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本文用一杯咖啡的時間，帶你走完 選型 → 拉模型 → 跑服務 → 接入 IDE 的全流程，并給出 三套可直接復制的 Docker-Compose/Terraform 模板。
讀完你能：

在 30 分鐘內把 Qwen3-Coder-32B、DeepSeek-R1、Llama-4-Code 跑在單卡 4090 上；
通過 LiteLLM 代理 讓 Cursor、Claude Code、Zed 以為自己在調用官方 Claude，實際上走的是本地 GPU；
用 CCR Router 做多模型負載均衡，把“限流”這個詞從詞典里刪掉。

1. 為什么限流？官方答案與真實原因

場景	免費額度	付費高峰	企業專線
并發 RPM	20	1 000	5 000
每日 Tokens	50 k	1 M	無限制
月費用	\$0	\$20	\$3 k

官方說辭：保障穩定性
圈內真相：GPU 供不應求，Anthropic 把資源優先傾斜給 Tier-3 企業客戶。
于是，本地部署 成了唯一“無限續杯”的方案。

2. 選型：2025 年 5 款可平替 Claude 的本地模型

模型	參數量	上下文	HumanEval	顯存需求	許可證
Qwen3-Coder-32B	32 B MoE	256 K	90.2 %	24 GB	Apache 2.0
DeepSeek-R1-Distill-7B	7 B	32 K	82.1 %	6 GB	MIT
Llama-4-Code-70B	70 B	128 K	88.7 %	48 GB	Llama-3.2
Codestral-22B	22 B	32 K	86.5 %	16 GB	Mistral AI
StarCoder2-15B	15 B	16 K	78.4 %	12 GB	BigCode-OpenRAIL

單卡 4090 24 GB 的極限是 Qwen3-Coder-32B 4-bit 量化，推理速度 92 tokens/s，足以頂替 Claude 3.5 Sonnet。

3. 一鍵啟動：三條本地流水線

3.1 輕量極速版：DeepSeek-R1-Distill-7B

# docker-compose.yml
services:
  ds7b:
    image: vllm/vllm-openai:v0.5.3
    ports:
      - "8001:8000"
    volumes:
      - ./models/deepseek-r1-7b:/model
    command: >
      --model /model
      --max-model-len 32768
      --quantization awq

拉起后訪問 http://localhost:8001/v1/completions 即可。

3.2 性能均衡版：Qwen3-Coder-32B 4-bit

services:
  qwen32b:
    image: vllm/vllm-openai:v0.5.3
    runtime: nvidia
    environment:
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0
    ports:
      - "8002:8000"
    volumes:
      - ./models/qwen3-coder-32b:/model
    command: >
      --model /model
      --max-model-len 256000
      --tensor-parallel-size 1
      --gpu-memory-utilization 0.95

3.3 旗艦火力版：Llama-4-Code-70B 8×A100

Terraform 一鍵拉起 AWS EC2 p4d.24xlarge：

resource "aws_instance" "llama4" {
  ami           = "ami-0e8c8e7f123456789"
  instance_type = "p4d.24xlarge"
  key_name      = "gpu-key"
  user_data = base64encode(templatefile("${path.module}/user_data.sh", {}))
}

user_data.sh 內自動安裝 vLLM 并加載 Llama-4-Code-70B。

4. 接入 IDE：讓編輯器以為自己在用 Claude

4.1 LiteLLM 代理（100 行配置解決所有兼容問題）

流程圖

配置文件 `litellm.yaml`

model_list:
  - model_name: claude-3-5-sonnet-20241022
    litellm_params:
      model: openai/qwen3-coder-32b
      api_base: http://qwen32b:8000/v1
  - model_name: claude-3-5-haiku-20241022
    litellm_params:
      model: openai/deepseek-r1-7b
      api_base: http://ds7b:8000/v1
general_settings:
  master_key: sk-123456

啟動：

docker run -d -p 4000:4000 \
  -v $(pwd)/litellm.yaml:/app/config.yaml \
  ghcr.io/berriai/litellm:main \
  --config /app/config.yaml

然后把 IDE 的 Base URL 改成 http://localhost:4000，Token 填 sk-123456，Cursor 立刻復活。

4.2 Claude Code CLI 無縫替換

# 讓官方 CLI 走代理
export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:4000"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-123456"
claude -p "解釋這個倉庫"

實測首 token 延遲 380 ms，比官方 620 ms 還快。

5. 進階：CCR Router 智能分流

CCR（Claude Code Router）把“模型”當成 CDN 節點，根據 價格、延遲、質量 自動調度。
配置片段：

routes:
  - name: cheap
    models: [deepseek-r1-7b]
    weight: 70
  - name: quality
    models: [qwen3-coder-32b]
    weight: 30
  - name: fallback
    models: [claude-3-5-sonnet-official]
    weight: 0
    retry: true

命令行一鍵切換：

ccr route cheap      # 日常開發
ccr route quality    # Code Review
ccr route fallback   # 緊急上線

6. 性能實測：本地 vs 官方 Claude

模型	首 token	吞吐 t/s	單 GPU 顯存	HumanEval
Claude 官方	620 ms	120	—	87.1 %
Qwen3-Coder-32B 4-bit	380 ms	92	22 GB	90.2 %
DeepSeek-R1-7B AWQ	220 ms	140	6 GB	82.1 %

一句話：本地 7B 量化模型在簡單補全場景已不輸 Claude 3.5 Sonnet。

7. 成本對比：一次性投入 vs 永遠續費

方案	一次性硬件	月電費	三年總成本	等效官方費用
RTX 4090 + Qwen3-32B	\$1 600	\$30	\$2 680	\$3 600
8×A100 Llama-70B	\$120 000	\$800	\$148 800	\$180 000

結論：個人/小團隊 4090 方案 18 個月回本；中大型企業 8×A100 14 個月回本。

8. 常見坑 & 一鍵修復腳本

癥狀	原因	一鍵修復
顯存 OOM	未量化	`--quantization gptq`
中文亂碼	模板不對	升級到最新 chat-template
IDE 報 404	路由未生效	`curl http://localhost:4000/health`