Бесплатные модели NVIDIA в Claude Code: Kimi K3, DeepSeek и GLM без карты за 15 минут

Четыре сильные открытые модели с одним ключом

NVIDIA Build это каталог моделей NVIDIA с бесплатным пробным API. На странице каждой модели есть пометка Free Endpoint: Available и кнопка Generate API Key [1][3]. Один ключ открывает все модели каталога, в том числе четыре из ролика.

Чем это выгодно: те же модели у партнёров NVIDIA стоят денег. Например, Kimi K3 у OpenRouter и Together AI стоит 3 доллара за миллион входных токенов и 15 долларов за миллион выходных [1]. Здесь пробный доступ бесплатный.

Главный сценарий: вы работаете в Claude Code на подписке, лимит кончился, вы запускаете Claude Code через ключ NVIDIA и продолжаете задачу. У всех четырёх моделей окно до 1 миллиона токенов [1][2][3][4], так что в запрос помещается большой проект или целая книга.

• Kimi K3 (moonshotai/kimi-k3): около 2,8 трлн параметров, код и долгие задачи агента [1]
• DeepSeek V4.1 Flash (deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash): быстрая, 552 млрд параметров, из них активны 8 млрд, окно 1 млн токенов [2]
• GLM 5.3 (z-ai/glm-5.3): 753 млрд параметров, сложный код и длинная работа агента [3]
• GLM 5.3 Flash (z-ai/glm-5.3-flash): лёгкая, 320 млрд параметров, из них активны 18 млрд, быстрые мелкие задачи [4]

Каждое утверждение сверено с источниками

Ролик короткий, поэтому часть деталей в нём не поместилась. Здесь каждое утверждение с тем, как оно выглядит на самом деле.

• «Бесплатно»: да, но это пробный доступ. Около 1 000 кредитов после регистрации, до 5 000 по запросу, не больше 40 запросов в минуту [6]. Использовать в продакшене нельзя [5]
• «Не нужна карта»: да, карту не просят [6]
• «Хватит одной почты»: почти. Чтобы создать ключ, NVIDIA просит подтвердить телефон по SMS [13], а номеров +7 сейчас нет в списке [7]
• «Kimi K3 обходит Claude Opus 4.6»: да, в независимом тесте 89 баллов против 83. Более новая Claude Opus 4.8 набрала там 95 [12]
• «Ключ подключается к Claude Code»: да, через переводчик. Claude Code говорит на протоколе Anthropic, NVIDIA на протоколе OpenAI, между ними ставится бесплатный прокси LiteLLM [8][9]
• «Окно в миллион токенов у DeepSeek V4.1 Flash»: да, 1 048 576 токенов, и у трёх других моделей тоже около миллиона [1][2][3][4]

Четыре вещи и 15 минут

Работает на macOS, Linux и Windows. Всё, кроме ключа, бесплатное и ставится одной командой.

• Claude Code, установленный как обычно (claude в терминале)
• Почта и телефон для SMS, чтобы получить ключ на build.nvidia.com
• uv и LiteLLM: менеджер пакетов и сам прокси, оба бесплатные
• Набор из этой статьи: конфиг, файл ключей, скрипт запуска и промпт

Получите бесплатный ключ NVIDIA

Откройте build.nvidia.com и нажмите Login в правом верхнем углу. Создайте аккаунт NVIDIA по почте и подтвердите её письмом.

Откройте страницу любой модели, например build.nvidia.com/moonshotai/kimi-k3, вкладку Build. Нажмите Generate API Key [1]. Сайт попросит подтвердить телефон: выберите код страны, введите номер и код из SMS [13].

Ключ начинается с nvapi-. Скопируйте его и сохраните в менеджер паролей: полностью его показывают один раз. Ключ никому не отправляйте, не вставляйте в чаты и не кладите в код проекта. Если номер не принимается, смотрите раздел «Если не приходит SMS».

Один запрос, чтобы убедиться, что ключ работает

Вставьте свой ключ вместо nvapi-ВАШ-КЛЮЧ и выполните команду в терминале. Адрес и формат запроса взяты из примера кода на странице Kimi K3 [1].

В ответе должен быть JSON с полем choices и текстом модели. Ошибка 401 или 403 значит, что ключ скопирован не полностью. Ошибка 429 значит, что вы упёрлись в 40 запросов в минуту: подождите минуту. Kimi K3 сначала рассуждает, поэтому лимит ответа в команде 300 токенов, а не 20.

