Claude Code на китайському пальному

Claude Code рахує токени за тарифом Anthropic. На великому дослідженні, що читає сотні джерел, або на ітеративному лендінгу, який переписується двадцять разів, рахунок росте швидко — і левову частку з’їдає не «думання», а обсяг: читання, чернетки, службові виклики агентів. Хороша новина: цей обсяг можна винести на китайські моделі, які коштують у 10–50 разів дешевше, не змінюючи жодного звичного кроку у Claude Code. Погана: у цього є рівно окреслена межа, і якщо її не знати — економія обернеться переробкою.

Цей гайд — практичний. Нижче: як це працює механічно, які саме провайдери реально підключаються (з перевіреними цінами станом на червень 2026), яку модель брати під яку задачу, готові конфіги під Windows, дві тактики, що ріжуть рахунок найсильніше, і чесний список того, де економити не можна.

01 · Як це працює: дві змінні

Claude Code не прив’язаний до серверів Anthropic намертво. Він читає адресу бекенда з оточення: ANTHROPIC_BASE_URL (куди слати запити) і ANTHROPIC_AUTH_TOKEN (чим автентифікуватися). Якщо провайдер виставляє Anthropic-сумісний ендпоінт — зазвичай це адреса із суфіксом /anthropic — ти однією змінною перенаправляєш CLI на чужий сервер, і весь твій workflow (агенти, скіли, паралельний tool-use) працює без єдиної зміни в коді.

Ключовий вододіл усього порівняння ось у чому: DeepSeek, Zhipu GLM, Moonshot Kimi, MiniMax, Alibaba Qwen і навіть Xiaomi MiMo вже мають офіційний /anthropic — вони втикаються за тридцять секунд. Але цей ендпоінт у всіх «обрізаний»: через нього не проходять MCP-сервери, нативний web_search Claude Code, картинки/PDF і фічі за anthropic-beta. Це не баг конкретного провайдера, а спільна властивість — і саме вона визначає, що можна винести на дешеве, а що мусить лишитися на Claude.

02 · Хто реально підключається і скільки коштує

Нижче — провайдери з робочим /anthropic, від найдешевше-ефективного. Ціни верифіковані з офіційної документації (червень 2026), у доларах за 1 млн токенів.

Модель	Endpoint	Input	Output	Cache-hit	Контекст	Сильна сторона
DeepSeek v4-flash	api.deepseek.com/anthropic	$0.14	$0.28	$0.0028	1M	найдешевший юзабельний дефолт
DeepSeek v4-pro	той самий	$0.435	$0.87	$0.0036	1M	сильний reasoner (→ opus)
GLM-4.7-FlashX	api.z.ai/api/anthropic	$0.07	$0.40	$0.01	~200K	ультра-дешевий масовий контент
GLM-4.6 / 4.7	той самий	$0.60	$2.20	$0.11	200K	мультилінг (укр) + tool-use
GLM-5.2	той самий	$1.40	$4.40	$0.26	1M (opt-in)	флагман-якість кодинг
Kimi k2.7-code	api.moonshot.ai/anthropic	$0.95	$4.00	$0.19	262K	long-horizon агентний кодинг
MiniMax M2.7	api.minimax.io/anthropic	$0.30	$1.20	$0.06	200K	дешевий агентний кодинг
Qwen3-Coder-Next	dashscope…/apps/anthropic	$0.30–0.80	$1.50–4.00	~10–20%	262K	мультилінг кодинг
Xiaomi MiMo v2.5	api.xiaomimimo.com/anthropic	~$0.15	~$0.29	~$0.003	1M	дешевий 1M-агент
Claude Opus / Sonnet	нативний	$5+	$25+	cache_control	200K+	еталон + MCP / web / images

Окремо — підписки з фіксованою ціною замість лічильника, якщо навантаження передбачуване:

Підписка	Ціна / міс	Модель	Кому
GLM Coding Plan	Lite $18 · Pro $72 · Max $160 (промо −30% до вересня 2026)	glm-5.2	щоденний кодинг / лендінги
MiniMax Token Plan	Plus $20 · Max $50 · Ultra $120	M2.x	агентні сесії
Qwen Coding Plan	Pro $50 (Lite припинено)	qwen3.7-plus	мультилінг кодинг

03 · Яку модель під яку задачу

Головна помилка — шукати «одну модель на все». Правильно — маршрутизувати за типом задачі.

