Claude Code с Ollama: локальные модели

Claude Code с Ollama запускается одной командой: ollama launch claude. Допустим, вы сидите в папке своего проекта и хотите, чтобы агент читал код и правил файлы на вашем компьютере, без подписки Anthropic. Ollama подставит в Claude Code свою модель, локальную или облачную, и программа будет работать как обычно: читать проект, править файлы, запускать команды. Но отвечать будет другая нейросеть, например Qwen или Gemma: моделей Claude в Ollama нет.

Есть ли в Ollama модель Claude?

Нет. Вы наверняка начнёте с поиска: откроете ollama.com/search?q=claude и увидите больше двадцати моделей. Все они загружены пользователями в формате «автор/название». Это дообученные версии Qwen и других открытых моделей, часть с пометкой «abliterated» (с убранными отказами), и сборки «под Claude Code». Моделей от Anthropic среди них нет, а названием «claude» автор может назвать что угодно.

Такие сборки мы не проверяли и не рекомендуем, потому что их происхождение и содержимое неясны. Если вы искали «Claude в Ollama», чтобы получить ответы модели Claude, Ollama для этого не подходит: эти модели доступны через сервисы и API Anthropic. А если вам нужна оболочка Claude Code с другой моделью, читайте дальше.

Как Claude Code общается с Ollama?

Claude Code ходит к модели по API Anthropic Messages, и Ollama умеет принимать такие запросы. На странице docs.ollama.com/api/anthropic-compatibility написано, что Ollama поддерживает подмножество Anthropic Messages API, и там прямо назван Claude Code. По адресу http://localhost:11434/v1/messages локальный сервер отвечает так же, как отвечал бы Anthropic. Только текст пишет выбранная вами модель.

Поддерживаются сообщения, потоковый ответ, системные подсказки, диалог из нескольких реплик, картинки в base64, вызов инструментов (tools), результаты инструментов и режим рассуждений. Не поддерживаются, по той же странице: подсчёт токенов /v1/messages/count_tokens, кэширование промптов, пакетный API, цитаты, PDF-документы и картинки по ссылке. Поле tool_choice в списке запросов упомянуто, но в блоке про облако сказано, что управление выбором инструментов поддерживается не полностью.

Сам Claude Code настраивается переменными окружения. По документации Claude Code, ANTHROPIC_BASE_URL меняет адрес API, а ANTHROPIC_AUTH_TOKEN передаёт значение в заголовке Authorization (с приставкой Bearer). Модель задаёт ANTHROPIC_MODEL или флаг --model, причём флаг и команда /model сильнее переменной. Именно этими тремя рычагами вы будете пользоваться ниже.

Как запустить одной командой?

Это способ 1, путь из документации Ollama. Установите Ollama (про адреса и API мы писали отдельно), перейдите в папку проекта и выполните:

ollama launch claude

Команда работает одинаково в bash, zsh и PowerShell. Ollama предложит выбрать модель и запустит Claude Code. Если вы уже знаете, какая модель нужна, по справке CLI (docs.ollama.com/cli) её можно указать сразу:

ollama launch claude --model qwen3.5

Для скриптов и CI есть флаг --yes. Он пропускает выбор и скачивает модель при необходимости, но требует --model. Всё после -- уходит в сам Claude Code:

ollama launch claude --model gemma4:cloud --yes -- -p "how does this repository work?"

В справке CLI флаг --config («настроить без запуска») показан на примере ollama launch droid --config. Для claude такого примера нет, поэтому проверьте флаг на своей версии Ollama через ollama launch --help.

И последнее: Claude Code должен стоять на компьютере. На странице Ollama про Claude Code установка описана как первый шаг ручной настройки. Нужна ли она отдельно при ollama launch, документация не уточняет, так что ставьте Claude Code заранее.

Как подключить вручную?

Это способ 2. Он нужен, когда вам важно видеть и менять каждую настройку самому. Шагов три.

