随着 AI 编程工具逐渐普及，Claude Code 已经成为不少开发者日常写代码、分析项目和排查程序错误的工具。不过，Claude Code 本身并不意味着只能使用 Claude 系列模型。通过配置兼容接口，也可以将模型服务切换到 DeepSeek、GLM 等国产大模型。

那么问题来了：Claude Code 配置 DeepSeek 还是 GLM 好？

如果只是简单地生成一段代码，两款模型都能完成任务。但如果把它们放进真实开发环境，涉及项目分析、多文件修改、终端命令执行、错误排查和连续任务处理，实际体验就可能出现差异。

本文从模型特点、接入方式、配置流程、开发场景和成本考虑几个方面进行分析，帮助开发者选择更适合自己的方案。

一、Claude Code 为什么可以配置 DeepSeek 和 GLM？

首先需要明确一个概念：Claude Code 是 AI 编程工具，而 DeepSeek 和 GLM 是提供模型能力的服务。

三者并不是同一种产品。

Claude Code 主要负责理解开发任务、读取项目文件、调用终端、修改代码以及执行后续操作。模型则负责理解指令、分析代码、制定方案和生成结果。

可以简单理解为：

Claude Code：负责执行开发任务。

DeepSeek：提供模型推理和代码生成能力。

GLM：提供另一套模型推理和代码生成能力。

API 接口：负责将 Claude Code 与模型服务连接起来。

当模型服务支持 Anthropic API 兼容格式时，就可以通过修改 Claude Code 的接口地址和认证信息，让它调用其他厂商的模型。

这也是为什么开发者可以保留 Claude Code 的操作方式，只更换背后的模型服务。

二、DeepSeek 和 GLM 有什么区别？

两款模型都可以作为 AI 编程助手的后端，但选择时不能只看模型名称，还要结合具体版本、接口兼容性和实际任务表现。

1. DeepSeek：适合关注成本和模型切换的开发者

DeepSeek 提供了专门的 Claude Code 接入说明，开发者可以通过 Anthropic 兼容接口完成配置。

它的一个明显优势是接入路径比较直接，不需要重新学习另一套编程工具。

例如，在已有 Claude Code 的情况下，修改相关环境变量，就可以将请求转发到 DeepSeek 的接口。

对于日常开发而言，可以重点测试以下任务：

Java、Python、JavaScript 等常见语言的代码编写。

现有项目的代码阅读和结构分析。

常见异常定位和修复。

多文件修改与代码重构。

根据已有功能继续开发新模块。

DeepSeek 还提供了不同模型档位的映射方式，便于在复杂任务和日常任务之间进行调整。

需要注意的是，模型名称映射并不意味着 DeepSeek 模型就变成了 Claude 模型。实际使用的仍然是 DeepSeek 提供的模型服务。

2. GLM：适合希望使用专门编程服务的开发者

GLM 同样可以作为 Claude Code 的模型后端。

与普通 API 调用不同，开发者还可以关注 GLM 提供的 Coding Plan 编程套餐。对于经常使用 AI 编程工具的人来说，专门的编程套餐可能比单纯按照 API Token 计费更容易规划使用成本。

GLM 接入时，需要重点确认以下内容：

当前套餐是否支持 Claude Code。

所使用的接口地址是否为对应区域的官方地址。

API Key 是否属于正确的服务类型。

当前模型名称是否与套餐支持范围一致。

套餐是否存在调用频率、用量或并发限制。

如果主要工作是持续开发、修改项目和处理复杂代码，可以将 GLM 作为重点测试对象。

不过，不能仅凭 Coding Plan 的套餐形式就判断它一定比 DeepSeek 更强。模型效果仍然需要通过真实项目验证。

三、Claude Code 配置 DeepSeek 的方法

DeepSeek 官方提供了 Claude Code 专用接入教程，支持通过环境变量配置 Anthropic 兼容接口。

1. 准备 Claude Code 和 API Key

如果电脑已经安装 Claude Code，可以直接进行配置。

如果还没有安装，可以先安装 Node.js，再执行：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

安装完成后，检查版本：

claude --version

然后准备 DeepSeek API Key。

注意：API Key 相当于接口访问凭证，不要将其写入公开代码仓库，也不要发送给其他人。

2. Windows 配置方法

Windows 用户可以使用 PowerShell 配置环境变量。

$env:ANTHROPIC_BASE_URL=“https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405362519505502285”
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=“你的DeepSeek_API_Key”