Задача	Основна модель	Чому / застереження
Великі дослідження	DeepSeek v4-flash (збір/читання) → v4-pro або Claude (синтез)	1M контекст + cache-hit $0.0028 роблять масове читання майже безкоштовним. Але web_search через DeepSeek не працює — джерела подавай файлами / через WebFetch, web-фазу лишай на Claude.
Лендінги	GLM Coding Plan (glm-5.2); фолбек DeepSeek v4-pro	Фіксована підписка знімає страх лічильника при ітераціях. Images не йдуть через ендпоінт → Figma MCP і скрін-driven дизайн тримай на Claude.
Масовий контент	EN: DeepSeek v4-flash / GLM-4.7-FlashX. UK: GLM-4.6/4.7, фінал — Claude	DeepSeek тренований на EN/ZH — українська помітно слабша. GLM мультилінгвально кращий. Чернетка дешево + полір Claude = оптимум.
Агентний кодинг	GLM Coding Plan; фолбек DeepSeek v4-pro	Обидва добре тримають parallel tool-use. MCP (Notion / GitHub / Postgres / Figma) НЕ працює через китайські ендпоінти — такі workflow на Claude.
Якість української	Claude (фінал); GLM чорновик; DeepSeek уникати на укр-output	Укр-якість DeepSeek нижча (EN/ZH-корпус). Еталон українською — Claude. Не економити тут наосліп.

04 · Готові конфіги (Windows / PowerShell)

Запускай у окремому терміналі — змінні оточення перекривають settings.json, тож твоя поточна нативна Claude-сесія лишиться недоторканою. Профіль «бюджет» для обсягу й досліджень:

# ПРОФІЛЬ «БЮДЖЕТ» — DeepSeek (дослідження, масовий текст, scaffold)
$env:ANTHROPIC_BASE_URL             = "https://api.deepseek.com/anthropic"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN           = "sk-<твій_deepseek_key>"
$env:ANTHROPIC_API_KEY              = ""        # ОБОВ’ЯЗКОВО порожній, не unset
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL   = "deepseek-v4-pro"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL = "deepseek-v4-flash"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL  = "deepseek-v4-flash"
$env:CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL     = "deepseek-v4-flash"   # субагенти на найдешевшому
claude

Профіль «кодинг / лендінги» на фіксованій підписці GLM:

# ПРОФІЛЬ «КОДИНГ / ЛЕНДІНГИ» — GLM Coding Plan (фіксована підписка)
$env:ANTHROPIC_BASE_URL             = "https://api.z.ai/api/coding/paas/v4"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN           = "<твій_zai_key>"
$env:ANTHROPIC_API_KEY              = ""
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL   = "glm-5.2"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL = "glm-5.2"
$env:ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL  = "glm-4.7"
claude

Якщо хочеш автоматичний роутинг в одній сесії (службові виклики й читання — на найдешевше, головний reasoning — дорожче), постав claude-code-router (npm i -g @musistudio/claude-code-router, запуск ccr code):

// %APPDATA%\Claude Code Router\config.json — авто-роутинг в одній сесії
{
  "Providers": [
    { "name": "deepseek",
      "api_base_url": "https://api.deepseek.com/chat/completions",
      "api_key": "sk-...", "models": ["deepseek-v4-flash", "deepseek-v4-pro"] },
    { "name": "zai",
      "api_base_url": "https://api.z.ai/api/anthropic",
      "api_key": "...", "models": ["glm-5.2", "glm-4.7"] }
  ],
  "Router": {
    "default":     "zai,glm-5.2",          // головний reasoning
    "background":  "deepseek,deepseek-v4-flash",  // службові виклики
    "think":       "deepseek,deepseek-v4-pro",    // складні кроки
    "longContext": "deepseek,deepseek-v4-flash"   // читання великих обсягів
  }
}

