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Claude Codeをローカルモデルで動かす。Anthropic互換APIの現在地と限界

土門大貴/daikidomon

Claude Codeのバックエンドを、ローカルモデルに差し替えられる時代になりました。2026年の接続方法は公式サポートされています。どこまで実用かも含めて整理します。

なぜClaude Codeをローカルで動かしたいのか

Claude CodeはクラウドのClaudeを使うのが基本ですが、ローカルモデルに向けたい動機があります。

  • コードを外に出せない: 機密性の高い受託案件・社内システムのコード

  • API費用・レート制限: 大量に使うとコストが積み上がる

  • オフライン: ネットワークのない環境での開発

前提として、Claude Code本体はそのままで、モデルの呼び出し先をローカルのAnthropic互換APIに向ける構成です。Claude Codeを別物に置き換えるわけではありません。

接続方法1: OllamaのAnthropic互換API(公式サポート)

最も手軽なのがOllamaです。Ollama v0.14.0以降がAnthropic Messages APIに正式対応し、プロキシなしでClaude Codeを接続できます(公式ブログ)。

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434
claude --model gpt-oss:20b

APIキーは必須ですが検証されないので、任意の文字列(ollama等)でかまいません。使うモデルは、tool callingに強いモデルが前提です。公式もgpt-oss:20bやqwen3-coderを推奨しており、コンテキスト長は32K以上が目安です(なぜtool callingが要るかは『ローカルLLMのtool calling』で解説)。

接続方法2: LM Studio

LM Studioも0.4.1でAnthropic互換の/v1/messagesを提供しています(公式)。SSEストリーミングとtool useに対応します。

export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:1234
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=lmstudio

公式は、Claude Codeのセッションに最低25Kトークンのコンテキストを推奨しています(システムプロンプトとツール定義がコンテキストを消費するため)。

接続方法3: Claude Code Router(任意プロバイダ)

より柔軟にやるなら、Claude Code RouterというOSSプロキシがあります。Anthropic形式のリクエストを各プロバイダ形式に変換し、Ollama・OpenRouter・DeepSeek等の任意のOpenAI互換エンドポイントに振り分けられます。

面白いのは、リクエスト種別ごとにモデルを割り当てられる点です。重い設計判断はクラウドClaude、軽い背景処理(background)は小型ローカルモデル、といった振り分けでコストを下げられます。

実用性: 何が動いて、どこで苦しいか

接続できることと、快適に使えることは別です。ローカルモデルでの実用性は、モデルのtool calling精度とコンテキスト規模に強く依存します。一般的な傾向として:

  • 動きやすい: 単発のコード生成・説明・小さな編集。1ファイルで完結する作業

  • 苦しくなりやすい: ファイル探索→編集→テスト→修正を繰り返す多段の自律タスク。tool呼び出しの精度が落ちると、途中でループが破綻する

  • 実用の入口: 32B級のコーディング特化モデル(Qwen3-Coder系)あたりが実用ラインの目安

重要なのは、この実用性は使うモデル・マシン・タスクで大きく変わることです。採用判断は自分の実際の開発タスクで試すのが確実です。「クラウドClaude Codeを完全に置き換えられる」と過大な期待をせず、自分のユースケースで検証してください。

現実的な使い分け


表1: 作業 / 向くもの


この二層構造は、コーディングでも他業務と同じです。ローカルは「出せないコードのための選択肢」であって、クラウドClaudeの上位互換ではありません。チーム導入時は、個人の環境差・モデル管理の運用コストも見込む必要があります。

まとめ

  • Claude Code本体はそのまま、モデル呼び出し先をローカルのAnthropic互換APIに向ける構成

  • 接続はOllama v0.14+(公式サポート)・LM Studio 0.4.1・Claude Code Routerの3経路。ANTHROPIC_BASE_URLを向けるだけ

  • 前提はtool callingに強いモデル(gpt-oss:20b・Qwen3-Coder系)、コンテキスト32K以上

  • 実用性はモデル・タスク依存。単発は動く、多段自律は苦しい。置き換えでなく「出せないコード用の使い分け」

主な参考資料: Ollama Anthropic互換API (公式ブログ)、LM Studio + Claude Code (公式)、Claude Code Router (GitHub)

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