8 网络配置
本章介绍代理网络配置（中国内地用户）、通过 LiteLLM Proxy 使用替代模型、模型选择策略，以及 macOS、Linux 和 Windows 的平台特定安装配置。
8.1 代理网络配置
如果你的网络环境需要代理才能访问 Claude API，按以下方式配置。
8.1.1 WSL / Linux / macOS
# 临时设置（当前终端会话有效）
export http_proxy=http://代理地址:端口
export https_proxy=http://代理地址:端口
# 持久化（写入 ~/.bashrc，每次启动自动生效）
echo -e '\nexport http_proxy=http://代理地址:端口' >> ~/.bashrc
echo -e '\nexport https_proxy=http://代理地址:端口' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc8.1.2 Windows 原生环境
在 PowerShell 中：
# 临时设置
$env:http_proxy = "http://代理地址:端口"
$env:https_proxy = "http://代理地址:端口"
# 持久化（写入用户环境变量）
[Environment]::SetEnvironmentVariable("http_proxy", "http://代理地址:端口", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("https_proxy", "http://代理地址:端口", "User")8.1.3 WSL 中使用 Windows 代理
如果代理软件运行在 Windows 上，WSL 需要指向 Windows 主机的 IP：
# 获取 Windows 主机 IP
export WINDOWS_HOST=$(cat /etc/resolv.conf | grep nameserver | awk '{print $2}')
# 设置代理（假设代理端口为 7890）
export http_proxy=http://$WINDOWS_HOST:7890
export https_proxy=http://$WINDOWS_HOST:7890确保你的代理软件开启了”允许局域网连接”选项，否则 WSL 无法通过 Windows 主机的代理上网。
8.2 LiteLLM Proxy 配置
LiteLLM Proxy 充当翻译层，让 Claude Code 能够调用 Gemini 等其他模型的 API。
Claude Code → LiteLLM Proxy (localhost:4000) → Gemini API8.2.1 安装 LiteLLM
pip install 'litellm[proxy]'如果没有 pip：
sudo apt install python3 python3-pip -y8.2.2 启动 Proxy
不需要配置文件，一行命令启动：
export GEMINI_API_KEY=你的_GOOGLE_API_KEY
litellm --model gemini/gemini-2.5-pro --port 4000建议在 VS Code 中开一个单独的终端标签页运行，保持 Proxy 一直开着。
8.2.3 连接 Claude Code
在另一个终端标签页中：
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:4000
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-any-string
claudeANTHROPIC_API_KEY 填任意字符串即可，真正的 Key 已经通过 GEMINI_API_KEY 传给了 LiteLLM。
8.2.4 持久化配置
echo -e '\nexport GEMINI_API_KEY=你的_GOOGLE_API_KEY' >> ~/.bashrc
echo -e '\nexport ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:4000' >> ~/.bashrc
echo -e '\nexport ANTHROPIC_API_KEY=sk-any-string' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc之后每次只需先启动 Proxy，再启动 Claude Code：
# 终端标签页 1：启动 Proxy
litellm --model gemini/gemini-2.5-pro --port 4000
# 终端标签页 2：启动 Claude Code
claude8.2.5 切换不同的 Gemini 模型
启动时换 --model 参数即可：
# Gemini 2.5 Flash（更快、更便宜）
litellm --model gemini/gemini-2.5-flash --port 4000
# Gemini 2.5 Pro（更强）
litellm --model gemini/gemini-2.5-pro --port 40008.2.6 切回原生 Claude
unset ANTHROPIC_BASE_URL
claudeLiteLLM Proxy 必须保持运行，关掉后 Claude Code 就连不上了。Google API Key 从 aistudio.google.com/apikey 获取。
8.3 模型选择策略
8.3.1 设置默认模型
Claude Code 默认使用 Claude Sonnet。如需固定使用其他模型，可通过环境变量设置：
[Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_MODEL", "claude-sonnet-4-6", "User")设置后重启 PowerShell 使其生效。
echo 'export ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-4-6' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc（macOS zsh 用户将 .bashrc 替换为 .zshrc）
也可以在任何会话中临时切换：输入 /model 命令即可选择当前会话使用的模型。
8.3.2 Claude 模型对比
| 模型 | 能力 | 速度 | 价格 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Opus | ★★★★★ | ★★☆☆☆ | 高 | 复杂分析、论文写作、代码架构 |
| Claude Sonnet | ★★★★☆ | ★★★★☆ | 中 | 日常使用、数据清洗、一般分析 |
| Claude Haiku | ★★★☆☆ | ★★★★★ | 低 | 简单查询、格式转换、快速任务 |
8.3.3 Gemini 模型对比
| 模型 | 能力 | 速度 | 价格 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | 中 | 复杂推理、长文本分析 |
| Gemini 2.5 Flash | ★★★☆☆ | ★★★★★ | 低 | 快速任务、大批量处理 |
8.3.4 社科研究任务的模型推荐
| 任务类型 | 推荐模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 数据清洗与转换 | Sonnet / Flash | 任务明确，不需要最强推理 |
| 复杂统计分析 | Opus / Pro | 需要理解统计方法和研究设计 |
| 论文写作与润色 | Opus / Pro | 需要高质量的语言生成能力 |
| 文献综述整理 | Sonnet | 信息提取和结构化，均衡之选 |
