V2EX 13小时前
[程序员] [经验分享] Kimi K2 发布,我用 Kimi K2 替换了 Claude Code 默认模型
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本文分享了如何在MacOS M4系统上,通过Kimi K2替代Claude AI,使用Claude Code进行编程的方法。该方案利用月之暗面的API Key,结合Node.js和Claude Code的安装配置,实现低成本、国内可用的AI编程环境。虽然Kimi K2在体验和编程能力上可能略逊于原生Claude 4,但其价格优势和国内可用性使其成为一个值得尝试的选择。文章还提到了绕过Claude Code认证和提高并发能力的关键步骤。

🔑为了使用Kimi K2替代Claude Code,首先需要在月之暗面开发者后台申请API Key,注册后可获得¥15的初始额度。

💻接下来,需要在MacOS M4系统上安装Node.js(版本>=18)和Claude Code。安装完成后,配置环境变量,将ANTHROPIC_BASE_URL指向月之暗面API,并将ANTHROPIC_API_KEY设置为你的API Key。

✅为了绕过Claude Code的认证,需要在项目文件夹中启动Claude Code,并编辑$HOME/.claude.json文件,添加"hasCompletedOnboarding": true字段。最后,通过累积充值¥50,可以解锁"并发50",以获得更流畅的使用体验。

完整内容请移步阅读: https://mp.weixin.qq.com/s/J4J5bcW0XgSGH5UTxGmRZw

感谢 Kimi K2 ,让穷人也用上了 Claude Code 。

体验还不错,页面画的还行,能用

优点:相比较,token 费用低一点

缺点:得首冲¥50 不然并发更不上,还有响应慢一点

以 MacOS M4 系统为例

1. 先去月之暗面的开发者后台申请 API Key ,注册默认送 ¥15

https://platform.moonshot.cn/console/api-keys

2. 安装 Node.js

版本 >= 18

# Download and install nvm:curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash# in lieu of restarting the shell\. "$HOME/.nvm/nvm.sh"# Download and install Node.js:nvm install 18# Verify the Node.js version:node -v # Should print "v18.20.8".nvm current # Should print "v18.20.8".# Verify npm version:npm -v # Should print "10.8.2".

3. 安装 Claude Code

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

4. 添加环境变量

cat << 'EOF' >> ~/.zshrc# claude codeexport ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.cn/anthropic/export ANTHROPIC_API_KEY=$YOUR_API_KEYEOF

$YOUR_API_KEY 就是我们第 1 步在月之暗面后台申请的 API Key

这样我们就把 Claude Code 默认的模型替换为 Kimi K2

5. 绕过 Claude Code 认证

打开项目文件夹,终端启动 Claude Code

cd your_projectclaude

这时候就会弹出登录认证网页。

我们只需要编辑 $HOME/.claude.json 添加新字段"hasCompletedOnboarding": true即可

最后我们在终端启动 claude 就可以开始对话了。

6. V50 看看实力

月之暗面 Free 账户默认“并发 1”,至少累计冲 50 解锁“并发 50” 才能完全发挥 Claude Code 的实力。

https://platform.moonshot.cn/docs/pricing/limits

总结

唯一槽点就是需要累积冲 50 提高并发能力才能丝滑使用 Claude Code 。另外体验和编程能力肯定是没有原生 Claude 4 好,但是国内不会封号啊,这点很重要,而且价格还便宜。

只是把“决策大脑”从 Claude AI 替换成了 Kimi K2 ,其他的都还是用 Clade Code 自己的。如果想要了解 AI Agent ,可以看我写的 一文读懂 AI 应用核心:Agent 、LLM 、RAG 、MCP 、Function Call

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