本地跑Claude Code：Docker Model Runner配置实录

　　Claude Code的代码能力确实出色，但token消耗是个头疼事——项目越复杂，账单越吓人。更麻烦的是，有些代码涉及商业机密，或者你恰好在飞机上没网。这时候本地模型就成了刚需。

　　Docker Model Runner正好解决这个问题。它让你把大语言模型直接跑在本地机器上，再通过简单配置对接Claude Code。整个过程不需要碰Anthropic的云端API。

　　配置前先做一件事：打开Docker Desktop，进入Settings > AI，启用Model Runner的TCP访问。或者用终端一键搞定：

　　docker desktop enable model-runner --tcp 12434

　　接下来选模型。DockerHub AI目录里有大量选择，建议挑代码能力强的。这里用ai/phi4:14B-Q4_K_M做演示，你可以根据机器配置自行调整。拉取命令如下，耗时取决于模型体积：

　　docker model pull ai/phi4:14B-Q4_K_M

　　拉完后用docker model status和docker model ls检查状态，操作逻辑跟普通Docker镜像几乎一样。正式接入Claude Code前，先验证API是否通畅。往localhost:12434/v1/messages发一条测试请求：

　　curl http://localhost:12434/v1/messages -H "Content-Type: application/json" -d '{"model": "ai/phi4:14B-Q4_K_M", "max_tokens": 100, "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]}'

　　收到正常响应后，最后一步：把ANTHROPIC_BASE_URL指向本地端口，同时用--model指定模型名称。执行这行命令，Claude Code就会完全走本地通道：

　　ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:12434 claude --model ai/devstral-small-2

　　至此配置完成。token费用归零，代码留在本地，离线也能用——三个痛点一次解决。