# macOS, Linux
curl -s https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer nvapi-ВАШ-КЛЮЧ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"moonshotai/kimi-k3","max_tokens":300,"messages":[{"role":"user","content":"Ответь одним словом: работает?"}]}'

# Windows PowerShell
Invoke-RestMethod -Method Post -Uri "https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions" `
  -Headers @{ Authorization = "Bearer nvapi-ВАШ-КЛЮЧ" } -ContentType "application/json" `
  -Body '{"model":"moonshotai/kimi-k3","max_tokens":300,"messages":[{"role":"user","content":"Answer in one word: working?"}]}'

Поставьте LiteLLM: он переводит Claude Code на язык NVIDIA

Claude Code отправляет запросы в формате Anthropic, а NVIDIA принимает формат OpenAI. LiteLLM это бесплатный прокси, который принимает запросы Claude Code по адресу /v1/messages и пересылает их нужному провайдеру [9]. У него есть готовый провайдер NVIDIA: модели пишутся с приставкой nvidia_nim/, ключ берётся из переменной NVIDIA_NIM_API_KEY [8].

Поставьте uv и LiteLLM командами ниже. Потом создайте папку ~/.litellm и положите в неё два файла из набора: nvidia.yaml с четырьмя моделями и nvidia.env с ключами. В nvidia.env вставьте свой ключ nvapi- и придумайте пароль прокси: он начинается с sk-, дальше любые латинские буквы и цифры. Прокси слушает только ваш компьютер (127.0.0.1), снаружи к нему не подключиться.

# macOS, Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv tool install 'litellm[proxy]'
mkdir -p ~/.litellm && chmod 700 ~/.litellm
# положите в ~/.litellm файлы nvidia.yaml и nvidia.env из набора
chmod 600 ~/.litellm/nvidia.env

# Windows PowerShell
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
uv tool install "litellm[proxy]"
mkdir $HOME\.litellm
# положите в эту папку nvidia.yaml и nvidia.env из набора

Файлы nvidia.yaml и nvidia.env

Это содержимое файлов из набора. В конфиге четыре модели под короткими именами: kimi-k3, deepseek-v4.1-flash, glm-5.3 и glm-5.3-flash. Настройка drop_params отбрасывает параметры, которых модель не знает, а num_retries повторяет запрос, если NVIDIA ответила 429 из-за лимита 40 запросов в минуту.

# LiteLLM: Claude Code -> бесплатные модели NVIDIA Build (build.nvidia.com)
# Запуск: litellm --config ~/.litellm/nvidia.yaml --host 127.0.0.1 --port 4000
model_list:
  - model_name: kimi-k3
    litellm_params:
      model: nvidia_nim/moonshotai/kimi-k3
      api_key: os.environ/NVIDIA_NIM_API_KEY
  - model_name: deepseek-v4.1-flash
    litellm_params:
      model: nvidia_nim/deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash
      api_key: os.environ/NVIDIA_NIM_API_KEY
  - model_name: glm-5.3
    litellm_params:
      model: nvidia_nim/z-ai/glm-5.3
      api_key: os.environ/NVIDIA_NIM_API_KEY
  - model_name: glm-5.3-flash
    litellm_params:
      model: nvidia_nim/z-ai/glm-5.3-flash
      api_key: os.environ/NVIDIA_NIM_API_KEY

litellm_settings:
  drop_params: true      # отбрасывать параметры, которых модель не знает
  request_timeout: 600
  num_retries: 2         # повтор при ошибке 429: лимит 40 запросов в минуту

general_settings:
  master_key: os.environ/LITELLM_MASTER_KEY

# ~/.litellm/nvidia.env
# Ключ NVIDIA из build.nvidia.com, начинается с nvapi-. Файл никому не отправляйте и не кладите в git.
NVIDIA_NIM_API_KEY=nvapi-ВСТАВЬТЕ-СВОЙ-КЛЮЧ
# Пароль вашего локального прокси. Должен начинаться с sk-, дальше любые латинские буквы и цифры.
LITELLM_MASTER_KEY=sk-local-change-me-1234567890

Команда claude-nvidia вместо claude, когда кончился лимит

Скрипт claude-nvidia из набора сам поднимает прокси, если он ещё не запущен, и запускает Claude Code с адресом прокси и его паролем. Это официальные переменные Claude Code для работы через шлюз: ANTHROPIC_BASE_URL и ANTHROPIC_AUTH_TOKEN [10]. Переменные действуют только внутри этого запуска, поэтому ~/.claude/settings.json не меняется, и обычная команда claude остаётся на подписке.

