इस प्रोजेक्ट के बारे में

Free Claude Code (FCC) एक स्वतंत्र ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट है जो कई कोडिंग एजेंट्स को कई मॉडल प्रोवाइडर्स से जोड़ने के लिए एक लोकल प्रॉक्सी/सर्वर और एडमिन UI प्रदान करता है। यह स्पष्ट रूप से बताता है कि इसका Anthropic से कोई संबंध या समर्थन नहीं है, और Claude तथा Claude Code, Anthropic के ट्रेडमार्क हैं। readme में दस कोडिंग एजेंट्स के समर्थन का वर्णन है: Claude Code, Codex, Pi, OpenCode, Cline, Hermes, DeepSeek Harness, Grok Build, Muse Code, और Aider। प्रोजेक्ट लगभग 50 प्रोवाइडर्स और हर महीने 1.3B+ फ्री टोकन देने का दावा करता है, जो फ्री, पेड, सब्सक्रिप्शन और लोकल मॉडल्स को एक सर्च करने योग्य मॉडल पिकर में जोड़ता है। यह कहता है कि यह ToS-friendly है, प्रोवाइडर की शर्तों का पालन करता है, और अगर कोई इंटीग्रेशन अनुमत न रहे तो उसे हटा देता है। इंस्टॉलेशन macOS/Linux पर curl स्क्रिप्ट या Windows पर PowerShell कमांड से किया जाता है; वही कमांड दोबारा चलाने पर इंस्टॉलेशन अपडेट हो जाता है। FCC सर्वर शुरू करने के बाद एक Admin UI खुलता है जहाँ उपयोगकर्ता प्रोवाइडर क्रेडेंशियल कॉन्फ़िगर करते हैं। समर्थित प्रोवाइडर्स में NVIDIA NIM, OpenRouter, Groq, OpenAI/ChatGPT, GitHub Copilot, xAI, Gemini, DeepSeek, Mistral, Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Cloudflare Workers AI, Hugging Face, लोकल Ollama, LM Studio, और llama.cpp आदि शामिल हैं। मॉडल्स को मॉडल ड्रॉपडाउन से चुना जा सकता है, या provider/model slug का उपयोग करके मैन्युअल रूप से दर्ज किया जा सकता है। प्रोजेक्ट में fcc-claude, fcc-codex, fcc-pi, fcc-opencode, fcc-cline, fcc-hermes, fcc-dsh, fcc-grok, fcc-muse, और fcc-aider जैसे लॉन्चर कमांड शामिल हैं। यह कनेक्टेड क्लाइंट्स पर लागू होने वाले क्रमबद्ध फॉलबैक मॉडल्स, Claude Code के Fable, Opus, Sonnet, और Haiku मॉडल टियर्स के लिए वैकल्पिक per-tier रूटिंग, और रीज़निंग-लेवल कंट्रोल्स का समर्थन करता है जिन्हें क्लाइंट से इनहेरिट किया जा सकता है या ओवरराइड किया जा सकता है। readme में VS Code और JetBrains ACP में Claude Code, Codex App, और VS Code में Codex के लिए एडिटर इंटीग्रेशन, साथ ही Claude Code लॉगिन प्रॉम्प्ट्स के लिए ट्रबलशूटिंग का दस्तावेज़ीकरण है। वैकल्पिक मैसेजिंग इंटीग्रेशन में एक Discord बॉट और एक Telegram बॉट शामिल हैं जिनमें /stats, /stop, और /clear जैसे कमांड हैं। वॉइस-नोट इनपुट NVIDIA NIM ट्रांसक्रिप्शन या CPU/CUDA पर लोकल Whisper के माध्यम से समर्थित है। ब्राउज़र-आधारित Codex सेशन्स का भी उल्लेख है, जिसमें रियल-टाइम और बैकग्राउंड समर्थन है। FCC टोकन-बचत ऑप्टिमाइज़ेशन भी बताता है, जिनमें सामान्य कमांड आउटपुट की वैकल्पिक RTK फ़िल्टरिंग और कोटा प्रोब्स, कमांड-प्रीफ़िक्स डिटेक्शन, टाइटल्स, सुझावों, और फ़ाइलपाथ्स के लिए कई बिल्ट-इन ऑप्टिमाइज़ेशन शामिल हैं। प्रोजेक्ट MIT-लाइसेंस्ड है और Python, uv, Pytest, Ruff, और Loguru से बनाया गया है। फ्री-टियर उपलब्धता और सीमाएँ प्रत्येक प्रोवाइडर द्वारा नियंत्रित होती हैं और बदल सकती हैं।