【免费下载链接】claude-codex-settings
Battle-tested Claude Code, OpenAI Codex, Cursor configs, plugins, hooks and agents with Kimi, MiniMax and GLM API support.
如果你正在为 Claude Code 的账单发愁,好消息是开源项目 claude-codex-settings 已经内置了三套即拿即用的 1M 上下文省钱配置——分别由 Kimi K3、MiniMax M3 和 Z.ai GLM-5.3 驱动。它们通过 Anthropic 兼容接口把国产模型接进 Claude Code,长上下文不缩水,费用却大幅下降。本文带你用最少的操作完成整套"换芯"配置。
为什么换成 Kimi、MiniMax、GLM 能省钱?
先说清楚省钱逻辑,你才敢放心切换:
| 省钱点 | 说明 |
|---|---|
| 💰单价低 | 国产模型的 API 价格普遍远低于同级别 Claude 前沿模型,仓库描述明确写着 "much cheaper than frontier Claude models" |
| 🧠1M 上下文 | kimi-k3[1m]、MiniMax-M3[1m]、glm-5.3[1m]均支持 100 万 token 上下文,大型项目整仓读入不费劲 |
| 🪶快慢模型分流 | 配置里把文件搜索、语法检查这类杂活交给廉价的"快模型"(如glm-5.3-flash),主模型只干重活 |
| 📦即插即用 | 三套 JSON 配置已在仓库里写好,改个 API Key 就能跑,不用自己研究环境变量 |
核心机制很简单:Claude Code 原生支持通过ANTHROPIC_BASE_URL把请求指向任意 Anthropic 兼容接口,Kimi、MiniMax、GLM 三家都提供了这种接口,所以"换芯"几乎零成本。
三套配置速览:怎么选?
| 配置 | 主模型(1M 上下文) | 快模型 | 适合人群 |
|---|---|---|---|
| 🌙Kimi K3 | kimi-k3[1m](原生视觉、思考模式) | kimi-k2.7-code、kimi-k2.6(256K 档更便宜) | 追求 Fable5 级精度的深度编码 |
| 🌃MiniMax M3 | MiniMax-M3[1m](512K 保底,[1m]解锁全窗口) | MiniMax-M2.7-highspeed(高吞吐) | 长会话、多任务并行的重度用户 |
| 🌅Z.ai GLM-5.3 | glm-5.3[1m] | glm-5.3-flash(文件搜索、语法检查) | 想要对话、规划、编码全场景覆盖 |
三套配置的结构完全一致,区别只在模型名和接口地址,你可以先选一套跑通,再无缝切换到另一套。
配置一:Kimi K3 —— 用 Fable5 级精度干活
配置文件在.claude/settings-kimi.json,关键点:
- 主模型:
kimi-k3[1m],同时映射到 OPUS、FABLE 等档位,思考模式和视觉能力全开 - 快模型:
kimi-k2.7-code(对标 sonnet)、kimi-k2.6(对标 haiku),是更便宜的 256K 档位 - 自动压缩窗口:
CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW设为500000,在 50 万 token 处主动压缩,避免撞满 1M 后输出质量下降
启用方式二选一:
# 方式 1:直接复制配置(把 your_moonshot_api_key 换成自己的 Key) # 参考 .claude/settings-kimi.json,替换为 ~/.claude/settings.json # 方式 2:用环境变量临时启用 export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.moonshot.ai/anthropic export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-moonshot-api-key" export ANTHROPIC_MODEL="kimi-k3[1m]"配置二:MiniMax M3 —— 1M 上下文 + 高吞吐快模型
配置文件在.claude/settings-minimax.json,要点:
- 主模型:
MiniMax-M3[1m],[1m]后缀解锁完整 1M 窗口(否则只有 512K 保底) - 快模型:
MiniMax-M2.7-highspeed,高吞吐变体,处理高频小任务更划算 - 自动压缩窗口:文件里是
500000;官方 README 的导出示例用的是更保守的400000,喜欢留余量的可以照抄
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.minimax.io/anthropic export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-minimax-api-key" export ANTHROPIC_MODEL="MiniMax-M3[1m]"配置三:Z.ai GLM-5.3 —— 全场景 + Flash 快模型
配置文件在.claude/settings-zai.json,这是三套里"主模型一肩挑"的方案:
- 主模型:
glm-5.3[1m],承担对话、规划、编码、复杂推理四类任务 - 快模型:
glm-5.3-flash,只负责文件搜索、语法检查这类轻量活 - 接口:
https://api.z.ai/api/anthropic,Z.ai 在/api/v1还直接提供 Responses 端点,Codex CLI 用户无需本地代理
⚠️ 提示:
[1m]是解锁 1M 上下文的写法,256K 档位通常更便宜,预算紧张时可以去掉后缀,按仓库说明把 Kimi 换成k3-256k同理。
省钱关键参数拆解(附在每份配置里)
这三份 JSON 不只有模型名,还埋了一批真正省钱的参数,值得逐个认识:
| 参数 | 值 | 省在哪 |
|---|---|---|
ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL | 各家快模型 | 杂活用便宜模型,主模型专注重活 |
CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW | 500000 | 提前自动压缩上下文,避免长会话反复重发全文 |
MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS | 40000 | 限制 MCP 工具单次输出的 token 上限 |
SLASH_COMMAND_TOOL_CHAR_BUDGET | 60000 | 控制斜杠命令的工具字符预算 |
ENABLE_TOOL_SEARCH | false | 关掉额外的工具检索调用,省一次往返 |
API_TIMEOUT_MS | 3000000 | 长推理任务 50 分钟超时,避免中途失败重跑 |
skillListingBudgetFraction | 0.02 | 技能列表只占 2% 上下文预算 |
这些参数在.claude/settings-kimi.json的env区块可以一眼看全,直接照抄即可。
两个"隐藏搭子"插件,让省钱效果翻倍
仓库自带的插件不止是装饰,其中两个和 1M 上下文配置是黄金搭档,已在三份配置里默认开启(enabledPlugins区块):
intelligent-compact:压缩时保住关键信息
长会话触发自动摘要时,默认摘要经常把最有价值的事实丢掉。这个插件的钩子脚本precompact_priorities.sh会在每次/compact(手动和自动都算)时追加保真要求:
- 📁 保住正在排查的文件路径,下一轮不用重新找
- 🎯 保住已确认的根因(带
path:line格式),避免重复排查 - 🔢 保住精确数字、ID、错误信息原文,不被摘要"圆"掉
安装命令:
claude plugin install intelligent-compact@claude-settingsadhd-output-style:把输出 token 砍到最低
输出 token 也是钱。这个插件的ADHD Explanatory风格让模型先给答案或下一步行动、每步只做一件事、结尾只留一个两分钟内能完成的动作,直接压掉大量废话。
claude plugin install adhd-output-style@claude-settings两个插件一"进"一"出"——进的是更少的重发上下文,出的是更少的输出 token,和 1M 便宜模型叠在一起,账单肉眼可见地降。
Claude 桌面端用户:图形界面安装
不用碰命令行的话,在 Claude Code 桌面端点击输入框旁的+,进入Plugins→Add plugin即可添加插件;技能也可以在 Customize 面板里管理。
进阶:给 Codex CLI 也换上 Kimi / MiniMax
用 Codex CLI 的进阶玩家可以参考仓库里的两份配方:
.codex/config-kimi.toml:Kimi K3 走本地 Responses 代理,model_context_window直接设为1048576(即 1M);256K 够用就把模型 ID 换成k3-256k.codex/config-minimax.toml:注意 MiniMax 只开放 chat completions 接口,需要本地起一个 Responses 翻译代理(如 LiteLLM)再指向base_url,文件注释里写得很清楚;而Z.ai 在 Codex 下不需要代理,见.codex/config-zai.toml
💡 简单记法:Claude Code 用三家的 Anthropic 兼容端点,直连即可;Codex CLI 用 Responses 端点,MiniMax 需要本地代理转一手。
一键上手:从克隆到跑起来
完整前置要求见 INSTALL.md,最短路径四步走:
# 1. 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/claude-codex-settings # 2. 把选定的配置(如 settings-kimi.json)复制为 ~/.claude/settings.json # 并填入自己的 API Key # 3. 添加插件市场(一次性) claude plugin marketplace add fcakyon/claude-codex-settings # 4. 按需安装省钱插件 claude plugin install intelligent-compact@claude-settings常见问题 FAQ
Q:切换后原来的 Claude 订阅还能用吗?能。三套配置只是换了env和模型映射,把~/.claude/settings.json换回官方默认配置即可切回 Anthropic 模型,插件和 skills 全部通用。
Q:[1m]后缀是什么?模型名后缀,表示解锁 1M 上下文窗口。不带后缀通常是较小的 256K/512K 保底窗口,价格更友好。
Q:出现报错或响应很慢怎么办?先看API_TIMEOUT_MS是否被你改小了(官方设为 300 万毫秒);再确认ANTHROPIC_BASE_URL与所选厂商一致——Kimi 是api.moonshot.ai/anthropic,MiniMax 是api.minimax.io/anthropic,Z.ai 是api.z.ai/api/anthropic。
Q:1M 上下文这么长,不压缩行不行?不建议。配置里的CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW=500000就是让你在 50 万 token 时优雅压缩,再配上 intelligent-compact 保住关键信息,长会话体验比硬撑到 1M 好得多。
三套配置、两个插件、四个参数,就是这套"省钱换芯"方案的全部家底。建议先挑 Kimi K3 或 GLM-5.3 跑一个真实项目,对比一周账单,你大概率会想把另外两套也配上。
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