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1. 为什么要在 Apple Silicon 上折腾 Claude-code-local

如果你手里是一台 M 系列芯片的 Mac，又恰好被云端 API 的账单和代码隐私问题反复折磨，那 Claude-code-local 这套思路值得认真看一遍。它做的事情说白了就一句话：把 Claude Code 这个编程智能体的后端，从云端换成你本机跑的本地大模型，让推理过程完全留在 Apple Silicon 的统一内存里，不往外发一个字节。

但很多人卡在第一步——本地模型跑起来了，Claude Code 却连不上，或者连上了却报 401、404、模型名不匹配。原因通常不在模型本身，而在配置层：Claude Code 认的是 Anthropic 风格的接口协议，而本地推理引擎（比如基于 MLX 的推理服务）暴露的往往是 OpenAI 兼容格式，两边对不上。这时候需要一个稳定的统一 Key/API 通道来做协议对齐和请求转发，TaoToken 在这里扮演的就是这个角色——它把 Key 管理、接口地址、模型路由统一收口，你只需要在settings.json和config.toml里填对几个字段，本地模型和 Claude Code 就能握手成功。

这篇面向的是 Apple Silicon 用户，尤其是已经用 MLX 在本地拉起过模型、想让 Claude Code 真正跑起来的人。我会给出一份可以直接复制的settings.json骨架和config.toml示例，然后带你验证本地模型连通性、确认离线推理是否真的生效。全程不需要你懂太多底层协议，照着填、照着测就行。

需要先明确一点：Claude-code-local 不是要替代你的编辑器，它是给 Claude Code 换一个本地大脑。你的 VS Code、终端、工作流都不变，变的只是请求最终打到哪台机器上。

2. TaoToken 前置：Key、地址与通道准备

在动配置文件之前，先把 TaoToken 这边的三样东西准备好，否则后面填配置会来回返工。

第一样是 API Key。登录控制台后进 API Keys 页面创建一个，复制出来先存好。这个 Key 是 Claude Code 发请求时的身份凭证，本地模型服务本身不校验它，但通道层会校验，所以不能省。

第二样是接口地址。TaoToken 的 API 入口是https://taotoken.net/api，注意这里不要加任何查询参数，保持干净。模型对话、coding-plan、console、api-keys、doc 这些功能页各有自己的 deep link，按需访问即可。

第三样是模型名。这是最容易踩坑的地方——Claude Code 默认会请求claude-*系列的模型标识，而你的本地 MLX 模型有自己的名字。你需要决定是让通道做名称映射，还是在配置里直接指定本地模型名。我的建议是后者，显式写清楚，排障时一眼能看出请求打到了哪个模型。

提示：Key 只创建一次就够，不要每个项目建一个。统一用一个 Key，靠配置里的模型名区分用途，管理成本最低。

如果你还没在本地把 MLX 推理服务跑起来，先去把模型加载好、确认它能响应请求，再回来配 Claude Code。顺序反了的话，你会分不清是模型没起来还是配置写错了。

3. 可复制配置：settings.json 骨架与 config.toml 示例

这一节是全文的核心，直接给可复制的骨架。先看 Claude Code 侧的settings.json。

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-你的TaoToken密钥", "ANTHROPIC_MODEL": "local-mlx-model", "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "local-mlx-model" }, "permissions": { "allow": [ "Bash", "Read", "Write", "Edit" ] }, "includeCoAuthoredBy": false }

几个字段逐个说清楚。ANTHROPIC_BASE_URL指向 TaoToken 的 API 入口，这是所有请求的出口。ANTHROPIC_API_KEY填你刚创建的那个 Key。ANTHROPIC_MODEL和ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL都指向你的本地模型标识，前者用于主推理，后者用于轻量任务（比如生成 commit message），本地场景下两者可以一致。

permissions.allow里放开 Bash、Read、Write、Edit，是因为 Claude Code 要真正干活就得能读写文件和执行命令。如果你只想先验证连通性、不想让它动文件，可以暂时只留 Read。

再看本地推理服务侧的config.toml示例。不同 MLX 推理框架的字段名略有差异，下面这份是通用骨架，按你实际用的框架微调：

[server] host = "127.0.0.1" port = 8080 model = "mlx-community/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-8bit" max_tokens = 8192 temperature = 0.2 [backend] type = "mlx" quantization = "8bit" group_size = 64 kv_cache_bits = 8 kv_cache_start = 1024 [api] format = "openai" enable_tool_call = true