Шаг 1. Установите Claude Code. Команды из документации Claude Code (code.claude.com/docs/en/setup):

# macOS, Linux, WSL
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# Windows PowerShell
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

Есть и вариант через npm: npm install -g @anthropic-ai/claude-code, для него нужен Node.js 22 или новее. Установщик скачивается с серверов Anthropic, а как с этим в России, мы разбираем ниже, в отдельном разделе.

Шаг 2. Задайте переменные. Вот три переменные по документации Ollama:

# Linux, macOS (bash, zsh)
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama
export ANTHROPIC_API_KEY=""
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434

# Windows PowerShell (для текущего окна)
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "ollama"
$env:ANTHROPIC_API_KEY = ""
$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "http://localhost:11434"

Блок для PowerShell составлен нами по той же логике, потому что Ollama в документации приводит только bash-синтаксис. А слово ollama в токене служебное: на странице совместимости сказано «required but ignored», так что локальный сервер ключи не проверяет.

Шаг 3. Скачайте модель и запустите Claude Code.

ollama pull qwen3.5
claude --model qwen3.5

Или одной строкой, без постоянных переменных (bash, zsh):

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434 ANTHROPIC_API_KEY="" claude --model qwen3.5

Когда Claude Code запустится, проверьте подключение командой /status. Документация Ollama предупреждает: настройки Claude Code могут перекрывать переменные оболочки. Поэтому если адрес и ключ заданы в settings, обновите их там же.

Какую модель вам взять?

Список «рекомендуемых» моделей Ollama на странице Claude Code не приводит. Там два условия: модель должна уметь вызывать инструменты, а для крупных репозиториев контекст нужно поставить от 64k токенов. Подходящие локальные модели Ollama предлагает искать по метке tools на ollama.com/search?c=tools.

В примерах документации встречаются qwen3.5, gemma4:cloud, glm-5.3-flash и kimi-k2.7-code:cloud. На странице qwen3-coder в блоке «Applications» есть готовая команда запуска Claude Code. Размеры файлов и контекст ниже сверены со страницами ollama.com/library.

Команда	Файл	Контекст по странице	Метки
qwen3.5 (по умолчанию 9b)	6,6 ГБ	до 256K	vision, tools, thinking
qwen3.5:27b	17 ГБ	до 256K	vision, tools, thinking
qwen3-coder (30b)	19 ГБ	256K	tools
gpt-oss (20b)	14 ГБ	128K	tools, thinking
gemma4 (по умолчанию)	6,6 ГБ	смотрите страницу модели	vision, tools, thinking, audio
gemma4:26b	16 ГБ	смотрите страницу модели	vision, tools, thinking, audio
glm-4.7-flash	19 ГБ	198K	tools, thinking

Таблица нужна, чтобы сразу отсеять модели, которые не потянет ваша видеокарта. Памяти для работы нужно больше, чем весит файл: добавьте запас под контекст. Расчёт под вашу видеопамять есть в статье «Компьютер для нейросетей». Метки стоят на странице всей модели, а не отдельного размера, а про версии Qwen, теги и память читайте в «Qwen в Ollama: какую версию поставить».

Какая модель лучше справится с вашим проектом, мы не знаем: независимых замеров на задачах Claude Code у нас нет. Начните с qwen3.5 или qwen3-coder и проверьте на небольшой задаче.

Почему агент ломается без контекста?

Контекст по умолчанию зависит от видеопамяти, так написано в документации Ollama (docs.ollama.com/context-length). Для агентов и инструментов для кода нужно не меньше 64000 токенов, а по умолчанию вы можете получить меньше:

Видеопамять	Контекст по умолчанию
меньше 24 ГиБ	4k токенов
от 24 до 48 ГиБ	32k токенов
от 48 ГиБ	256k токенов

Из таблицы видно, зачем лезть в настройки: при маленьком контексте агент может терять начало задачи. Поднять контекст можно так:

# Linux, macOS
OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000 ollama serve

# Windows PowerShell
$env:OLLAMA_CONTEXT_LENGTH = "64000"
ollama serve

В приложении Ollama это ползунок в настройках. Больший контекст требует больше памяти, поэтому проверьте, поместилась ли модель на видеокарту: выполните ollama ps и посмотрите колонку PROCESSOR. Если модель частично ушла на процессор, работа замедлится.

