Claude Codeは通常、Anthropic公式のサブスクリプション（Pro、Maxなど）やAPI経由でのみ利用可能と思われていますが、Ollamaとの連携によりローカルモデルでも使用できることが判明し、Redditコミュニティで話題になっています。本記事では、Claude Codeのモデル利用の仕組みと、カスタムモデル連携の実態について詳しく解説します。
この記事のポイント
- Claude Codeは公式サブスクリプションやAPI以外にも、カスタムモデルとの連携が可能
- Ollamaを利用することで、ローカルで動作するモデルをClaude Codeから呼び出せる
- 公式ドキュメントとサードパーティの統合ドキュメントの間に情報の差があり、ユーザーの混乱を招いている
Claude Codeの標準的な利用方法
Claude Codeは、Anthropicが提供するAIコーディングアシスタントであり、ターミナル上で動作する強力な開発支援ツールです。通常の利用方法としては、大きく分けて2つのルートがあります。
1つ目はサブスクリプション方式で、Claude Pro（月額20ドル）やClaude Max（月額100ドル・200ドル）といったプランに加入することで利用できます。これらのプランでは、Anthropicが提供する最新のClaudeモデル（Sonnet 4.5やOpus 4.6など）がそのまま使用されます。
2つ目はAPI方式で、Anthropic公式API、AWS Bedrock、Google Cloud Vertex AIなど、認定されたプロバイダー経由でAPIキーを設定して利用する方法です。この場合、使用量に応じた従量課金となり、より柔軟な利用が可能です。
投稿者はこれまで、Claude Codeはこの2つの方法でしか利用できないと理解していました。公式ドキュメントを確認しても、上記の方法しか記載されていなかったためです。
Ollamaとの連携という新たな選択肢
投稿者が発見したのは、Ollamaの公式統合ドキュメント（https://docs.ollama.com/integrations/claude-code）に記載されている、ローカルモデルをClaude Codeで利用する方法です。Ollamaは、ローカル環境でLLM（大規模言語モデル）を簡単に実行できるオープンソースツールとして広く利用されています。
この連携が意味するのは、Claude Codeのインターフェースやワークフローをそのまま活用しながら、バックエンドのモデルをローカルで動作するものに差し替えられるということです。これにより、以下のような利点が生まれます。
- コスト削減: APIの従量課金やサブスクリプション費用を気にせず利用できる
- プライバシー: コードやデータが外部サーバーに送信されない
- カスタマイズ性: 特定のタスクに特化したファインチューニング済みモデルの利用が可能
- オフライン利用: インターネット接続がない環境でも動作する
ただし、ローカルモデルの性能はAnthropicの最新モデルと比較すると劣る場合があり、コーディング支援の品質にも差が出る可能性がある点には注意が必要です。
なぜ情報の混乱が生じているのか
この議論が生まれた背景には、Anthropicの公式ドキュメントとサードパーティの統合ドキュメントの間に情報のギャップがあることが挙げられます。Anthropicの公式ドキュメントでは、自社のモデルと認定プロバイダーを通じた利用方法を中心に説明しています。一方で、Claude Codeの技術的な設計は、OpenAI互換のAPIエンドポイントを持つ任意のプロバイダーとの接続を可能にしています。
Claude Codeでは環境変数ANTHROPIC_BASE_URLやCLAUDE_CODE_USE_BEDROCKなどを設定することで、接続先のAPIエンドポイントを変更できます。Ollamaはこの仕組みを活用し、ローカルで動作するAPIエンドポイントをClaude Codeに認識させることで連携を実現しています。
このような柔軟なアーキテクチャにより、公式にはサポートされていなくても、技術的にはカスタムモデルの利用が可能になっているのです。
知っておくと便利なTips
- Claude Codeの
--modelフラグや環境変数を使うことで、使用するモデルを明示的に指定できる - Ollamaを使う場合、十分なGPUメモリ（VRAM）を持つマシンが推奨される。特にコーディング向けの大規模モデルを動かすには最低でも16GB以上のVRAMが必要
- カスタムモデルを使う場合でも、Claude Codeのプロンプト設計やツール連携機能はそのまま活用できるが、モデルの能力によっては一部機能が正常に動作しない可能性がある
- 本番の開発作業には公式のClaudeモデルを使い、実験や学習目的にはローカルモデルを使うなど、用途に応じた使い分けが効果的
まとめ
Claude Codeは公式にはAnthropicのモデルや認定プロバイダー経由での利用が想定されていますが、技術的にはOllamaなどを通じてカスタムモデルやローカルモデルとの連携も可能です。これはClaude Codeが持つ柔軟なAPI設計によるものであり、公式ドキュメントには詳しく記載されていないものの、コミュニティベースで活用方法が広がっています。ただし、ローカルモデルの性能には限界があるため、用途に応じた使い分けが重要です。Claude Codeのワークフローやツール連携の恩恵を受けながら、自分の環境に最適なモデルを選択できるという点は、開発者にとって大きなメリットと言えるでしょう。
📎 元記事: https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1r0e926/claude_code_with_custom_models/
コメント