$env:ANTHROPIC_MODEL=“deepseek-flash[1m]”
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=“deepseek-flash[1m]”
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=“deepseek-flash[1m]”
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=“deepseek-flash”

$env:CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=“deepseek-flash”
$env:CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=“max”
$env:CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW=“786432”

其中：

ANTHROPIC_BASE_URL：指定 DeepSeek 的 Anthropic 兼容接口地址。

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN：填写 DeepSeek API Key。

ANTHROPIC_MODEL：指定主要使用的模型。

ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL：设置 Opus 模型槽位对应的模型。

ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL：设置 Sonnet 模型槽位对应的模型。

ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL：设置 Haiku 模型槽位对应的模型。

CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL：指定子代理使用的模型。

这里的配置采用 DeepSeek 官方接入教程中的模型映射方案。实际可用模型名称和参数应以服务商当前文档为准。

3. Linux 和 macOS 配置方法

Linux 和 macOS 用户可以在终端执行：

export ANTHROPIC_BASE_URL=“https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405362519505502285”
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=“你的DeepSeek_API_Key”

export ANTHROPIC_MODEL=“deepseek-flash[1m]”
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=“deepseek-flash[1m]”
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=“deepseek-flash[1m]”
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=“deepseek-flash”

export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL=“deepseek-flash”
export CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL=“max”
export CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW=“786432”

配置完成后，进入项目目录：

cd /path/to/your-project
claude

将路径替换为实际项目路径即可。

4. 如何验证配置成功？

进入 Claude Code 后，可以使用：

/status

检查当前会话状态。

也可以输入一个简单任务：

请读取当前项目的目录结构，分析项目使用的主要技术栈，
并说明核心模块之间的关系。暂时不要修改任何文件。

如果模型能够正常读取项目并返回分析结果，说明基本接入流程已经打通。

四、Claude Code 配置 GLM 的方法

GLM 的接入思路与 DeepSeek 类似，核心都是让 Claude Code 使用对应服务商提供的 Anthropic 兼容接口。

不过，GLM 的普通 API 和 Coding Plan 并不是完全相同的使用方式，配置之前需要先确认自己购买的是哪一种服务。

1. 准备 GLM 服务

首先准备对应平台的 API Key，并确认当前账号已经开通适合 Claude Code 的服务。

建议优先检查：

套餐是否明确支持 Claude Code。

接口是否支持 Anthropic Messages API 格式。

是否提供专用的 Coding Plan 配置方式。

模型名称是否与当前套餐匹配。

不要直接拿普通聊天接口地址代替 Claude Code 的兼容接口。

2. 配置 Claude Code

GLM 可以通过服务商提供的配置工具或 Claude Code 配置文件接入。

常见的配置文件位置如下：

Windows：

C:\Users\你的用户名.claude\settings.json

Linux 和 macOS：

~/.claude/settings.json

对于 GLM，建议优先使用当前官方 Coding Plan 接入说明中提供的配置模板。

配置内容通常需要包含以下几类信息：

{
“env”: {
“ANTHROPIC_BASE_URL”: “https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405358287880585243”,
“ANTHROPIC_AUTH_TOKEN”: “你的GLM_API_Key”,
“ANTHROPIC_MODEL”: “套餐支持的GLM模型名称”,
“ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL”: “套餐支持的GLM模型名称”,
“ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL”: “套餐支持的GLM模型名称”,
“ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL”: “套餐支持的GLM模型名称”
}
}

这里使用的是配置结构示例，不是可以直接复制运行的完整配置。接口地址、模型名称和认证方式必须按照当前账号所属平台及套餐的官方说明填写，不能把其他版本的参数直接照搬。