| 代码调试 | Sonnet | 大多数 bug 不需要最强模型 |
| 可视化代码生成 | Sonnet / Flash | ggplot2 代码相对模式化 |
一般建议：日常工作用 Sonnet，遇到复杂问题切换到 Opus。如果预算有限，Gemini Flash 是不错的免费替代方案。
8.4 macOS / Linux 用户
macOS 和 Linux 是原生 UNIX 环境，安装流程更简洁。
8.4.1 macOS
确保已完成 章节 1.6 中的 Miniconda 安装，然后：
# 1. 安装 Homebrew（如未安装）
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
# 2. 安装 Git（macOS 通常已预装）
brew install git
# 3. 安装 Node.js、R 和 Claude Code
conda install -c conda-forge nodejs r-base r-tidyverse r-haven -y
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# 4. 安装 Pandoc 和 VS Code
brew install pandoc
brew install --cask visual-studio-code
# 5. 配置 Git
git config --global user.name "你的名字"
git config --global user.email "你的邮箱"
# 6. 验证
claude --version && Rscript --version && pandoc --version8.4.2 Linux (Ubuntu/Debian)
确保已完成 章节 1.6 中的 Miniconda 安装，然后：
# 1. 安装 Git
sudo apt update && sudo apt install -y git
# 2. 安装 Node.js、R 和 Claude Code
conda install -c conda-forge nodejs r-base r-tidyverse r-haven -y
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# 3. 安装 Pandoc
conda install -c conda-forge pandoc -y
# 4. 配置 Git
git config --global user.name "你的名字"
git config --global user.email "你的邮箱"
# 5. 验证
claude --version && Rscript --version && pandoc --version8.5 Windows：安装终端版 Claude Code
终端版 Claude Code 通过 Node.js + npm 安装。首先确保已完成 章节 1.6 中的 Miniconda 安装，然后在 PowerShell 中执行：
# 安装 Node.js
conda install -c conda-forge nodejs -y
# 验证 Node.js
node --version
npm --version
# 安装 Claude Code（终端版）
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# 验证
claude --version安装后可在 PowerShell 中直接输入 claude 启动。
8.5.1 终端版验证清单
conda --version # Miniconda
node --version # Node.js
claude --version # Claude Code 终端版8.6 Windows 用户（WSL 方式）
WSL（Windows Subsystem for Linux）让你在 Windows 上运行 Linux 环境。如果你需要更好的 Linux 工具链兼容性，可以选择此方式。
8.6.1 安装 WSL 和 Ubuntu
在 PowerShell（管理员）中执行：
wsl --install -d Ubuntu安装完成后必须重启电脑。重启后 Ubuntu 会自动打开，设置用户名和密码。
8.6.2 在 WSL 中安装开发环境
在 Ubuntu 终端中，按照与原生环境类似的顺序安装：
先在 WSL Ubuntu 中安装 Miniconda（参见 章节 1.6 Linux 标签页），然后：
# 1. Git（通常已预装）
sudo apt update && sudo apt install -y git
git config --global user.name "你的名字"
git config --global user.email "你的邮箱"
# 2. 安装 Node.js、R 和 Claude Code
conda install -c conda-forge nodejs r-base r-tidyverse r-haven -y
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# 3. 安装 Pandoc
conda install -c conda-forge pandoc -y
# 4. 验证
claude --version && Rscript --version && pandoc --version8.6.3 VS Code 连接 WSL
- 打开 VS Code，确保已安装 WSL 和 R 插件
- 按
Ctrl + Shift + P，输入WSL，选择 “WSL: Reopen Folder in WSL” - 确认左下角显示
WSL: Ubuntu - 按
Ctrl + `打开终端，输入claude
8.6.4 原生环境 vs WSL 对比
| 特性 | Windows 原生 | WSL |
|---|---|---|
| 安装复杂度 | 简单 | 中等 |
| 文件系统性能 | 良好 | 优秀（Linux 文件系统内） |
| Linux 工具兼容性 | 部分兼容 | 完全兼容 |
| R 包安装兼容性 | 良好 | 最佳 |
| 适合场景 | 轻度使用、快速上手 | 重度使用、需要 Linux 工具链 |
建议先用原生环境快速上手。如果后续遇到 R 包编译问题或需要更多 Linux 工具，再切换到 WSL。
8.7 终端版基本命令
安装完成后，在终端中进入项目目录并启动 Claude Code：
cd 你的项目路径
claude- 在 VS Code 中按
Ctrl + Shift + P，输入WSL，选择 “WSL: Reopen Folder in WSL” - 确认左下角显示
WSL: Ubuntu - 按
Ctrl + `打开终端，输入claude
cd /path/to/your/project
claude8.7.1 常用命令
| 命令 | 说明 |
|---|---|
claude |
启动新会话 |
claude --continue |
继续上次会话 |
claude --version |
查看版本 |
claude doctor |
诊断环境问题 |
CC Switch：如果你同时使用多个 AI CLI 工具（Claude Code、Codex、Gemini CLI 等），CC Switch 是一个跨平台桌面应用，可以统一管理各工具的 API 配置、MCP 服务器和模型切换，支持 50+ Provider 预设。macOS 用 brew install --cask cc-switch 安装，Windows/Linux 从 GitHub Releases 下载。
MassCode：MassCode 是免费的代码片段管理工具。将 Claude Code 生成的高质量 R 代码片段按”数据清洗/统计分析/可视化/论文写作”分类保存，逐步积累个人代码库，下次可以直接粘贴给 Claude Code 让它在此基础上修改。