今天聊點更有意思的：把 Claude Code、Codex、OpenClaw 這三個最火的 Agent 終端，全都接到本地 24GB 顯存的開源大模型上跑

之前對接 Claude Code 的常規(guī)姿勢，是把環(huán)境變量指到 DeepSeek、Kimi 這種云端 API，體驗不錯，但月底賬單也是真不便宜

Unsloth 團隊最近放了個大招——給自家 Studio 直接掛上了一個 OpenAI 兼容 + Anthropic 兼容 的雙協(xié)議 API 端點，本地一條命令起服務(wù)，Claude Code、Codex、OpenClaw、OpenCode、Cursor、Cline 全都能直接接

24GB 內(nèi)存（不論 Mac 統(tǒng)一內(nèi)存還是 RTX 顯卡）就能跑得起 Gemma 4 26B-A4B 或 Qwen3.6-27B，全程不聯(lián)網(wǎng)，自己的代碼不出本機

簡介

先說說 Unsloth API 到底是啥

它其實是 Unsloth Studio（Unsloth 自家的本地推理 UI）開出來的一個對外 HTTP 端口，背后是 llama.cpp 的 llama-server，前面套了一層兼容層，同一個端口同時講兩種話

• POST /v1/messages —— Anthropic Messages API，給 Claude Code、Anthropic SDK、OpenClaw 用

• POST /v1/chat/completions 和 /v1/responses —— OpenAI 兼容，給 OpenAI SDK、Codex、OpenCode、Cursor、Continue、Cline、Open WebUI 用

• GET /v1/models —— 列出當前已加載的模型

認證方式跟 OpenAI 一模一樣，請求頭帶 Authorization: Bearer sk-unsloth-…，啟動后 key 在終端里直接打出來一份

Unsloth API 雙協(xié)議示意

最關(guān)鍵的是它帶了三個云端 API 才有的高級能力：

• Self-healing tool calling ：模型偶爾會把工具參數(shù)寫歪（少個引號、JSON 嵌套亂了），Unsloth 服務(wù)端會自動修一下再喂給客戶端，工具調(diào)用成功率明顯高一截

• 服務(wù)端代碼執(zhí)行 ：在請求里加 enable_tools: true 和 enabled_tools: ["python", "bash"] ，Bash / Python 直接在服務(wù)端沙箱里跑完把結(jié)果回流，跟 Claude artifacts 那個味兒差不多

• Advanced Web Search ：模型能真去訪問網(wǎng)頁、讀正文，不是只看一下 snippet

這幾個能力以前是 Claude / OpenAI 這種閉源 API 的護城河，現(xiàn)在全本地化了

安裝

整個鏈路就兩件事：裝 Unsloth Studio，再裝你要用的 Agent CLI

裝 Unsloth Studio（一行）

# macOS / Linux / WSL
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh


 # Windows PowerShell
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex

加載一個 GGUF 模型并啟動 API

unsloth run unsloth/Qwen3.6-27B-GGUF
# 或者跑 Gemma 4
unsloth run unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF

啟動完終端會打印出兩行很重要的東西，一行是端口（一般是 http://localhost:8000 或 8888），一行是 sk-unsloth-... 開頭的 API key，這玩意兒只顯示一次，記得馬上存下來

也可以從 UI 里手動建：左下角頭像 → Settings → API → 起個名字 → Create

硬件門檻

24GB 內(nèi)存能跑哪些模型，Unsloth 官方給了一張實測表，老章挑兩個最值得本地用的列出來：

模型

4-bit 推薦內(nèi)存

適合誰

Gemma 4 26B-A4B（MoE）

28–30 GB

M-series Mac 32GB 統(tǒng)一內(nèi)存最穩(wěn)

Gemma 4 E4B（密集）

9–12 GB

8GB 顯卡也能跑

Qwen3.6-27B

18 GB

24GB 顯存富裕

Qwen3.6-35B-A3B（MoE）

23 GB

24GB 卡踩線，30GB 舒服

老章自己 M4 Pro 48GB 跑 Qwen3.6-27B Q4_K_XL，上下文 32K，吐字速度大概 25 tok/s，寫代碼完全夠用

? ?? 提醒一下，CUDA 13.2 跑 GGUF 現(xiàn)在有 bug 會輸出亂碼，N 卡用戶先用 13.1 或 12.x，NVIDIA 還在修

裝 Claude Code

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
# 或 brew install --cask claude-code

