Ollama で Claude Code を Windows で動かす｜API キー不要

Ollama で Claude Code を動かす仕組み

Claude Code は本来 Anthropic のエンドポイントに接続し、Claude へリクエストを送るコマンドラインツールだ。一方で接続先 URL を環境変数で差し替えられる構造になっている。ここで効いてくるのが Ollama の対応で、Ollama 公式ブログによれば「Ollama v0.14.0 以降が Anthropic Messages API と互換になった」。

つまり Ollama を http://localhost:11434 で API サーバーとして動かし、Claude Code の送信先をそこへ向ければ、Claude Code は「Anthropic にリクエストを送っているつもり」で、実際にはローカルの Ollama が応答を返す。重要なのは、このとき動いているのは Claude そのものではなく、qwen3-coder や gpt-oss:20b といったオープンウェイトのローカルモデルだという点だ。Claude の重みは非公開でローカル実行できないため(関連:Claude はローカルで動かせるか)、Ollama 構成は「Claude Code という UI / エージェント機能を、別のモデルで動かす」ものと理解すると正確だ。

互換 API は messages・ストリーミング・システムプロンプト・ツール呼び出し・拡張思考・ビジョンに対応しており、Python / JavaScript の Anthropic SDK からも利用できる。

必要なもの — Windows のハードウェア要件

ローカルモデルを快適に動かすには相応のマシン性能が要る。Ollama 公式は性能面で WSL2 + GPU パススルーの有効化を推奨している。GPU がない場合は CPU でも動作するが、応答速度は大幅に落ち、メモリ(RAM)も多く必要になる。

加えて見落としがちなのがコンテキスト長だ。Ollama 公式ドキュメントは「Claude Code は広いコンテキストウィンドウを必要とする。最低 64K トークンを推奨」と明記している(ブログ側は 32K を下限として案内)。ローカルモデルはデフォルトでコンテキストが狭いことがあるため、手動でコンテキスト長を引き上げる調整が前提になる。クラウドモデルを使う場合は自動的にフル性能で動く。

Windows でのセットアップ手順

以下は環境変数を手動設定する標準的な流れだ。PowerShell を管理者で開いて進める。

Step 1: Ollama をインストールする

ollama.com から Windows 用インストーラー(.exe)をダウンロードして実行し、セットアップを完了する。インストール後は Ollama が常駐サービスとして起動し、http://localhost:11434 で待ち受ける。

Step 2: 使用するモデルを取得する

コーディング用途のローカルモデルを取得する。公式ブログが挙げる代表例は次のとおり。

ollama pull qwen3-coder
# または
ollama pull gpt-oss:20b

Step 3: Claude Code をインストールする

Windows の PowerShell では次のコマンドでインストールできる。

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

Step 4: 環境変数を設定する

Claude Code の接続先を Ollama に向ける。PowerShell では次の 3 つを設定する。

$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="ollama"
$env:ANTHROPIC_API_KEY=""
$env:ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:11434"

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN はダミー値「ollama」でよく、ANTHROPIC_API_KEY は空のままにする。Anthropic の本物の API キーは使わない。

Step 5: モデルを指定して起動する

取得したモデル名を指定して Claude Code を起動する。

claude --model qwen3-coder

環境変数を設定せず、その場で渡して起動することもできる。

$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="ollama"; $env:ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:11434"; $env:ANTHROPIC_API_KEY=""; claude --model qwen3-coder

なお公式ドキュメントには ollama launch claude(モデル指定は ollama launch claude --model <モデル名>)という簡易起動コマンドも案内されている。環境変数の手動設定が面倒なら、まずこちらを試すとよい。

ローカルモデルとクラウドモデルの選び方

Ollama 経由では、手元で完結するローカルモデルと、Ollama のクラウド基盤で動くクラウドモデルの両方を選べる。

• ローカルモデル:qwen3-coder、gpt-oss:20b など。データを一切外に出さずオフラインで完結する反面、マシン性能に依存し、コンテキスト長の手動調整が要る。
• クラウドモデル:glm-4.7:cloud、minimax-m2.1:cloud など(末尾が :cloud)。手元の GPU が非力でも高速に動き、コンテキストも自動でフル性能になる。

機密性とオフライン性を最優先するならローカル、マシン性能が足りずとにかく快適に動かしたいならクラウド、という基準で選ぶとよい。なお他社モデルを Claude Code から使う発想は、プロキシ経由で GPT を Claude Code で使う方法とも共通する考え方だ。

注意点 — 機能制限とコンテキスト長

便利な反面、いくつか前提を理解しておきたい。

第一に、動いているのは Claude ではなく別のモデルなので、Claude 専用に最適化された挙動はそのまま再現されない。エージェント的なツール実行やコード品質は、選んだローカルモデルの実力に左右される。第二に、コンテキスト長が不足すると Claude Code は途中で文脈を見失いやすい。前述のとおり最低 32K〜64K を確保し、ローカルモデルでは設定で明示的に広げること。第三に、CPU のみの環境では実用速度が出にくい。常用するなら GPU か、:cloud モデルの併用を検討したい。

まとめ

Windows で Claude Code を Ollama につなぐ要点を整理する。

1. Ollama v0.14.0 以降を入れ、http://localhost:11434 で待ち受けさせる。
2. qwen3-coder などのモデルを ollama pull で取得する。
3. Claude Code を入れ、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama / 空の ANTHROPIC_API_KEY / ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434 を設定する。
4. claude --model <モデル名> で起動する(または ollama launch claude)。

Anthropic の API キーなしで、手元のオープンウェイトモデルを Claude Code のワークフローに乗せられるのがこの構成の価値だ。コスト・機密性・オフラインという目的に応じて、ローカルとクラウドのモデルを使い分けてほしい。

出典

• Using Claude Code with Ollama — Ollama Docs
• Claude Code with Anthropic API compatibility — Ollama Blog