По умолчанию работает Kimi K3. Мелкие фоновые задачи Claude Code, например названия сессий, уходят на быстрый GLM 5.3 Flash. Флаг -c продолжает последнюю переписку в этой папке: так задача, на которой кончился лимит, идёт дальше. Если модель споткнётся о старую историю, начните новую сессию и попросите прочитать план проекта.

На Windows тот же скрипт лежит в наборе как claude-nvidia.ps1. После выхода из Claude Code он убирает переменные, и окно PowerShell снова работает на подписке.

# установка (macOS, Linux)
mkdir -p ~/.local/bin
cp claude-nvidia.sh ~/.local/bin/claude-nvidia && chmod +x ~/.local/bin/claude-nvidia

# работа
claude-nvidia                                   # Kimi K3
claude-nvidia -c                                # продолжить последнюю переписку
NV_MODEL=deepseek-v4.1-flash claude-nvidia      # другая модель

# Windows
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File $HOME\.litellm\claude-nvidia.ps1

# содержимое claude-nvidia.sh
#!/usr/bin/env bash
# Claude Code на бесплатных моделях NVIDIA через LiteLLM. Обычная команда claude не меняется и работает на подписке.
#   claude-nvidia                                  Kimi K3
#   claude-nvidia -c                               продолжить последнюю переписку в этой папке
#   NV_MODEL=deepseek-v4.1-flash claude-nvidia     другая модель: deepseek-v4.1-flash, glm-5.3, glm-5.3-flash
set -euo pipefail
DIR="$HOME/.litellm"
set -a; . "$DIR/nvidia.env"; set +a
PORT=4000
alive() { curl -fs "http://127.0.0.1:$PORT/health/liveliness" >/dev/null 2>&1; }
if ! alive; then
  echo "Запускаю LiteLLM на 127.0.0.1:$PORT ..."
  nohup litellm --config "$DIR/nvidia.yaml" --host 127.0.0.1 --port "$PORT" >"$DIR/proxy.log" 2>&1 &
  for _ in $(seq 1 90); do alive && break; sleep 1; done   # первый запуск LiteLLM бывает долгим
  alive || { echo "LiteLLM не запустился, смотрите $DIR/proxy.log"; exit 1; }
fi
MODEL="${NV_MODEL:-kimi-k3}"
export ANTHROPIC_BASE_URL="http://127.0.0.1:$PORT"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$LITELLM_MASTER_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="$MODEL"
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL="$MODEL"
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="$MODEL"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="glm-5.3-flash"
export CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL="$MODEL"
export CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY=1
export CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS=1
exec claude "$@"

Всё то же самое Claude Code сделает сам

Если не хочется делать шаги 3 и 4 руками, вставьте этот промпт в Claude Code, пока у вас ещё есть лимит подписки. Он поставит LiteLLM, создаст файлы и скрипт, проверит ключ и прокси. Ключ в чат вставлять не нужно: Claude Code откроет файл nvidia.env, вы вставите ключ туда сами и напишете «готово».

Ты мой помощник по настройке. Задача: когда у меня кончается лимит подписки Claude, я продолжаю работу в Claude Code на бесплатных моделях NVIDIA Build (Kimi K3, DeepSeek V4.1 Flash, GLM 5.3, GLM 5.3 Flash) через локальный прокси LiteLLM. Обычная команда claude должна остаться на подписке.

Ключ NVIDIA (начинается с nvapi-) я в чат не присылаю: вставлю его сам в файл, который ты создашь.

Сделай по шагам и после каждого шага коротко пиши, что получилось:
1. Определи систему: macOS, Linux или Windows. Проверь, есть ли uv. Если нет, поставь его официальной командой с сайта astral.sh. Поставь LiteLLM командой uv tool install 'litellm[proxy]' и покажи litellm --version.
2. Создай папку ~/.litellm (на Windows %USERPROFILE%\.litellm) и в ней файл nvidia.yaml ровно с таким содержимым:
# LiteLLM: Claude Code -> бесплатные модели NVIDIA Build (build.nvidia.com)
# Запуск: litellm --config ~/.litellm/nvidia.yaml --host 127.0.0.1 --port 4000
model_list:
  - model_name: kimi-k3
    litellm_params:
      model: nvidia_nim/moonshotai/kimi-k3
      api_key: os.environ/NVIDIA_NIM_API_KEY
  - model_name: deepseek-v4.1-flash
    litellm_params:
      model: nvidia_nim/deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash
      api_key: os.environ/NVIDIA_NIM_API_KEY
  - model_name: glm-5.3
    litellm_params:
      model: nvidia_nim/z-ai/glm-5.3
      api_key: os.environ/NVIDIA_NIM_API_KEY
  - model_name: glm-5.3-flash
    litellm_params:
      model: nvidia_nim/z-ai/glm-5.3-flash
      api_key: os.environ/NVIDIA_NIM_API_KEY

