Claude 桌面端(Windows)接入第三方模型完整教程:开启 Developer Mode,用 Gateway 直连 DeepSeek V4
本文最后更新于 22 天前,如有失效请评论区留言。

前言

用 Claude 桌面端的人一般分两种。一种是订阅了 Pro / Max,觉得 Claude 本身的模型就够用,没必要折腾。另一种是跟我一样——订阅费在交,但每次 DeepSeek 出新模型或者想试试开源模型的时候,都得切到网页或者另外开一个聊天工具,体验上差一大截。
Claude 桌面端的 UI 和交互体验是真的舒服——代码展示清晰、上下文管理顺手、截图粘贴直接识别。如果能在这个壳子里用上 DeepSeek V4、Qwen、Gemini 这些第三方模型,那就完美了。
好消息是,Anthropic 其实给 Claude 桌面端留了一个入口,叫做 Developer Mode(开发者模式)。开启之后可以配置自定义 API 端点,直接对接 OpenRouter、DeepSeek API、或者任何兼容 Anthropic 格式的第三方服务。

为什么要在 Claude 桌面端接第三方模型

先说清楚这件事的动机——花钱买 Claude 桌面端(每月 $20-$200)的主要价值是它的交互体验:
– 截图直接识别,粘贴代码片段自动格式化
– 对话有历史,随时翻回来看
– 代码 diff 和文件上下文展示比网页版清楚
– Artifact 渲染、Markdown 预览都做得很好
但需求是复杂的。有些场景 DeepSeek V4 Pro 的推理能力更合适,有些场景 Gemini 的效果更好,有些场景你想跑本地模型来保护数据隐私。
Claude Desktop 的 Developer Mode 让你可以在不离开桌面端的情况下,自由切换后端模型,本质上是把 Claude 桌面端当作一个 AI 聊天前端来用。Anthropic 的 API 格式是 OpenAI 兼容的,而 DeepSeek 也提供了 Anthropic 兼容的 API endpoint,这就为接入提供了可能性。

核心概念:Developer Mode 的原理

Developer Mode 是 Claude 桌面端内置的一个设置,通过修改一个 JSON 配置文件来启用。启用后,桌面端会允许你自定义 API 的 base URL,把聊天请求重定向到你指定的端点上。
它的工作流程是这样的:
“`
你在 Claude 桌面端打字
       ↓
Claude 桌面端收集你的消息和上下文
       ↓
将请求发往 Developer Mode 配置的 base_url
       ↓
第三方 API 处理并返回结果
       ↓
结果回到 Claude 桌面端展示
“`
也就是说,你看到的所有 UI 仍然是 Claude 桌面端的——历史记录、截图、代码格式化、Artifact——都正常工作。唯一替换的是底层的模型推理。

理解了这个流程,配置起来就不难了。关键在于三个参数:
1. base_url — 第三方 API 的地址
2. api_key — 你的 API 密钥
3. model — 你想用的模型名

安装

开始前先准备什么

正式开始前,先确认两件事。

第一,如果你之前登录过账号,先退出登录。

第二,你还需要提前准备第三方模型平台的 API Key。

安装Claude 桌面端

本教程安装Claude 桌面端是在windows 系统下完成的,下载程序直接双击安装即可。

安装好之后,不要点Get Started按钮,点击左上角的三条横线设置按钮,选择Help -Troubleshooting -Enable Developer Mode 。在弹出的窗口中,点击Enable。然后claude会自动重启。

等它重新打开后,你会发现顶部菜单栏多了一个 Developer 入口,这就说明开发者模式已经成功启用。

进入 Gateway 配置页面

还是点击左上角三个横线设置按钮,这个时候会多出一个选项:Developer。选择 Developer – Configure Third-Party Inference 。

在弹出的设置界面中,填写这两项:
Gateway base URL:际上就是你要接入的模型服务地址,以 DeepSeek为例,值是 https://api.deepseek.com/anthropic。你也可以转接其他模型,比如GLM,MiniMax等,他们都有兼容Anthropic的接口。

Gateway API Key:填你的DeepSeekAPIKey(同理,你用什么模型就用该模型的API  Key)。

添加模型列表

填完地址和密钥后,继续往下看 Model list。比如 DeepSeek V4 系列,它有“对话”和“推理”两类模型,对应 Flash 和 Pro 两种,所以在这里至少要添加两个模型:deepseek-v4-flashdeepseek-v4-pro

每添加一个模型,都可以把下方的能力开关打开。比如 DeepSeek V4 系列,打开后可以支持更大的支持 1M 上下文。

保存并重启 Claude

然后点击Apply locally按钮,会提示你重启。

安装 cli 版本(更推荐)

对于希望搭配国产模型或者其他模型api的方式,可以安装指定版本的claude code 的cli 版本,具体的方式为:

安装最新的claude code(不一定支持其他厂商的api)

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

安装指定版本:

# 对于windows 系统,先安装npm
winget install OpenJS.NodeJS.LTS

# 安装指定版本的claude 
npm install -g @anthropic-ai/claude-code@2.1.153

跳过 Anthropic 官方登录验证:

Claude Code 启动时会检测是否已登录。我们可以通过修改配置文件直接跳过。

在用户根目录下找到或创建 .claude.json 文件:

  • Windows :C:\Users\<你的用户名>\.claude.json
  • Linux / macOS :~/.claude.json

用文本编辑器打开(若不存在则新建),填入以下内容:

{
  "hasCompletedOnboarding": true
}

关掉遥测

装好之后建议顺手执行一下这条,关掉非必要的流量上报(命令是windows系统的):

set CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=true

基本配置

对settings.json做一些基本配置。settings.json文件在用户主目录下:C:/Users/用户
名/.claude/settings.json

一个是把模型全部指定为DeepSeek。你也可以更改模型。另一个就是禁用非不要的网络流量。下面给出一版(ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 替换为你自己的有效 API Key、里面的api和对应的url以及选择的模型可以自行设置):

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "xxx",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.deepseek.com/anthropic",

    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "deepseek-v4-flash",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "deepseek-v4-flash",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "deepseek-v4-pro",
    "ANTHROPIC_MODEL": "deepseek-v4-flash",
    "ANTHROPIC_REASONING_MODEL": "deepseek-v4-pro",

    "CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS": "6000",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1",
    "DISABLE_ERROR_REPORTING": "1",
    "DISABLE_AUTOUPDATER": "1",
    "DISABLE_TELEMETRY": "1"
  },
  "permissions": {
    "allow": [],
    "deny": []
  },
  "teammateMode": "tmux",
  "language": "Chinese",
  "alwaysThinkingEnabled": false,
  "allowTools": [
    "Bash",
    "Glob",
    "Grep",
    "Read",
    "Write",
    "Edit"
  ],
  "autoUpdates": false,
  "CLAUDE_CODE_TELEMETRY_DISABLED": "1",
  "ANTHROPIC_CLI_NO_UPDATE_CHECK": "1",
  "hasCompletedOnboarding": true,
  "agentSettings": {
    "teammateModel": "sonnet"
  },
  "effortLevel": "medium"
}
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Source: github.com/k4yt3x/flowerhd
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