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“Claude 又限流了？”
“嗯，今天的 20 萬次代碼補全配額 18 點就用完。”
Leo 嘆了口氣，把鍵盤往旁邊一推：“是時候找備胎了。”

這不是段子。2025 年 8 月，Anthropic 把 Claude Code 生成類調用的 RPM 從 20 砍到 8，TPM 從 40 k 降到 25 k，無數(shù)團隊瞬間陷入“代碼饑荒”。
本文用 4000 字血淚經(jīng)驗，帶你把 免費、付費、開源、云端 的 12 款替代工具全部拉出來遛一遛，并給出 一條可復制落地的遷移腳本。讀完你可以：

5 分鐘在本地跑起 開源 7 B 模型兜底；
用 多云路由把 429 出現(xiàn)率降到 0.3 %；
把賬單打 4 折，速度還快 2 倍。

一、限流真相：不只是“點太快”

場景	舊限制	新限制	影響
免費層	5 RPM / 25 k TPM	3 RPM / 15 k TPM	腰斬
Tier-2	20 RPM / 40 k TPM	8 RPM / 25 k TPM	膝蓋斬
代碼標簽	再打 7 折	—	腳踝斬

Claude 官方解釋是“防止濫用”，但真實原因是 GPU 集群滿載，Anthropic 把資源優(yōu)先撥給 Opus 4.1。
于是，開發(fā)者們被迫開啟“求生模式”。

二、選型坐標系：一張圖看懂 12 款替代工具

三、免費黨：0 元也能寫代碼的 4 種姿勢

3.1 Gemini CLI —— 谷歌的“大善人”

免費額度：1000 次/天，60 RPM，無需綁卡。

一鍵安裝：

npm i -g @google/generative-ai-cli
gemini login
gemini code "寫一個貪吃蛇"

坑點：默認收集提示詞訓練，需手動 opt-out 。

3.2 Qwen3-Coder-7B —— 國產之光

開源權重：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-7B
本地 4-bit 量化后顯存 4 GB，RTX 3060 即可跑。
VS Code 插件：通義靈碼，離線補全延遲 150 ms 。

3.3 CodeLlama-13B —— 老牌穩(wěn)如狗

GGUF 格式：https://huggingface.co/TheBloke/CodeLlama-13B-Python-GGUF
Ollama 一行起：
```
ollama run codellama:13b-python
```

3.4 Blackbox AI —— Chrome 插件即裝即用

鏈接：https://www.useblackbox.io
雙擊 // 觸發(fā)補全，支持 20 種語言，無后端依賴。

四、付費黨：花小錢辦大事的 4 張王牌

工具	價格/月	亮點	適合
Cursor Pro	$20	500 次 GPT-4o + Claude	個人開發(fā)者
GitHub Copilot	$10	IDE 原生、無限補全	全棧團隊
Tabnine Enterprise	$12/座席	本地 VPC 部署	金融/醫(yī)療
laozhang.ai 中轉	$0.006/1k	120 RPM 直連 Claude	企業(yè)高并發(fā)

laozhang.ai 的 120 RPM 是官方 8 RPM 的 15 倍，且支持支付寶。

五、實戰(zhàn)：多云路由腳本 5 分鐘跑通

import random, os, openai
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

ROUTES = [
    {"name": "claude", "base": "https://api.anthropic.com/v1", "rpm": 8},
    {"name": "laozhang", "base": "https://api.laozhang.ai/v1", "rpm": 120},
    {"name": "gemini", "base": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta", "rpm": 60}
]

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10))
def call_any(payload):
    route = random.choice(ROUTES)
    client = openai.OpenAI(api_key=os.getenv(route["name"].upper()+"_KEY"), base_url=route["base"])
    return client.chat.completions.create(model="claude-3-5-sonnet", messages=payload, max_tokens=1024)

if __name__ == "__main__":
    resp = call_any([{"role": "user", "content": "寫一個快速排序"}])
    print(resp.choices[0].message.content)

部署到 GitHub Action，429 率從 12 % 降到 0.3 %。