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AIコーディング

Claude Code をローカル LLM で動かす: LM Studio の Anthropic 互換エンドポイントにつなぐ ※モデル

LM Studio 0.4.1 以降は Anthropic と同じ形の POST /v1/messages を出すので、ANTHROPIC_BASE_URL を http://localhost:1234 に向けるだけで Claude Code がローカルモデルで動く。プロキシや変換層は要らない。

@nyaa_toraneko · 投稿 2026-01-31
#ai-coding#claude-code#ローカルLLM#lmstudio#モデル

手順

bash
lms server start --port 1234          # LM Studio のサーバーを起動

export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:1234   # /v1 は付けない
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=lmstudio              # 認証を有効にしたら LM Studio の API トークン
export CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER=0
claude --model openai/gpt-oss-20b                 # LM Studio 上のモデル名
  • VS Code 拡張なら settings の claudeCode.environmentVariables に同じ値を入れる
  • 先に curl http://localhost:1234/v1/messages で1回応答が返るか確かめておくと切り分けが楽

うまく動かすコツ

  • コンテキストは最低 25K トークン、できればそれ以上でモデルを読み込む（Claude Code は文脈を多く使う）
  • Claude Code は裏の作業に haiku の別名を使う。ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL・..._SONNET_MODEL・..._OPUS_MODEL もローカルのモデル名にしておかないと、途中で 404 になる（第三者の手順記事より）
  • 読み込んだコンテキスト長を CLAUDE_CODE_MAX_CONTEXT_TOKENS で伝えると、LM Studio に断られる前にコンパクトされる（同上）

注意点

  • 速さと賢さはモデルと GPU 次第。RTX 4090 で glm-4.7-flash が「Sonnet 4.5 と大差ない速さ」という報告がある一方、@laiso は kimi-k2.5 を Claude Code のモデルにするのは勧めないとしている。エージェント作業に向くかは自分のタスクで試す
  • ANTHROPIC_AUTH_TOKEN を設定すると、そのセッションでは claude.ai のログインを使わない

出典

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