自从分享了好几个免费的token来源后大家讨论的很激烈好多人反馈还是不够用这次给大家分享一个量大管饱不限额的免费token不用绑卡、不用充值直接就能用这就是本次要介绍的模型--agnes一、Agnes 是谁Agnes 是一个 AI 模型平台主打的就是一个好用又免费。它的模型叫 **Agnes-2.0-Flash**性能对标的是 Claude Sonnet 级别的能力但申请和使用门槛几乎为零。简单来说你可以把它理解成一个平替版 Claude——同样的 Claude Code 生态同样的工具调用能力但费用是 0 块。对于想多一个备选方案、或者想多薅一波羊毛的朋友来说绝对值得试一试。二、如何免费申请 Agnes API整个申请过程非常简单三步搞定全程免费不需要任何付费信息。第一步访问官网并注册前往 Agnes 官方 API 平台https://platform.agnes-ai.com/用邮箱注册就行也可以用 Google、GitHub 等第三方账号直接登录速度更快。第二步创建 API 密钥登录后在左侧菜单找到 API密钥 页面点击 创建新的密钥」。给密钥起个名字随便取然后确认生成。整个过程不超过 10 秒。第三步保存密钥密钥生成后请务必立刻复制并安全保存。保存后就可以开始进入我们工具的配置了。三、接入 Claude Code 使用拿到 API Key 之后就可以开始接入 Claude Code 了。但这里有一个关键步骤不能跳过——你需要搭建一个代理。为什么要用代理核心原因很简单Claude Code 和 Agnes API 的语言不兼容必须通过代理进行同声传译。你可以把这个过程想象成一个电源适配器——虽然插头都是 Type-C但电压和协议完全不同直接插会烧坏设备报错 400。而代理LiteLLM 或 anthropic-to-openai就像一个双向翻译官干三件事1. 接收请求监听localhost:4000/v1/messages拿到 Claude Code 发出的 Anthropic 格式数据。2. 翻译转发拆解 system 提示、messages 列表、tools 定义重新组装成 OpenAI 格式发给apihub.agnes-ai.com/v1/chat/completions。3. 反向翻译收到 Agnes 的 OpenAI 格式响应后提取出 content、tool_calls 等重新包装成 Anthropic 响应格式返回给 Claude Code。整个过程全自动完成你感受不到任何延迟就像在用原生 API 一样。接下来告诉大家如何配置代理接入claude code好好看以下操作第一步安装 LiteLLM如果你还没有安装 LiteLLM先在终端执行pip install litellm安装完成后可以通过litellm --version确认一下是否安装成功。[此处配图终端中 pip install litellm 执行成功的截图]第二步配置代理在C:\Users\你的用户名目录下创建一个config.yaml文件写入以下内容model_list:- model_name: claude-sonnet-4-6litellm_params:model: openai/agnes-2.0-flashapi_base: https://apihub.agnes-ai.com/v1api_key: 你的apikeycustom_llm_provider: openaimax_tokens: 4096litellm_settings:drop_params: truemodify_params: trueset_verbose: true注意把api_key替换成你刚才复制的那串密钥。其他参数一般不需要改动max_tokens可以根据实际需求调整。第三步修改 Claude Code 配置接下来改一下你的settings.json文件把请求指向本地代理{”env”: {”ANTHROPIC_AUTH_TOKEN”: ”dummy”,”ANTHROPIC_BASE_URL”: ”http://localhost:4000”,”CLAUDE_CODE_DISABLE_STREAMING”: ”true”,”CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC”: ”1”},”permissions”: {”readFiles”: true,”writeFiles”: true,”runCommands”: ”ask”},”enabledPlugins”: {”skill-creatorclaude-plugins-official”: false},”effortLevel”: ”high”}这里的关键是ANTHROPIC_BASE_URL指向了http://localhost:4000也就是我们代理监听的地址。ANTHROPIC_AUTH_TOKEN设为 dummy 就行因为真正的认证交给了代理层处理。第四步启动代理打开 Windows 的 CMD 命令行窗口逐行执行以下命令chcp 65001set PYTHONUTF81litellm --config C:\Users\zhan\config.yaml --port 4000 --debugchcp 65001设置编码为 UTF-8避免中文乱码set PYTHONUTF81让 Python 以 UTF-8 模式运行最后一行就是启动 LiteLLM 代理--debug参数可以看到详细的日志输出方便排查问题启动成功后你会看到类似这样的日志LiteLLM Proxy v1.x.xListening on http://0.0.0.0:4000出现这句话就说明代理已经就绪了。第五步测试验证代理启动后打开 VSCode 中的 Claude Code随便问个问题试试。看上图说明已经使用agnes的模型成功了。
