***阅读原文*** 一、背景与动机 **Claude Code** 是 Anthropic 推出的编程 Agent 工具，很多人会用它做 'vibe coding'：一边写代码一边提问，在对话中重构、重组、查 bug，体验非常接近'和聪明同事结对编程'。 但在实际使用中，它有两个比较现实的问题： **成本高**：频繁的对话请求，会很快消耗你的 Anthropic API 配额； **网络不稳**…
Claude Code 是 Anthropic 推出的编程 Agent 工具，很多人会用它做 'vibe coding'：一边写代码一边提问，在对话中重构、重组、查 bug，体验非常接近'和聪明同事结对编程'。
但在实际使用中，它有两个比较现实的问题：
与此同时，很多开发者已经在使用 GitHub Copilot。GitHub 在 Copilot 背后接入了包括 Claude 在内的多种大模型（具体组合会随时间调整），而你已经为这部分算力付过费了。
于是，一个很自然的问题出现了：
能不能让 Claude Code 直接'吃' GitHub Copilot 的额度？
答案是肯定的。
本文会介绍如何使用 LiteLLM 作为本地中间层，让 Claude Code 对着本地代理讲话，再由本地代理去请求 GitHub Copilot Chat API（下文简称 Copilot API）。
在继续之前，需要特别说明：
⚠️ 注意：通过中间层将 Claude Code 接入 Copilot API 的方式，并非 GitHub 官方公开文档中主推或保证支持的使用场景。
实际操作前，请自行阅读并评估 GitHub Copilot 的最新服务条款、使用限制与风控策略，确认自己的使用方式是合规且可接受风险的。
如果你清楚了解这一点，并愿意自行承担相应风险，可以继续往下。
Claude Code 支持通过环境变量配置自定义的 BASE_URL。我们正是利用这一点，将它'接入' LiteLLM，再由 LiteLLM 去调用 Copilot API。
整体流程可以概括为：
claude CLI 客户端（本文中的 claude 命令，即 Claude Code 的命令行工具）；http://localhost:4000 发送请求。通过这种方式，你保留了完整的 Claude Code 交互体验，但实际计算由 GitHub Copilot 提供，从而：
在开始动手之前，你需要：
uv（推荐）或者 pip；claude（Claude Code CLI 工具）。假设你已经可以在终端中直接运行：
claude --help
并看到正常的帮助信息。
LiteLLM 是整个方案的核心入口。通过它的配置文件，我们将：
在任意目录下创建一个 config.yaml，内容示例：
model_list:-model_name: claude-opus-4.5litellm_params:# 使用 GitHub Copilot 作为实际提供方model: github_copilot/claude-opus-4.5# 丢弃 Claude Code 发出的非标准参数，避免后端报错drop_params:true# 添加伪装为编辑器客户端的 Headers，确保 Copilot 正常响应extra_headers:Editor-Version:"vscode/1.106.3"Editor-Plugin-Version:"copilot/1.388.0"Copilot-Integration-Id:"vscode-chat"User-Agent:"GithubCopilot/1.388.0"
这里有三个关键点：
model_name
ANTHROPIC_MODEL 时，需要与这里完全一致。model
github_copilot/claude-opus-4.5，你可以根据 LiteLLM 文档和 Copilot 实际支持的模型进行调整。drop_params: true
drop_params 后，LiteLLM 会剥掉非标准参数，避免因为字段不兼容导致 Copilot 返回 4xx 错误。如果你希望在 Claude Code 中切换多个不同模型，可以在
model_list里再添加多个条目，每个条目的model_name不同即可。
推荐用 uv 安装 LiteLLM。uv 提供了隔离环境和更快的安装体验。如果不熟悉，也可以直接用 pip。
# 使用 uv 安装带 proxy 功能的 LiteLLM uv tool install"litellm[proxy]"# 如果你更习惯 pip，也可以：# pip install "litellm[proxy]"
安装完成后，litellm 会作为一个可执行命令出现在你的 PATH 中，可以直接在终端里使用。
在包含 config.yaml 的目录下运行：
litellm --config config.yaml --port4000
这是你的 窗口 A，建议保持这个终端一直打开，用来观察日志。
LiteLLM 第一次调用 Copilot API 时，会引导你走一遍 GitHub 的设备授权流程：
https://github.com/login/device）和一个 8 位设备码；LiteLLM 会将获得的 token 缓存在本地（通常在你的配置目录下），后续重启代理不需要重复授权，除非 token 失效或手动清除。
接下来要做两件事：
可以通过 环境变量（临时）或 Claude Code 配置文件（持久化）来完成。
在启动 claude 之前，在 窗口 B 终端中执行：
exportANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-any-string"# 客户端需要一个非空值，LiteLLM 会忽略它exportANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:4000"exportANTHROPIC_MODEL="claude-opus-4.5"# 必须与 config.yaml 中的 model_name 完全一致exportCLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1# 减少遥测和非必要流量
说明：
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
ANTHROPIC_BASE_URL
4000）。ANTHROPIC_MODEL
config.yaml 中的 model_name 一模一样；CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC
如果你希望以后每次运行 claude 时都自动应用这些设置，可以创建或编辑：
~/.claude/settings.json
内容示例：
{"env":{"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN":"sk-any-string","ANTHROPIC_BASE_URL":"http://localhost:4000","ANTHROPIC_MODEL":"claude-opus-4.5","CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC":"1"}}
保存后，claude 在启动时会自动加载这些环境变量。
如果你原本就有自己的
settings.json（例如配置了其他集成），记得把上面的字段合并到原有 JSON 中，而不是完全覆盖文件。
现在你应该有两个终端窗口：
窗口 B：运行 Claude Code（CLI）
claude
窗口 A：运行 LiteLLM 代理
litellm --config config.yaml --port4000
如果一切配置无误：
claude 应该能正常启动；github_copilot/claude-opus-4.5 的调用记录。如果看到这些，说明整个链路已经打通：
Claude Code → LiteLLM（本地代理） → Copilot API → LiteLLM → Claude Code
如果没有成功，可以按下面几个方向排查：
ANTHROPIC_MODEL 与 config.yaml 中 model_name 是否完全一致（包括大小写和中划线）。ANTHROPIC_BASE_URL 是否确实指向 http://localhost:4000；通过在本地引入 LiteLLM 作为中间层，我们实现了：
claude、打开 familiar 的对话界面，只是背后的算力来源发生了变化。需要再次强调的是：
这种玩法属于'高级折腾'，并不是 GitHub 官方文档鼓励或保证长期可用的路径。
在正式使用前，请务必自己阅读 Copilot 最新的服务条款和使用规范，并自行评估合规性与风险。
对于那些：
这个方案非常值得折腾和体验一番。
如果你愿意继续深入，还可以在 LiteLLM 上挂接更多模型（如 OpenAI、原生 Anthropic API 等），再通过 Claude Code 的模型选择实现更灵活的编程工作流，这是另一个可以展开写一篇的主题了。
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