• 毎月のAPI料金が0円 — 自分のPCでAIが動くので課金なし
• ネットがなくても使える — 飛行機の中でもコーディングできる
• Claude Codeの機能がそのまま使える — Skills、Agent、Toolsなどの便利な機能はそのまま
• スマホからも同じ環境にアクセス可能 — SSH接続で外出先からも使える

【普段の使い方】
  あなたのPC（Claude Code）
       ↓ インターネット経由
  Anthropicのサーバー（Claude Sonnet / Opus）
       ↓
  回答が返ってくる（※ここでAPI料金が発生）

【ローカルLLM構成】
  あなたのPC（Claude Code）
       ↓ PC内部の通信（インターネット不要）
  LM Studio（AIモデルを動かすアプリ）
       ↓
  回答が返ってくる（※料金ゼロ！）

claude --version

STEP 1: LM Studioをインストールして起動する  （5分）
    ↓
STEP 2: AIモデルをダウンロードしてセットする  （5〜10分）
    ↓
STEP 3: Claude Codeの接続先を変更する        （1分）
    ↓
STEP 4: 動作確認                             （1分）
    ↓
完了！ 合計 約15分

https://lmstudio.ai/download

対応OS: Mac / Windows / Linux

chmod +x LM_Studio-*.AppImage
./LM_Studio-*.AppImage

# サーバーを起動（ポート1234で待ち受け）
lms server start --port 1234

lms status

Server: ON
Port: 1234

# モデルをダウンロード（数分かかります）
lms get ibm/granite-4-micro

# モデルをメモリに読み込む
lms load ibm/granite-4-micro --context-length 32768

lms ps

export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:1234
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=lmstudio

• ANTHROPIC_BASE_URL — Claude Codeが「どこに接続するか」を決める設定。localhost:1234 は「自分のPC上のポート1234番」という意味です
• ANTHROPIC_AUTH_TOKEN — 認証用の文字列。LM Studioは認証チェックをしないので、なんでもOKです（lmstudio はダミーの値）

echo 'export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:1234' >> ~/.bashrc
echo 'export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=lmstudio' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

claude --model ibm/granite-4-micro

• Claude Codeのプロンプトが表示される
• 質問を入力すると返答が返ってくる
• API料金に関する表示が出ない

# ~/bin ディレクトリを作成
mkdir -p ~/bin

# claude-local コマンドを作成
cat > ~/bin/claude-local << 'SCRIPT'
#!/usr/bin/env bash
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:1234
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=lmstudio
exec claude "$@"
SCRIPT

# 実行権限を付与
chmod +x ~/bin/claude-local

# パスに追加
export PATH="$HOME/bin:$PATH"

"claudeCode.environmentVariables": [
  {
    "name": "ANTHROPIC_BASE_URL",
    "value": "http://localhost:1234"
  },
  {
    "name": "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN",
    "value": "lmstudio"
  }
]

あなたのスマホ（TERMIUSアプリ）
    ↓ SSH接続（インターネット経由）
自宅のPC（LM Studio + Claude Code）
    ↓
回答が返ってくる

# SSH接続後に確認
echo $ANTHROPIC_BASE_URL
# → http://localhost:1234 と表示されればOK

# ~/.profile に以下を追加
if [ -f ~/.bashrc ]; then
    . ~/.bashrc
fi

• 通勤電車で5分 → 昨日のPRをレビュー
• 昼休みに10分 → 設計メモを整理
• 帰宅後に15分 → じっくり設計検討

# 日常はgraniteを使う
lms load ibm/granite-4-micro --context-length 32768

# 本気タスクのとき → graniteをおろして120Bに切り替え
lms unload ibm/granite-4-micro
lms load gpt-oss-120b --context-length 32768

# 終わったらgraniteに戻す
lms unload gpt-oss-120b
lms load ibm/granite-4-micro --context-length 32768

• 2つのモデルを同時にロードする → メモリ不足でPCがフリーズする可能性あり
• 120Bで長時間作業する → CPU推論だととても遅い
• context-length 65536を常用する → メモリを大量消費する

from anthropic import Anthropic

# 接続先をローカルに変更するだけ
client = Anthropic(
    base_url="http://localhost:1234",
    api_key="lmstudio",
)

message = client.messages.create(
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello from LM Studio"}],
    model="ibm/granite-4-micro",
)

print(message.content)

必要なもの:
  ソフトウェア:  LM Studio + Claude Code CLI
  AIモデル:     ibm/granite-4-micro（日常用）
  設定:        環境変数たった2つ
  構築時間:     約15分

手に入るもの:
  ・毎月のAPI料金ゼロ
  ・ネットなしでも動く
  ・Claude Codeの機能がそのまま使える
  ・スマホからも同じ環境にアクセス
  ・モデルを切り替えて用途に合わせた使い分けができる

• LM Studio 公式
• LM Studio Anthropic互換ドキュメント
• Claude Code 公式
• Anthropic Python SDK