指向 Unsloth 端點

export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:8888"
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-unsloth-你的key"

關(guān)掉那個讓推理慢 90% 的坑

這是個老章踩過的坑，Claude Code 最近會在每次請求前偷偷加一個 attribution header，header 一變 KV Cache 直接全廢，推理速度掉 90%

export CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER=0 是沒用的，必須寫到配置文件里

cat > ~/.claude/settings.json <<'EOF'
{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0"
  }
}
EOF

進項目目錄跑 claude，再 /model 一下確認走的是本地模型，就齊活了

接入 Codex

Codex 現(xiàn)在只認 OpenAI Responses API（Chat Completions 已經(jīng)在棄用路上），還好 Unsloth 在同一個端口上把 /v1/responses 也開了

裝 Codex

brew install --cask codex
# 或 npm install -g @openai/codex

配置 ~/.codex/config.toml

[model_providers.unsloth]
name = "unsloth"
base_url = "http://localhost:8888/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "UNSLOTH_API_KEY"


 [profiles.local]
model_provider = "unsloth"
model = "Qwen3.6-27B-GGUF"

export UNSLOTH_API_KEY="sk-unsloth-你的key"
codex --profile local

模型 ID 不知道寫啥，直接 curl http://localhost:8888/v1/models 把 id 字段抄過去

接入 OpenClaw

OpenClaw 是個開源 Agent 終端，用 Anthropic Messages 協(xié)議跟模型說話，跟 Unsloth 是天作之合

裝 OpenClaw

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

編輯 ~/.openclaw/openclaw.json

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "unsloth": {
        "baseUrl": "http://localhost:8888/v1",
        "api": "anthropic-messages",
        "authHeader": true,
        "apiKey": "sk-unsloth-你的key",
        "models": [
          { "id": "Qwen3.6-27B-GGUF", "name": "Qwen3.6 本地" }
        ]
      }
    }
  }
}

注意 baseUrl 必須以 /v1 結(jié)尾，api 寫 anthropic-messages 是告訴 OpenClaw 走 /v1/messages 這條路

實測體驗

老章用 Qwen3.6-27B 在 Claude Code 里跑了一上午，幾個真實感受寫在這

好的方面

• 第一次 cold start 大概 30 秒，之后提示詞響應(yīng)秒回，本地跑不用等隊列

• self-healing tool calls 真的有用，之前直接掛 llama.cpp 給 Claude Code 用，工具調(diào)用十次有三次參數(shù) JSON 裂開，Unsloth 這邊幾乎沒翻車

• 隱私這塊踏實，公司項目敏感代碼再也不用糾結(jié)要不要傳出去

• 不用再盯賬單了，電費怎么也比 API token 便宜

不太好的地方

• 27B 4-bit 比起 Claude Sonnet 4 / GPT-5 這種頂級模型，長鏈路任務(wù)（比如重構(gòu)十幾個文件）還是會糊，復(fù)雜任務(wù)老章建議拆小步喂

• 工具調(diào)用響應(yīng)整體比云端慢一點，尤其是帶 web search 的，本地瀏覽器抓頁面就是慢

• Codex 現(xiàn)在一定要 wire_api = "responses" ，老的 chat 模式已經(jīng)不推薦，配錯了會一直 400

我的建議

把它當 日常副駕 用，寫腳手架、改 bug、跑測試、刷文檔，本地模型完全夠用，性能還穩(wěn)定不限速

真要啃硬骨頭（架構(gòu)設(shè)計、跨多文件大重構(gòu)），切回 Claude / GPT-5 這種頂級 API，按需混用最劃算

One More Thing

Unsloth 這一手在我看來意義挺大的——以前本地跑 Agent，瓶頸不在模型，而在 協(xié)議生態(tài)

llama.cpp 自己有 OpenAI 兼容端點，但 Claude Code 走的是 Anthropic 協(xié)議，兩邊對不上；想接 Claude Code 就得自己寫代理層，門檻勸退

Unsloth 直接把 OpenAI 和 Anthropic 兩個協(xié)議都喂在同一個端口上，再把 self-healing、tool calling、code execution、web search 這些原本要各家 SDK 各搞一遍的能力做成服務(wù)端默認開啟

裝一次，三家 CLI 全通，這才是本地 Agent 應(yīng)該有的樣子

如果你之前因為生態(tài)不全沒真的把 Claude Code 接到本地用過，這次值得再試一遍

文檔地址：unsloth.ai/docs/basics/api

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