Як створити локальний Claude Code з безлімітними токенами: Покрокова інструкція

Зараз більшість людей тільки те й робить, що говорить про геніальність Claude AI. Це й не дивно, оскільки бот чи не щодня вражає юзерів своїми вміннями. Багато хто вважає, що він перевершив Chat GPT. Тепер користувачів можна поділяти на ШІ-клани, бо розмови про ботів часто перетворюються у запеклі суперечки про те, хто ж кращий.

Врешті, зараз ми не будемо говорити про те, який сервіс обрати і який бот має найбільше навичок. Оскільки всі вони давно вийшли на високий рівень розвитку й пропонують нам широкий арсенал “послуг”. Тут можна сказати лиш одну річ, яка перетворилася зі звичайної поради на закон діджитал-світу – використовуйте ШІ.

Для арбітражника штучний інтелект став невідʼємною частиною роботи. Зараз ШІ всюди. Якщо ви не працюєте з ним і не введете цей пункт у свій workflow, то ви просто ризикуєте стати неконкурентоспроможним на ринку трафіку.

Ми не закликаємо вас повністю віддавати свою роботу ШІ. Це й неможливо. Особливо у випадку з роботою медіабаєра. У нейромережах є внутрішня цензура, яка перешкоджає створенню абсолютно всього. Тож власні руки з головою не відкладаємо в антресоль – вони нам ще знадобляться.

ШІ потрібно використовувати для кращої автоматизації процесів та спрощення роботи в цілому. Так, це часто недешеве задоволення, яке має достатньо нюансів. Проте такі реалії й вибір тут один – або приймаєш правила гри і масштабуєшся, або ж ігноруєш нововведення і пасеш задніх.

У цьому матеріалі говоримо про Claude AI. Нещодавно ми вже писали статтю про цього AI-асистента й те, як він може допомогти з адаптацією лендінгів. Сьогодні ж ловіть гайд, як створити локальний Claude Code з необмеженими токенами.

Гайд: Як створити локальний Claude Code з безлімітними токенами

Для початку потрібно розібратися з ним, як працює LLM – база процесу, від якої все залежить.

Розглянемо принцип роботи LLM на прикладі Claude Code, якому ми присвятили статтю. Claude Code — це CLI-інструмент, який за будь-якого звернення надсилає API-запит на сервери Anthropic. Вже на серверах уся інформація обробляється LLM. Зараз у Claude одна з найкращих моделей – Opus 4.6.

В результаті ми отримуємо відповідь на запит: формат текстового повідомлення, лендінг, код тощо.

Якщо ми створюємо локальний Claude Code, нам потрібна локальна LLM, якій ми будемо надсилати запити через CLI-інструмент.

Одразу про переваги й недоліки

Переваги:

Локальна модель не має цензури. Тож з її допомогою ви можете згенерувати набагато більше, аніж у звичайних моделях.
Додатковою перевагою є можливість навчання моделі на своїх даних. Якщо у вашій роботі є специфічні моменти, які вимагають індивідуального підходу, то ви можете налаштувати модель так, щоб вона з ними працювала.
Оскільки модель локальна, дані, які ви туди завантажуєте, нікуди не полетять. Тобто вони будуть лише на тому пристрої, на якому встановлена модель.

Недоліки:

У цьому випадку ми завантажуємо open-source LLM, яка відрізняється від Opus 4.6. Це означає, що на ній неможливо писати SaaS-платформи або ж працювати з великими проєктами. Так, можна спробувати навчити нейромережу, щоб та виконувала складніші задачі. Проте все ж краще давати їх простіші завдання.
Є потреба у потужному пристрої. Хай там як, модель тягне дуже багато ресурсу й слабкий компʼютер може просто її не вивезти.

Робота з Ollama

Ollama – інструмент, який допоможе запустити локальні LLM без звернення до того ж Anthropic. Він працює безпосередньо на вашому компʼютері, а не в чужому сервері чи загальній хмарі.

Ollama дозволяє запуск популярних open-source-моделей (Mistral, LLaMA, DeepSeek) та взаємодіяти з ними так само як це відбувається з API Claude.

Етап 1: Завантаження Ollama

Завантажте Ollama (оберіть файл для своєї операційки)
Розпакуйте файл та завершіть встановлення
Далі в Ollama відкрийте командний рядок (СМD) і введіть команду: ollama –version

Етап 2: Вибір LLM

На цьому етапі особливо зверніть увагу на потужність свого компʼютера, оскільки саме від неї тут багато чого залежить. Локальні моделі самі по собі тягнуть більше ресурсу.

Для потужного пристрою: qwen2.5-coder:14b або queen 3-coder.
Для слабкого: qwen2.5-coder:7b.

Коли ви обрали потрібну модель, введіть команду: ollama pull qwen2.5-coder:14b (замість цієї моделі вкажіть ту, яка підходить саме під ваш компʼютер).

Після введення команди зачекайте, доки встановлення повністю завершиться. Це може зайняти час, а також місце на диску. LLM важить немало.

Коли встановлення завершилося, введіть команду: ollama run qwen2.5-coder:14b (ваша модель) і перевірте, чи нейромережа добре працює.

Етап 3: Підключення LLM до Claude Code

Об’єднавши Ollama та Claude Code, ви отримуєте повноцінного асистента, який не тільки веде чат, а й працює з файлами: читає їх, редагує, вносить зміни тощо. Без Claude Ollama не надасть вам бажаного результату.

Спершу переконайтеся в тому, що ви вже встановили Claude Code на свій компʼютер. Якщо ж ні – знаєте, що робити.
Замість API Anthropic ми підключаємо Claude Code до локального сервера Ollama. Вводимо команду: ollama serve. Після чого і запуститься Ollama. Ця історія буде на: http://localhost:11434/
Потім введіть команду: ollama launch claude –modelqwen2.5-coder:14b. І Claude підʼєднається до встановленої вами локальної моделі.

Підсумовуючи

Локальна LLM особливо підходить для великих команд, коли у роботі потрібно враховувати багато специфіки. В цілому це зручний інструмент, який спрощує роботу, відкриває вам більше можливостей та автоматизує процеси.

Зараз з ШІ можна гратися, як вам заманеться. Головне – це нарешті ввести його у свій робочий процес та освоїти його як слід. Як ми вже казали, розуміння ШІ та вміння із ним працювати роблять вас конкурентоспроможним на ринку. Тоді для вас відкривається більше плюшок, про які в соло діяльності ви могли навіть не знати.