05 · Дві тактики, що ріжуть рахунок найсильніше

Кеш-префікс. Не вимикай кешування. Автоматичний кеш зберігає стабільний початок промпту — системний промпт, схему інструментів, великі незмінні файли — і віддає його за cache-hit ціною в десятки разів дешевше. Практичний наслідок: тримай незмінне зверху, мінливе внизу. Будь-яка зміна на початку ламає весь кеш-хвіст. Через /anthropic заголовки cache_control ігноруються, але кеш усе одно спрацьовує автоматично на боці провайдера — нічого додатково робити не треба.

Чернетка → полір. Генеруй масовий обсяг — чернетки, boilerplate, читання джерел — дешевою моделлю, а Claude або v4-pro пускай лише на фінальний прохід: факт-чек, верифікацію тверджень, українську редактуру. Це класична batch-економія: дорога модель б’є точково по тих кроках, де її якість справді змінює результат.

06 · Де економити НЕ можна

Тут економія обертається переробкою, бо китайські /anthropic цього фізично не тягнуть. Перемикайся на нативний Claude примусово, коли в задачі є:

• MCP-сервери — Notion, GitHub, Postgres, Figma, Gmail. Жоден китайський ендпоінт їх не підтримує.
• Нативний web_search Claude Code.
• Картинки, скріншоти, PDF — дизайн «за макетом», аналіз зображень.
• Фінальна якість української — флагманські тексти.
• Чутливі геополітичні теми — DeepSeek / GLM / Kimi цензурують або відмовляють (Тайвань, Тяньаньмень, критика КПК).
• Приватні дані клієнтів — DeepSeek і GLM зберігають дані на серверах у КНР. Для GDPR / клієнтських проєктів це окремий ризик; розділяй профілі за чутливістю.

07 · Підводні камені (станом на червень 2026)

• DeepSeek: старі назви deepseek-chat / deepseek-reasoner — це аліаси на v4-flash, і вони зникають 24 липня 2026. Мігруй назви моделей до цієї дати.
• Kimi k2.7-code: завжди в режимі «думання» (thinking-токени тарифікуються як output), плюс невирішений баг із типом блоку document ламає роботу з файлами в Claude Code.
• MiniMax M3: через /anthropic повертає 200K контексту замість 1M — Claude Code компактує зарано; лікується змінною CLAUDE_CODE_MAX_CONTEXT_TOKENS=1000000. Моделі M2.x не приймають картинки.
• Qwen: Alibaba під судовим позовом Anthropic за дистиляцію Claude — довгострокова стабільність ендпоінтів під питанням.

08 · А що таке «OpenCode Zen» і OpenRouter

Якщо натрапиш на ці назви: OpenCode Zen — це не модель, а кураторський шлюз моделей від CLI-агента OpenCode (конкурента Claude Code). До Claude Code його чіпляють лише через Cloudflare-проксі — зайвий шар, тобі не потрібен. OpenRouter — шлюз на 300+ моделей з одним ключем (зручно для A/B), але офіційно гарантує роботу з Claude Code лише для Anthropic-моделей; для китайських — це ще один пойнт відмови, тож для робочих сесій прямий /anthropic провайдера надійніший.

Підсумок

Формула проста. DeepSeek v4-flash — робочий кінь для обсягу й читання. GLM — коли потрібна українська і tool-use. Claude лишається на фінальному поліші, MCP і чутливому. Тримай два-три профілі, перемикай за задачею (або віддай це claude-code-router), не вимикай кеш і не економ на фінальному проході. Економія на масовій фазі — десятки разів; ризик — рівно там, де ти свідомо лишаєш Claude.