配置工具

Claude Code

在 Claude Code 中配置 LargeChestnut

Claude Code 是 Anthropic 出品的 AI 编码代理，在终端中读取代码、编辑文件、运行命令。

安装#

bash

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

使用 CC Switch 配置（推荐）#

打开 CC Switch，选择顶部 Claude 标签，点击「+」添加配置：

字段	填写内容
供应商名称	自定义，如 `largechestnut_claude`
API Key	你的 Key
请求地址	`https://largechestnut.com`

Claude Code 的请求地址是 https://largechestnut.com，不带 /v1。

切换模型#

除了 Claude 原生模型，LargeChestnut 还接入了 gpt-5.5、GLM、Kimi、DeepSeek 等第三方模型。在 CC Switch 打开「编辑供应商 → 模型映射」，把 Claude 的别名指向你想用的模型，保存即可生效，无需改 JSON。

字段	作用
主模型	Claude Code 默认调用的模型
推理模型 (Thinking)	开启深度思考 / Reasoning 时使用的模型
Haiku 默认模型	`haiku` 别名对应的目标模型
Sonnet 默认模型	`sonnet` 别名对应的目标模型
Opus 默认模型	`opus` 别名对应的目标模型

如果供应商原生就是 Claude 模型，这几项可留空 —— 仅在需要把别名指向其他模型时填写。

关闭归属 Header#

Claude Code 默认在每次请求里注入动态的归属 header（包含会话 ID 等），会彻底击穿上游 prompt cache —— 缓存命中率暴跌、费用上涨、响应变慢。不论用 Claude 官方模型还是 GLM / Kimi / DeepSeek 等第三方模型，都必须关闭。

在 CC Switch「编辑供应商 → 配置 JSON」的 env 里加一行：

json

"CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0"

手动配置#

编辑 ~/.claude/settings.json：

json

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://largechestnut.com",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-你的KEY",
    "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0"
  }
}

或通过环境变量：

bash

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://largechestnut.com
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-你的KEY
export CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER=0

配置上下文压缩#

Claude Code 默认在上下文窗口使用约 83% 时自动压缩。如果你使用 1M 上下文窗口，可以通过 CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE 调整压缩触发时机。例如希望在 180k tokens 时触发（180k / 1000k = 18%），在 ~/.claude/settings.json 的 env 中添加：

json

{
  "env": {
    "CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE": "18"
  }
}

值	1M 窗口下触发时机	适合场景
`18`	~180k tokens	频繁保持干净上下文
`50`	~500k tokens	平衡性能和上下文保留
`83`	~830k tokens（默认）	最大化上下文利用

只能将阈值设置为低于 83% 的值。设置高于 83% 的值会被静默忽略。

官方文档：code.claude.com/docs

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