我开发了一款接入 20+免费大模型渠道的 AI 编程工具

我做了十几年游戏开发，从 Unity C# 做到 Unreal C++，后来又碰了不少自研引擎。去年开始深度用 Claude Code 和 Codex CLI 写代码不是那种"帮我写个排序"的用法，是让它读整条渲染管线，跨十几个文件改逻辑，加物理调试工具，修多线程 bug 。

Claude Code 的质量确实能打。它会先读项目结构，搞清楚调用链，再动手改。改了之后跑编译验证，报错了自己查，查到再修，循环到过。Codex 补刀也准，尤其是 C++ 模板报错的时候，它能把那一大坨 error 日志翻译成人话，告诉我问题在哪一行。

但账单是真的顶不住。

Claude Code 的 Dynamic Workflows 很能打，但账单更狠

先说一下 Claude Code 的 Dynamic Workflows 是什么不是"付费功能"，是 Claude Code 内置的一套工作流执行系统。你写一个 .js 脚本，里面用 agent()、parallel()、pipeline()、consensus() 这些函数定义步骤，Claude Code 就会按你的流程自动调度串行、并行、投票、验收，全自动跑。

举个例子，你想审查代码质量，可以这样写：

parallel([ agent("扫描潜在 bug"), agent("检查安全漏洞"), agent("审查性能热点"), agent("评估可维护性"), ]); consensus([...], { strategy: "multi-lens" }); 

四个 agent 并行扫代码，一个 consensus 节点汇总投票。一个简单的流程。

但这玩意儿一旦展开就是算力黑洞。一个 parallel 块 5 个 agent ，一个 pipeline 里 3 个阶段，每个阶段再并行 5 个三层嵌套就是 75 个 agent 出来。 每个 agent 独立调 API 、读代码、推理、输出，一场下来几千次 API 调用。改个复杂点的功能，几十上百个 agent 不是夸张，是常态。

Claude Code 的 Dynamic Workflows 本身不收费。 但它是"多 agent = 多 token"的架构agent 的规模和你承担的成本线性相关。你用 100 个 Claude agent 跑一个大型重构，不管 Anthropic 收不收费，token 账单都能把月预算打穿。

这才是核心矛盾：多 agent 协作是刚需，但全程用 premium 模型养一支 agent 军团，成本根本兜不住。

免费模型到处都有，但没统一的管理方式

我手上有这些免费/低成本渠道的 key：

• GitHub Models：免费 playground access ，有速率限制，需要 GitHub token （models:read scope ）
• Hugging Face Router：免费用户每月有 Inference Provider 积分
• SambaNova Cloud：Free Tier ，不绑支付方式就能用，有日请求/Token 上限
• Together AI：注册送试用额度
• Groq：免费层，推理速度确实快
• Gemini：Google 免费层
• DeepSeek / Kimi：白菜价
• NVIDIA NIM / OpenRouter / Mistral / Cerebras / Fireworks / Z.ai：各有免费或试用渠道
• LLM7 / Kilo Gateway：无 key 渠道，开了就能用
• 本地的 Ollama / LM Studio / llama.cpp

渠道是不少。但每个都要单独注册、配 key 、记 env 。今天想用 Groq 切一下，翻半天邮件找 key ；明天想试 SambaNova 的 DeepSeek-V3.1 ，又得重新配一轮。

更关键的是：你有了便宜模型，不等于它能写出好代码。 免费模型的单次回答质量，跟 Claude Code / Codex 比确实有差距推理深度不够、上下文一长就跑偏、复杂重构容易翻车。所以很多人手里攒着一堆免费 key ，最后还是老老实实给 Claude 充钱。

我想解决的问题就一个：用免费/便宜的模型，通过工作流编排，跑出跟 Claude Code 、Codex 一样质量的产出。 一个模型单打独斗不行，那让它当一条流水线里的一个工位规划用便宜的、执行用便宜的、验证用便宜的，多个便宜模型并行交叉审查，质量差距靠结构和协作来弥合。