3. 启动并测试

保存配置后，重新打开终端，进入项目目录：

cd /path/to/your-project
claude

启动后可以先让模型执行项目分析：

请分析当前项目的整体架构，
找出项目入口、核心业务模块和数据库访问层，
并说明各模块之间的调用关系。

如果能够正常读取项目并返回结果，就可以进一步测试代码修改、终端命令和错误修复能力。

五、DeepSeek 和 GLM，哪个更适合真实开发？

真正决定使用体验的，不是模型能否写出一段代码，而是它能不能连续完成一个完整开发任务。

例如，一个 Java 项目出现了数据库连接异常。

普通聊天模型可能只会告诉你检查数据库地址、用户名和密码。

但在 Claude Code 中，模型需要完成更多工作：

阅读项目配置文件。

查找数据库连接代码。

分析连接池配置。

检查异常日志。

找到可能出现问题的代码位置。

给出修改方案。

修改相关文件。

执行测试并检查结果。

这个过程涉及项目理解、工具调用、上下文管理和多轮推理。

建议使用同一个项目、同一组任务，分别测试 DeepSeek 和 GLM。

推荐测试任务

测试项目

主要观察内容

项目结构分析

能否准确理解模块关系

Bug 定位

能否找到真正的问题

多文件修改

是否会修改无关代码

代码重构

能否保留原有业务逻辑

单元测试

能否根据测试结果继续修复

长任务执行

是否容易丢失前面的任务要求

工具调用

是否能正确使用终端和文件操作

测试时不要只看最终代码，还要观察模型是否擅自扩大修改范围、是否遗漏需求，以及出现错误后能否继续排查。

六、配置国产模型时容易遇到的问题

1. API Key 错误

常见表现：

401 Unauthorized

可能原因：

API Key 填写错误。

使用了错误平台的 Key。

Key 已被禁用或失效。

认证方式与服务商要求不一致。

解决方法是重新检查 API Key 和认证配置。

2. 接口地址错误

常见表现：

404 Not Found

通常需要检查：

是否使用了 Anthropic 兼容接口。

是否误用了普通 Chat Completions 接口。

接口地址是否多写或少写路径。

是否混用了不同服务商的配置。

3. 模型名称错误

常见表现：

Model not found

模型名称必须与当前 API 服务支持的名称一致。

尤其需要注意，Claude Code 中的模型槽位名称与实际服务商模型名称可能不是一回事。

4. 工具调用不稳定

Claude Code 不只是一个聊天窗口，它需要模型配合执行文件读取、代码编辑和终端命令等操作。

即使模型能够正常回答问题，也不代表它对所有工具调用格式都完全兼容。

遇到工具调用异常时，可以先测试简单的文件读取任务，再逐步测试代码修改和终端命令。

不要一开始就让模型直接修改整个项目。

七、最终选择：DeepSeek 还是 GLM？

如果只考虑日常使用，我建议根据自己的开发习惯进行选择。

选择 DeepSeek 的情况：

更关注 API 接入方式。

希望灵活切换模型。

需要控制实际 API 使用成本。

希望通过兼容接口快速接入 Claude Code。

选择 GLM 的情况：

希望使用专门的 Coding Plan。

日常使用 AI 编程工具的频率较高。

更喜欢按编程套餐规划使用成本。

希望将 GLM 作为长期开发环境中的主要模型进行测试。

我的建议是，不要因为某个模型在单次代码测试中表现不错，就直接把它当成长期主力。

最好使用同一个 Java 或 Python 项目，让两个模型完成相同的开发任务，再比较代码正确率、修改范围、工具调用成功率和实际消耗。

对于 Claude Code 来说，真正值得选择的模型，不是单纯回答问题最快的模型，而是能够理解项目、正确修改代码，并且在出现错误后持续完成任务的模型。

如果你目前还没有固定使用习惯，可以先配置 DeepSeek，熟悉 Claude Code 的基本工作流程，再接入 GLM 做同项目对比。这样比单纯看网上的模型排名更有参考价值。

总结

Claude Code 配置 DeepSeek 和 GLM，本质上都是更换背后的模型服务，而不是更换整个编程工具。

DeepSeek 的优势在于提供了明确的 Claude Code 接入方案，适合希望快速接入和灵活使用 API 的开发者；GLM 则可以结合专门的 Coding Plan 进行考虑，适合希望规划长期编程使用成本的人群。

两者没有绝对的优劣。对于真正需要长期使用 Claude Code 的开发者，最可靠的选择方式仍然是拿自己的项目进行实测。