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@locallab

Claude Code × OpenRouter 無料モデル：コスト$0で自走するAIコーディング環境を3ステップで構築する

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TL;DR

  • Claude Code の ANTHROPIC_API_KEY を差し替えるだけで OpenRouter 経由の無料モデルが使える
  • deepseek/deepseek-r1:free や google/gemma-3-27b-it:free など高品質モデルが 月$0 で利用可能
  • 無料枠の RPM/TPM 制限を .claude/settings.json のタイムアウト設定で吸収するコツを解説

背景：Claude Code のコストをゼロに近づけたい

Claude Code は強力なコーディングエージェントだが、Anthropic API を直接使うと Sonnet 3.7 で 1 MTok あたり $3（入力） のコストがかかる。ある程度の規模のタスクをこなすと日に数ドルが飛んでいく。

一方、OpenRouter は OpenAI 互換 API として多数のモデルをルーティングしており、:free サフィックス付きのモデルは レートリミット内であれば課金ゼロ で使える。

この 2 つを組み合わせると「Claude Code の UX + 無料モデルの推論」が実現できる。本記事ではその具体的な設定手順と注意点をまとめる。

前提知識

項目 内容
Claude Code バージョン @anthropic-ai/claude-code ≥ 0.2（2025年後半〜）
OpenRouter :free モデル 同一モデルに :free タグが付いたバリアント。RPM 20〜60 程度・コンテキスト制限あり
OpenAI 互換性 OpenRouter は https://openrouter.ai/api/v1 で OpenAI Chat Completions 仕様に準拠

ステップ 1：OpenRouter のベースURL と APIキー を環境変数にセット

Claude Code は内部で Anthropic SDK を呼ぶが、以下の環境変数を上書きすると OpenAI 互換エンドポイント に切り替わる。

# ~/.zshrc or ~/.bashrc に追記
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://openrouter.ai/api/v1"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-or-v1-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"   # OpenRouter のキー

注意: ANTHROPIC_API_KEY という変数名のまま OpenRouter のキーを入れる。Claude Code が参照するのはあくまで ANTHROPIC_API_KEY であり、値が OpenRouter キーであっても動作する。

設定後に新しいシェルを開くか source ~/.zshrc を実行して反映させる。

ステップ 2：使用モデルを :free モデルに指定

Claude Code の起動時オプション --model でモデルを指定する。

# DeepSeek R1 無料枠（推論特化・128K context）
claude --model deepseek/deepseek-r1:free

# Google Gemma 3 27B（バランス型・高品質）
claude --model google/gemma-3-27b-it:free

# Meta Llama 3.3 70B Instruct（コーディング安定）
claude --model meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free

または .claude/settings.json（プロジェクト単位）に固定することもできる。

{
  "model": "google/gemma-3-27b-it:free",
  "apiTimeoutMs": 120000
}

apiTimeoutMs を長めに設定する理由はステップ 3 で説明する。

ステップ 3：レートリミットと戦う設定チューニング

:free モデルには制約がある。主なものを整理する。

3-A. 代表的 :free モデルのスペック比較（2025年末〜2026年前半時点）

モデル Context RPM 特徴
deepseek/deepseek-r1:free 128K ~20 推論強い・CoT 長め
deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free 128K ~60 コーディング向き・高速
google/gemma-3-27b-it:free 96K ~30 多言語・バランス型
meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free 131K ~20 汎用・英語強い
qwen/qwen3-14b:free 40K ~30 日本語・コード両立

RPM は OpenRouter の状況により変動。公式の openrouter.ai/models で最新値を確認すること。

3-B. 429 Too Many Requests を減らす

Claude Code はデフォルトでリトライ間隔が短い。以下の設定で緩和できる。

// .claude/settings.json
{
  "model": "deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free",
  "apiTimeoutMs": 180000,
  "maxRetries": 5
}

また、作業セッションを 1 タスクずつ順番に流す（並列実行しない）ことで RPM 超過を防げる。

3-C. コンテキストが長い場合の注意

:free モデルはコンテキスト上限が有料版より低い場合がある。大規模リポジトリで claude を使う際は /compact コマンドを早めに発行してコンテキストを圧縮しておく。

# Claude Code 内でのコマンド
/compact

実運用：どのモデルをいつ使うか

シーン 推奨モデル 理由
バグ修正・小規模リファクタ deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free RPM 高め・応答速い
設計レビュー・複雑推論 deepseek/deepseek-r1:free CoT が強い
日本語コメント・ドキュメント生成 qwen/qwen3-14b:free 日本語品質が高い
英語中心・大型コードベース meta-llama/llama-3.3-70b-instruct:free 131K context

フォールバック構成：無料枠を使い切ったら有料へ自動切替

OpenRouter には Route 機能 がある。:free モデルが 429 を返したとき、同名の有料モデルへ自動フォールバックさせる設定が可能だ。

ANTHROPIC_BASE_URL のクエリパラメータは使えないが、モデル名を :free なしにするだけで有料枠に切り替わる。

スクリプトで切り替える場合はこのようなラッパーが使える：

#!/bin/bash
# claude-free.sh: 無料モデルで起動、失敗時は有料モデルで再試行

MODEL_FREE="deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free"
MODEL_PAID="deepseek/deepseek-chat-v3-0324"

claude --model "$MODEL_FREE" "$@"
EXIT_CODE=$?

if [ $EXIT_CODE -ne 0 ]; then
  echo "⚠️ Free model failed (exit $EXIT_CODE). Retrying with paid model..."
  claude --model "$MODEL_PAID" "$@"
fi

よくあるトラブルシューティング

model not found エラー

OpenRouter のモデル名は / 区切りの完全修飾名が必要。deepseek-r1 ではなく deepseek/deepseek-r1:free と指定する。

# NG
claude --model deepseek-r1:free

# OK
claude --model deepseek/deepseek-r1:free

レスポンスが返ってこない（タイムアウト）

R1 などの思考モデルは CoT が長く、初回応答まで 60 秒以上かかることがある。apiTimeoutMs: 180000（3 分）を設定しておくと安定する。

ツール呼び出し（function calling）が動かない

一部の :free モデルはツール呼び出しをサポートしていない。Claude Code はファイル読み書き等に内部ツールを使うため、必ず tool use 対応モデルを選ぶこと。

対応確認は OpenRouter の各モデルページ（Features 欄）で Tools が ✅ のものを選ぶ。

まとめ

ポイント 内容
環境変数 2 つ ANTHROPIC_BASE_URL + ANTHROPIC_API_KEY を差し替えるだけ
コスト :free モデルなら $0（RPM 制限内）
品質 DeepSeek V3 / R1 は有料モデルと遜色ない水準
注意点 RPM 制限・tool use 対応確認・タイムアウト設定が必要

Claude Code の UX はそのままに、推論コストをほぼゼロに抑えられる。日常的なコーディングサポートや CI 上の自動レビューなど、コスト感度が高いユースケースから試してみることをおすすめする。

参考リンク

✍️ 本記事の著者: 合同会社ジモラボ

ジモラボは、八王子を拠点に AI を活用した SaaS を多数開発しています。本記事の技術検証もそうした開発過程の副産物です。

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