Claude Code と LM Studio をローカルモデルで使う方法

はじめに

本稿では、Claude Code のリクエストを claude2openai‑proxy で OpenAI 互換 API に変換し、ローカルで起動した gpt‑oss‑120b / gpt‑oss‑20b と LM Studio を接続する手順をまとめます。

localでホストしているgpt-oss-120bを使ってコーディングをするならcodexを使っても良いのですが、ところどころ使い勝手が異なるので使い慣れているclaude codeを動かしてみたいという背景になります

前提条件

macOS (Linux/WSL でも同様)
Python 3.10+ がインストール済み
Git が利用できる環境
LM Studio（最新版）と Claude Code の UI が手元にあること
ローカルで動作させるモデル (gpt‑oss‑120b または gpt‑oss‑20b) と、そのモデルを OpenAI 互換エンドポイントとして公開できるサーバ（例: LM Studio）
ハードウェア要件：VRAM 80 GB (Unified Memoryの場合100GBぐらい) が推奨されます

1. ローカルモデルサーバの起動

手順

LM Studio アプリを起動。
探索で gpt‑oss‑120b と gpt‑oss‑20b（GGUF 形式など）のモデルをダウンロードします
開発者タブで、モデルを選択します。先ほどダウンロードしたモデルを二つとも起動します。

Server Portは適当に1234などで設定し、CORSは無効としておきます
起動後、http://127.0.0.1:1234/v1/chat/completions にリクエストすれば LM Studio 経由でローカルモデルを利用できます。

2. claude2openai‑proxy のセットアップ

LM Studioは OpenAIのAPI互換のサーバーは建てられるのですが、Claude CodeはAnthropicの仕様のAPIリクエストを行います。そのため、Anthropicの仕様のリクエスト/レスポンスをOpenAIの仕様のリクエスト/レスポンスに変換する仕組みが必要になります。

それらを実現するライブラリはいくつか見つけたのですが、今回はclaude2openai‑proxyを使います。こちらを採用した理由は、ファイル一つで動く、機能が必要最小限のシンプルな構成だったためです。利用する際は、セキュリティチェックは忘れないようにしてください。

リポジトリをクローンし、ローカルモデルサーバへリバースプロキシするよう設定します。

# リポジトリの取得
git clone https://github.com/ziozzang/claude2openai-proxy.git
cd claude2openai-proxy

export OPENAI_BASE_URL="http://localhost:1234/v1"
export OPENAI_API_KEY="dummy"

プロキシを起動します（デフォルトは 8080 番ポート）。

uv run uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8082 --reload

起動後、http://127.0.0.1:8082/ が Claude Code 用のエンドポイント として機能します。

3. Claude Code 側の設定

Claude Code 側は LLM ゲートウェイの機能を使って以下のように設定します

export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8082" # proxyのURL
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="lm-studio" # 任意の値で問題ない
export ANTHROPIC_MODEL="openai/openai/gpt-oss-120b" # lm studioのモデル名にopenai/のprefixをつける
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="openai/openai/gpt-oss-20b"
export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1

prefixにopenaiが二つ入っているのは誤りではなく、一つ目のprefixは proxy用のもので、二つ目のprefixはLM Studioのモデル名にopenaiのprefixが入っているためです。
claude codeは、小さくて速いモデルと賢いモデルを使い分ける仕組みがあるので、小さくて速いに20bを使い、賢いモデルに120bを使うようにしています

設定ファイル (`~/.claude/setting.json`) の使用

環境変数ではなく、以下のように ~/.claude/setting.json に設定を書き込むことでも同様に構成できます。ファイルが存在しない場合は作成してください。

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "Read(~/.zshrc)"
    ],
    "deny": [
      "Bash(curl:*)",
      "Read(./.env)",
      "Read(./.env.*)",
      "Read(./secrets/**)"
    ]
  },
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY": "0",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:8082",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "lm-studio",
    "ANTHROPIC_MODEL":"openai/openai/gpt-oss-120b",
    "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "openai/openai/gpt-oss-20b",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1"
  }
}

設定を保存したら、通常通り claude コマンドで Claude Code を起動できます。

4. Claude Code の起動

$ claude

デフォルトで openai/gpt‑oss‑120b が設定されており、上記コマンドで起動します。

で起動する。デフォルトでopenai/gpt-oss-120bが設定されている

5. コーディング

hello worldを表示するindex.htmlを作って というプロンプトを実行してみた結果

6. まとめ

今回はgpt-oss-120bを使ってLocalでclaude codeを動かす事例を紹介しました。
APIを使う時ほど速度は出ないものの Mac Studio (M3 Ultra)だと、50 ~ 80 tpsぐらいの速度で生成されるので、コーディング用のエージェントとしてはそこそこ使い物になる印象です。

参考になれば幸いです。

参考資料

claude2openai-proxy (GitHub)