Что, если у вас нет видеокарты?

Тогда Ollama предлагает облачные модели. Они работают на серверах Ollama, а ваш компьютер только отправляет запросы. Название с суффиксом :cloud задаётся так же: ollama launch claude --model kimi-k2.7-code:cloud. Для этого нужен аккаунт Ollama: на локальном сервере выполняется ollama signin, при прямом подключении нужен ключ OLLAMA_API_KEY. Есть и вариант без установки Ollama: ANTHROPIC_BASE_URL=https://ollama.com и токен из ключа.

Но учтите цену: код при этом уходит на сторонние серверы, то есть исчезает главное преимущество локального запуска. Контекст облачных моделей по умолчанию максимальный: по страницам библиотеки, у glm-5.3-flash он 1M токенов, у kimi-k2.7-code 256K. Тарифы и лимиты смотрите на ollama.com/pricing.

Что у вас не заработает или будет хуже?

Пока агент справляется с небольшой задачей, разницы можно не заметить. Она появится на границах, и лучше знать о них заранее.

• Поддержка Anthropic. Страница документации Claude Code про шлюзы: code.claude.com/docs/en/llm-gateway. Там написано: «Anthropic doesn’t endorse, maintain, or audit third-party gateway products, and doesn’t support routing Claude Code to non-Claude models through any gateway». То есть Anthropic не поддерживает направление Claude Code на модели других разработчиков. Разрешено это или запрещено условиями, документация не говорит, и мы не утверждаем ни того, ни другого. Если проблема возникнет, помогать будет сообщество и Ollama, а не Anthropic.
• Веб-поиск и инструменты. Ollama в документации указывает, что размещённый WebSearch и расширенное управление инструментами поддерживаются не полностью. Поиск в интернете из Claude Code можно подключить через веб-поиск Ollama, настройка описана на docs.ollama.com/capabilities/web-search.
• Кэширование, PDF, цитаты. Эти функции API Ollama не поддерживает (список выше). Если Claude Code или ваш плагин на них опираются, они не сработают.
• Качество. Маленькая локальная модель слабее флагманской Claude на длинных задачах: чаще теряет нить и ошибается в вызовах инструментов. Цифр скорости мы не даём, потому что она зависит от видеокарты, размера модели и контекста. Проверьте на своём железе.
• Приватность. С локальной моделью код остаётся на вашем компьютере. С :cloud нет.
• Нестандартные адреса. По документации, при ANTHROPIC_BASE_URL на сторонний хост поиск по инструментам MCP отключён по умолчанию, а Remote Control выключен.

Если для вас важнее всего приватность, выбирайте локальную модель и принимайте потерю в качестве. Если качество, готовьтесь к облаку и к тому, что код уйдёт с вашего компьютера.

Что с доступом из России?

Claude и аккаунты Anthropic в России официально не работают: страны нет в списке поддерживаемых, российские карты не принимаются. Оплату разбирает статья «Как оплатить Claude и ChatGPT из России без зарубежной карты». Но в схеме с Ollama подписка Anthropic вам не нужна: по порядку приоритета из документации Claude Code, переменная ANTHROPIC_AUTH_TOKEN стоит выше входа через /login.

Остаётся одно препятствие: сам Claude Code приходит с серверов Anthropic и npm. 17 октября 2026 мы проверили адреса с сервера в Санкт-Петербурге. Кодом 200 ответили claude.ai/install.sh, registry.npmjs.org/@anthropic-ai/claude-code, code.claude.com/docs, docs.ollama.com и ollama.com. Условия Anthropic для России это не меняет, и обходные пути мы не описываем.

Если программа Anthropic вам недоступна, посмотрите альтернативы: в статье «Codex в России» есть таблица агентов для кода, в том числе работающих с Ollama.

Что делать, если что-то сломалось?