FreeUltraCode：把这些渠道统一管起来

FreeUltraCode 是个本地桌面应用（ Tauri 2 + Rust ，源码在 GitHub 上）。它做的事情很直接：

一个下拉菜单，切渠道。

底部 Channel 选择器里列出所有你配好的渠道。想用哪个点哪个，接下来的对话走那条线。注册三步：选 channel → 点"去注册"跳官网拿 key → 贴回来保存，状态变绿色 Ready 。

它不替你翻墙、不替你注册、不存你的 key 到任何服务器。所有配置、聊天记录、API key 全在你本地机器上。

关键是：中间切模型，上下文保留。 前面聊的文件引用、中间结论、工具输出，换渠道之后还能接着用。不用重新喂上下文。

实际用法（游戏开发场景）

需求："给这个第三人称角色控制器加上攀爬系统" 第一步 → 切 GitHub Models / Groq 让 AI 扫项目结构，找到 CharacterMovement 、Input 、Animation 三层 读相关代码，列出现有接口和需要改的地方 （免费模型干这些够了） 第二步 → 切 Claude Code / Codex 核心逻辑来了状态机新增 Climbing 状态， 物理查询改 Raycast → CapsuleTrace ， 动画蓝图加 BlendSpace （贵的模型做关键设计决策） 第三步 → 切 Together AI / DeepSeek 补测试用例、跑 Lint 、生成注释、写提交信息 （量大但简单，免费渠道并行跑） 第四步 → 切回 Claude Code 最终审查walk through 所有改动，检查边界条件， 确认网络同步逻辑没漏 （把关必须用稳的） 

Free Auto：切渠道的脏活让工具干

上面说的是手动切渠道你知道哪个模型适合当前任务，自己选。但有时候你不想管这些。比如凌晨两点跑 CI 挂了一个 linting 任务，你只想让随便一个免费渠道把事情做了，别来烦你。

这时候 FreeUltraCode 的 Auto 渠道（freecc:auto，Channel 下拉菜单第一个选项）就上场了。它不是某个固定的上游 API它是一个智能路由器：

1. 你配好 20+ 个免费渠道的 key （愿意配几个配几个）
2. 切到 Auto ，发请求
3. 代理按顺序轮转尝试哪个渠道先返回正常结果，用哪个
4. 碰了 429 （限流）？自动跳过，等 30 秒冷却再重试
5. 碰了 5xx （上游挂了）？标记故障，本轮不再尝试
6. 所有渠道都挂了？返回 503 + 失败日志，告诉你谁挂了、为什么

连接超时有预算每个渠道不会死等，超时就换下一个。成功的渠道天然排在前面（冷却状态清空），有问题的被推到队尾。

实际效果就是：发请求，等结果，渠道切换完全无感。你配了 8 个渠道，Auto 就是 8 个渠道的容灾池一个挂了自动下一个顶上。

Auto 也可以固定模型。 比如你在 Settings 里给 Auto 设 model override 为 z-ai/glm-5.1，那无论 Auto 这次路由到 Groq 、Together 还是 DeepSeek ，都会要求上游跑同一个模型。适合你对模型效果有偏好的场景。

实际场景（游戏开发）： 凌晨两点，CI 挂了，Claude Code 报了个 lint 错误。 你不在电脑前，但 FreeUltraCode 的定时任务还在跑。 Auto 渠道自动尝试： GitHub Models → 429 ，跳过，冷却 30s Groq → 正常，几分钟修完 （后面的 DeepSeek 、Together 、HuggingFace 根本不用动） 第二天早上起床，CI 绿了，commit 写好了。 你甚至不知道昨晚到底是 Groq 还是 DeepSeek 修的问题。 也不需要知道。 

本地代理：不用改全局配置，多条线同时跑

市面上类似的工具有 cc-switch ，但它的做法是改 Claude Code 的全局环境变量切一次渠道，改一轮 ANTHROPIC_BASE_URL。这意味着同一时间只能走一条线，而且是对全局生效的，你开两个终端窗口也全切过去了。

FreeUltraCode 没走这条路。它内置一个 Rust 写的本地反向代理，监听 127.0.0.1，按端口路径路由。你的 Claude Code 不用改任何配置，它以为自己还在跟 Anthropic 官方 API 说话，但实际上：