这里有两个参数值得单独拎出来。temperature = 0.2是刻意压低的，本地模型在工具调用时如果温度太高，输出格式容易发散，JSON 和 XML 混在一起，Claude Code 解析会失败。kv_cache_bits = 8配合kv_cache_start = 1024，是为了在长上下文里减少遗忘，尤其是你让它读大文件的时候。

host绑127.0.0.1是刻意的，只监听本机，外部访问不到。这既是隐私考虑，也避免局域网里其他设备误连。

注意：model字段里的模型名要和settings.json里的ANTHROPIC_MODEL对得上，或者在你的通道层做好映射。名字对不上是最常见的 404 来源。

4. 验证请求：确认本地模型连通与离线推理生效

配置写完不代表跑通，得实测。分三步走。

第一步，先单独测本地推理服务是否活着。用 curl 直接打本地端口：

curl -s http://127.0.0.1:8080/v1/models | python3 -m json.tool

如果返回里有你配置的模型名，说明本地服务正常。这一步不通，后面全白搭，先回去看config.toml的host、port和模型路径。

第二步，测 TaoToken 通道是否可达。用你的 Key 发一个最小请求：

curl -s https://taotoken.net/api/v1/messages \ -H "x-api-key: sk-你的TaoToken密钥" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -H "content-type: application/json" \ -d '{ "model": "local-mlx-model", "max_tokens": 64, "messages": [{"role": "user", "content": "只回复两个字：通了"}] }'

返回里能看到模型输出，说明通道和模型名映射都对。如果这里报 401，检查 Key；报 404，检查模型名；报超时，检查本地服务有没有在跑。

第三步，验证离线推理是否真的生效。这一步最关键——你要确认请求确实打到了本地，而不是悄悄走了云端。方法很简单：把本地推理服务停掉，再发一次第二步的请求。如果请求失败或超时，说明流量确实经过本地；如果还能正常返回，那就有问题，说明请求被路由到了别处，需要回头检查ANTHROPIC_BASE_URL和通道配置。

我试过在停掉本地服务后请求立刻报连接错误，这才放心确认离线链路是通的。这个反向验证比看日志更直接。

确认无误后，直接在终端里跑claude进入 Claude Code，随便让它读一个文件、改一行代码，观察响应速度。本地 32B 级别的模型在 M 系列芯片上，简单任务通常几秒内出结果，复杂任务会慢一些，但全程不联网。

5. 本篇常见错排查

配置和验证过程中，下面这几个错误出现频率最高，按现象对号入座。

401 Unauthorized：Key 没填对，或者settings.json里字段名写错了。注意是ANTHROPIC_API_KEY，不是API_KEY，也不是OPENAI_API_KEY。另外确认 Key 没有多余空格。

404 model not found：模型名不匹配。settings.json里的ANTHROPIC_MODEL和本地服务暴露的模型名必须能对应上。如果你在通道层做了映射，确认映射规则生效。

请求超时但本地服务正常：多半是ANTHROPIC_BASE_URL写错了，或者本地服务绑定的 host 不是127.0.0.1。还有一种可能是端口被占用，换个端口重试。

工具调用格式错乱：模型输出里 JSON 和 XML 混编，Claude Code 解析失败。把temperature降到 0.2 甚至 0.1，同时确认enable_tool_call = true。如果还不行，检查模型本身是否支持工具调用，有些量化版本会砍掉这个能力。

长文件读到一半遗忘：上下文被截断。调大max_tokens，并把kv_cache_bits设为 8、kv_cache_start设为 1024，减少长上下文里的信息丢失。

改了配置不生效：Claude Code 和本地服务都需要重启。settings.json改动后要重开终端会话，config.toml改动后要重启推理服务。别指望热加载。

提示：排障时优先用第 4 节的 curl 命令逐段测，不要一上来就开 Claude Code。把链路拆成「本地服务 → 通道 → Claude Code」三段，哪段断了一眼能看出来。

6. 把 Key 和文档收口，长期用起来

配置跑通之后，日常使用其实就两件事：管好 Key，看好文档。

Key 统一在 API Keys 页面管理，需要轮换或新增时在那里操作，不要在多个项目的配置文件里散落不同的 Key，否则哪天要换会找疯。接入相关的字段说明和协议细节，接入文档里有完整对照，遇到字段不确定先去查，比猜快得多。

如果你只是偶尔验证模型输出，模型对话页面可以直接测，不用每次都开 Claude Code。如果你打算长期用本地模型做编码和 Agent 任务，Coding Plan 更适合，它把长期会话和任务编排的配置都收口了，省得你每次手动调参数。

回到最开始那个问题——Apple Silicon 上离线跑 Claude Code，难点从来不是模型本身，而是配置层的对齐。把settings.json和config.toml这两份骨架填对，再用 curl 逐段验证，剩下的就是享受本地推理的安静和可控了。