Вы запустили Claude Code, а он молчит, ругается или еле ползёт. Найдите в таблице свой симптом.

Симптом	Причина и что делать
Claude Code просит войти или показывает «Login expired»	Активен сохранённый вход claude.ai, а не ваш токен. Задайте ANTHROPIC_AUTH_TOKEN и ANTHROPIC_BASE_URL, выполните /status и проверьте, какой адрес и ключ используются. Переменные в файле settings могут их перекрывать.
Модель не вызывает инструменты, не правит файлы	Модель без метки tools. Выберите модель из поиска ollama.com/search?c=tools.
Агент забывает начало задачи, обрывает ответы	Контекст 4k или 32k по умолчанию. Задайте не меньше 64000 через OLLAMA_CONTEXT_LENGTH и перезапустите ollama serve.
Медленная работа	Модель частично на процессоре. Проверьте ollama ps, возьмите меньшую модель или уменьшите контекст.
Не удаётся подключиться	Ollama не запущена или адрес другой. Проверьте, что сервер отвечает на http://localhost:11434 (см. статью про API Ollama), и просмотрите логи: ~/.ollama/logs/server.log на macOS, journalctl -u ollama на Linux с systemd.
Облачная модель отвечает ошибкой доступа	Нет входа в аккаунт Ollama. Выполните ollama signin или задайте OLLAMA_API_KEY. Для облака нужен заголовок Bearer, одного x-api-key недостаточно.

Если вы только знакомитесь с самим Claude Code, начните с «руководства для новичка». Другие бесплатные варианты разобраны в статье «Claude Code бесплатно».

Какие вопросы ещё остались?

Есть ли модель Claude в библиотеке Ollama?

Нет. Поиск по слову claude показывает только пользовательские сборки в формате «автор/название», в основном дообученные открытые модели. Моделей Anthropic среди них нет.

Нужна ли вам подписка Claude?

В схеме из документации Ollama подписка не используется: запросы идут на адрес ANTHROPIC_BASE_URL с токеном-заглушкой. По документации Claude Code, этот токен имеет приоритет над входом через /login. Как это работает в вашей версии, проверьте командой /status.

Какой командой запустить на локальной модели?

ollama launch claude --model qwen3.5 либо вручную: три переменные окружения и claude --model qwen3.5. Обе схемы описаны выше.

Какой контекст вам нужен?

Ollama советует не меньше 64k токенов для агентов и для больших репозиториев. По умолчанию при видеопамяти меньше 24 ГиБ включается 4k, поэтому значение нужно увеличить.

Поддерживает ли Anthropic такую связку?

Нет. Документация Claude Code пишет, что Anthropic не поддерживает направление Claude Code на модели других разработчиков, через любые шлюзы.

Можно ли взять облачные модели Ollama?

Да, по документации Ollama, с суффиксом :cloud и входом в аккаунт Ollama. Код при этом обрабатывается на серверах Ollama. Тарифы смотрите на ollama.com/pricing.

Работает ли веб-поиск на модели Ollama?

Размещённый WebSearch Anthropic поддерживается не полностью. Ollama предлагает свой веб-поиск через API, настройка описана в её документации.

Чем это лучше обычного чата с Ollama?

Claude Code умеет читать проект, править файлы и запускать команды с подтверждением. В обычном чате Ollama вы копируете код вручную. Какая схема удобнее, зависит от вашей задачи.

На какую дату сверены данные?

Вернёмся к вашей папке с проектом: теперь у вас есть команда, модель и понимание, чего ждать. Начните с ollama launch claude --model qwen3.5 и небольшой задачи, а контекст и модель меняйте по таблицам выше.

Данные взяты с docs.ollama.com, ollama.com и code.claude.com на октябрь 2026. Версии Ollama и Claude Code меняются, поэтому проверьте команды на своей установке. Текст ошибки про инструменты зависит от версии Ollama, дословно мы его не приводим. Проверка доступности адресов из России сделана на одном сервере в один день: это не гарантия для вашей сети и не разрешение на использование в стране.