Claude Code → 127.0.0.1:8766/ch/official → Anthropic 官方 Claude Code → 127.0.0.1:8766/ch/deepseek → DeepSeek Claude Code → 127.0.0.1:8766/ch/kimi → Kimi Claude Code → 127.0.0.1:8766/ch/auto → Free Auto 智能切换 

每个渠道对应一个端口路径，互不干扰。你可以同时开着官方 Claude 、DeepSeek 、Kimi 三个渠道的 Claude Code 会话。 代理在中间做 Anthropic OpenAI 协议互译，上游是 OpenAI 协议的（ Groq 、Together 、DeepSeek ），代理帮你翻；上游本身就是 Anthropic 协议的（ Kimi 、Z.ai ），直接透传。

更关键的是：同一个 Claude Code 会话里也能动态切渠道。 Claude Code 每次都从环境变量 ANTHROPIC_BASE_URL 读 API 地址FreeUltraCode 的 gateway 在每次调用时动态注入这个值。这就意味着：

第一轮对话： DeepSeek 扫项目结构，找问题 → 便宜 第二轮对话： 切回 Claude 官方 → 精准修复 同一场会话，上下文全保留。 

不需要重新开终端，不需要重喂文件引用和中间结论。DeepSeek 负责定位问题，Claude 官方负责动手改各干各擅长的，成本可控。

所以对比 cc-switch 和 FreeUltraCode 的渠道切换方式：

	cc-switch	FreeUltraCode
配置方式	改全局环境变量	Gateway + 端口转发，不改全局配置
同时多渠道	同一时间只能一条线	多终端不同渠道，互不干扰
同会话动态切换	需要改配置重启	每次调 API 动态注入 base URL
协议翻译	依赖上游兼容性	Rust 代理内置 AnthropicOpenAI 互译

/ultracode：用便宜模型跑出贵模型的质量

这就是 FreeUltraCode 里 /ultracode 干的事。一句话描述任务，自动生成执行方案，并行跑多个子 agent规划、执行、审查、对抗验证、验收门整条链路全走你配的免费渠道。

fuc ultracode "把武器系统的伤害计算从客户端移到服务端，处理好预测回滚" 

六个内置策略自动选择：分类执行、并行合成、对抗验证、生成过滤、锦标赛、循环直到完成。

底层逻辑：用结构化流水线替代单模型深度推理。 单个便宜模型做不好的事，让五个便宜模型分步骤干，互相审查，层层验收。成本加起来可能还是 Claude 单次调用的一个零头。

每次运行在 .fuc-run/<run-id>/ 下留完整日志：任务账本、事件流、裁决、最终结果。

技术栈

层	技术
桌面壳	Tauri 2 + Rust
前端	React 18 + Vite 5+ TypeScript 5
状态管理	Zustand
样式	Tailwind CSS
渠道代理	Rust tiny_http + ureq，本地反向代理，Anthropic OpenAI 协议互译
存储	纯本地，不依赖任何服务端

适合谁

• 每天用 Claude Code / Codex 写代码，token 账单肉疼的
• 手上有好几个免费渠道的 key ，但切来切去配置麻烦的
• 知道哪些任务可以放便宜模型跑、哪些必须用贵的，想精细化省成本的
• 做游戏/图形/系统开发的这类项目文件多、编译重、AI 调用量大

不适合偶尔问一句的轻度用户。轻度使用直接开终端跑 Claude Code 就够了，不需要套个壳。

当前默认模型（部分）

渠道	默认模型	费用模式
GitHub Models	openai/gpt-4.1-mini	免费，需 GitHub token ，有速率限制
Hugging Face Router	deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro	每月免费推理积分
SambaNova Cloud	DeepSeek-V3.1	Free Tier ，不绑卡，有日限额
Together AI	Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-FP8	注册送试用额度
Kilo Gateway	poolside/laguna-xs.2:free	无 key ，200 req/hr
LLM7	codestral-latest	无 key ，100 req/hr

项目地址

• GitHub：github.com/wellingfeng/FreeUltraCode
• Discord：discord.gg/2C9ptSEFG
• QQ 群：149523963

跑起来

cd app npm install npm run dev # Web → localhost:5173 npm run desktop # Tauri 桌面应用 

Windows 直接双击仓库根目录的 run.bat。