成授权。
接下来我们在配置管理中，选择'Claude Kiro OAuth'，另外我们在设置一下对外提供的 api key。
设置完成后点击保存按钮，完成设置。
3.第三方平台使用
接下来我们就可以在第三方平台上使用这个免费的反向代理 API 了。
Cherry Studio
我们使用 Cherry Studio 这个第三方工具来测试验证一下反向代理的效果。
我们先在 Cherry Studio 配置一下。
填写 api 秘钥，api 地址我们填写本地地址 http://<your_server_ip>:3003。
以上我们就完成了模型基本设置。
接下来我们在聊天对话中验证测试。
选择 claude-opus-4-5-20251101。
Claude Code 使用
接下来我们使用本地 Claude Code 来实现。这里配置我们使用 cc-switch 配置。关于 cc-switch 配置，配置不熟悉的可以参考官方文档。
cc-switch 完成后，我们启动本地 Claude Code。
我们验证测试一下。
OK 默认使用了 claude-sonnet-4-5 模型来运行的。
用量使用我们可以在管理平台查看到模型使用量。
4.总结
今天主要带大家了解并实现了通过 AIClient-2-API 反向代理 Kiro 免费额度的完整流程。该方案以'Kiro 免费积分 + AIClient-2-API 反代转换'为核心优势，结合开发者日常使用 AI 编程助手的需求，通过 Docker 容器化部署与 OAuth 授权认证，形成了一套从 Kiro 账号注册到第三方工具调用的全链路解决方案。
通过这套实践方案，开发者能够高效突破官方客户端限制——借助 AIClient-2-API 的反向代理能力（包括 OAuth 授权绑定、API Key 配置、模型映射），无需付费订阅，就能快速在 Cherry Studio、Claude Code 等主流工具中使用 Claude Sonnet 4、Claude Opus 4.5 等顶级大模型。无论是日常代码编写、技术问答，还是复杂项目开发、代码审查，都能通过标准 OpenAI API 格式完成调用，极大降低了使用顶级 AI 模型的门槛和成本。
在实际应用中，AIClient-2-API 不仅支持 Kiro，还支持 Gemini CLI、Antigravity、Qwen Code 等多种 AI 客户端，适配性远优于单一平台方案；特别是通过 Docker 一键部署和 Web 管理后台，有效解决了传统反代配置繁琐的难题。同时，方案具备良好的扩展性，小伙伴们可以基于此扩展更多应用场景，如多账号池管理实现负载均衡、配合 cc-switch 实现多配置快速切换、搭建团队共享的 AI API 网关等，进一步发挥免费 AI 额度在个人开发、团队协作、学习研究等领域的应用价值。
感兴趣的小伙伴可以按照文中提供的步骤进行实践，根据实际使用需求调整模型选择和账号数量。