一个名字里带“free”的GitHub项目，三天涨了4.5万星。 我点进去看了第一行README就乐了： “Independent open-source project. Not affiliated with or endorsed by Anthropic.” 翻译过来就是——我们跟Anthropic没有任何关系，别找他们麻烦。 它做的事情说白了很简单：Claude Code客户端你以为自己在跟官方API通信，实际上所有请求都被截下来，转发到了NVIDIA NIM、OpenRouter、DeepSeek、本地Ollama这些你指定的后端上。 界面还是Claude Code的界面，工具、记忆、子智能体全保留。底下跑的模型换成了不要钱的。 我第一次装的时候，脑子里只有一个问题：这套东西跑起来到底跟原版差多少？ 装它花了8分钟，但第3分钟我就差点放弃了 安装步骤跟README写的一样简单。macOS和Linux一行curl脚本，Windows一行PowerShell脚本，一路下一步。安装器会问你装哪些编码Agent，我选了Claude Code、Codex和DeepSeek Harness三个。 第一次踩坑出现在启动之后。 FCC启动后在本地8082端口开了一个Admin UI，让你配置模型提供商的API Key。默认的模型是 nvidia_nim/nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b ，需要你去NVIDIA的build.nvidia.com注册并申请一个免费API Key。 我在NVIDIA注册花了大概两分钟，拿到 nvapi- 开头的Key，粘进Admin UI，点保存。然后回到终端输入 fcc-claude ，Claude Code的界面弹出来了，模型名显示的是我配置的那个Nemotron。 但第一次请求返回了错误。 排查了半天才发现，FCC的降级链设置里有三个层级的模型槽位：MODEL 是默认 ，MODEL_OPUS 、MODEL_SONNET、MODEL_HAIKU分别对应Claude Code里不同档位的请求。我只填了默认的MODEL，但Claude Code在启动时发了一个Haiku级别的请求来探测环境，那个槽位没配，降级链找不到备选，直接报错了。 解决办法很简单：把四个槽位全填上。 但没人提醒你这件事。 13亿Token是真的，但“免费”这个词得打引号 README上写的“1.3B+ free tokens every month”看起来像天上掉馅饼。实际情况是： 这13亿Token是所有提供商的免费额度加在一起的总和，不是给你一个人的 。 NVIDIA NIM的免费层限制是40次请求/分钟，OpenRouter上带后缀的模型有各自的调用限制。FCC做的事情是聚合了59个提供商的免费额度，通过降级链让你在一个提供商被限流时自动切到下一个。 :free 我实测跑了一个下午的编码任务，消耗了大约120万Token。 按这个速度，如果每天高强度使用，13亿Token大概能撑三个半月。但实际远远撑不了这么久，因为降级链失败的时候，一次请求可能同时消耗多个提供商的额度。 README里有一句警告写得很诚实： “A failed request may reach and consume usage from more than one provider before succeeding.” 一个请求在成功之前，可能已经烧掉了好几家的额度。 同一个任务跑Claude Code和FCC，差距比我想的大 我选了一个中等复杂度的任务来对比：写一个带分页、搜索、数据校验的REST API。 原版Claude Code（Opus 5.5）大概花了40秒，代码结构干净，用了依赖注入和Pydantic做校验，注释到位。 FCC接的Nemotron-3-Super-120B（NVIDIA的默认免费模型），花了将近3分钟，代码能跑，但用了比较老旧的写法，变量命名也比较随意。整体质量大概在“能用但需要重构”的水平。 换到OpenRouter上的 qwen/qwen3-235b-a22b:free 之后，质量明显上来了。 代码结构和原版接近，只是注释更少、变量名更短。速度也从3分钟降到了大概1分半。 我后来又试了DeepSeek V3的免费端点，代码质量跟Qwen3差不多，但在需要业务逻辑理解的环节表现更好——我故意在需求里加了一段模糊描述，DeepSeek的理解更准确。 一句话总结：免费模型和付费模型的能力差距客观存在，但没到“不能用”的程度。 日常写业务逻辑、改bug、加功能，免费模型够用。需要深度重构或者复杂架构设计的时候，你还是得换回付费模型。 安全这件事，README没告诉你全部 我用了三天之后开始认真