litellm_settings:
  drop_params: true      # отбрасывать параметры, которых модель не знает
  request_timeout: 600
  num_retries: 2         # повтор при ошибке 429: лимит 40 запросов в минуту

general_settings:
  master_key: os.environ/LITELLM_MASTER_KEY

3. Там же создай файл nvidia.env с двумя строками: NVIDIA_NIM_API_KEY=nvapi-ВСТАВЬТЕ-СВОЙ-КЛЮЧ и LITELLM_MASTER_KEY=sk-local- плюс 24 случайные латинские буквы и цифры. На macOS и Linux дай файлу права 600. Открой файл мне в редакторе и жди, пока я вставлю ключ и напишу «готово». Файл не читай и ключ нигде не выводи.
4. После «готово» проверь ключ одним запросом к NVIDIA: POST https://integrate.api.nvidia.com/v1/chat/completions, заголовок Authorization: Bearer с ключом из nvidia.env, модель moonshotai/kimi-k3, сообщение «Ответь одним словом: работает?», max_tokens 300. Покажи только код ответа и текст модели.
5. Создай скрипт запуска. На macOS и Linux это ~/.local/bin/claude-nvidia, исполняемый: он загружает ~/.litellm/nvidia.env, запускает litellm --config ~/.litellm/nvidia.yaml --host 127.0.0.1 --port 4000 в фоне с логом в ~/.litellm/proxy.log, если прокси ещё не отвечает на /health/liveliness, и запускает claude "$@" с переменными ANTHROPIC_BASE_URL=http://127.0.0.1:4000, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=значение LITELLM_MASTER_KEY, ANTHROPIC_MODEL, ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL, ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL и CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL равными $NV_MODEL или kimi-k3, ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=glm-5.3-flash, CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY=1, CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS=1. На Windows сделай то же самое файлом %USERPROFILE%\.litellm\claude-nvidia.ps1 и после выхода из claude убирай эти переменные. Проверь, что папка скрипта есть в PATH.
6. Запусти прокси и проверь его запросом в формате Anthropic: POST http://127.0.0.1:4000/v1/messages, заголовки Authorization: Bearer с LITELLM_MASTER_KEY и anthropic-version: 2023-06-01, модель kimi-k3, max_tokens 300. Покажи код ответа и текст.
7. Объясни в четырёх строках: как я работаю обычно, как включаю бесплатный режим (claude-nvidia, а claude-nvidia -c продолжает последнюю переписку в папке), как выбрать другую модель (NV_MODEL=deepseek-v4.1-flash claude-nvidia) и где смотреть лог.

Правила: не записывай ключ в файлы проектов, в git и в этот чат. Не меняй ~/.claude/settings.json. Ничего не удаляй. Если команда падает, покажи ошибку и предложи исправление, прежде чем идти дальше.

Kimi K3 для кода, DeepSeek для огромных файлов

Модель выбирается при запуске переменной NV_MODEL. Скрипт включает и подгрузку моделей шлюза в меню /model Claude Code [10]. Если она сработает, имена моделей появятся прямо в меню.

Kimi K3 лучше всего держит длинную работу с кодом и инструментами. DeepSeek V4.1 Flash быстрее, у неё активны только 8 из 552 миллиардов параметров [2]: берите её, когда нужно прочитать весь проект, большую выгрузку или книгу. GLM 5.3 подходит для долгих задач агента, GLM 5.3 Flash для быстрых мелких правок.

• NV_MODEL=kimi-k3: код, рефакторинг, работа с инструментами (по умолчанию)
• NV_MODEL=deepseek-v4.1-flash: огромные файлы и весь проект целиком
• NV_MODEL=glm-5.3: долгие задачи агента
• NV_MODEL=glm-5.3-flash: быстрые мелкие задачи

Три признака, что работает NVIDIA, а не подписка

В Claude Code выполните /status. В строке Anthropic base URL должен стоять адрес http://127.0.0.1:4000, а в строке Auth token переменная ANTHROPIC_AUTH_TOKEN [10]. Значит, запросы идут в прокси, а не на подписку.

Вторая проверка: прокси отдаёт список своих четырёх моделей. Третья: в журнале прокси видны запросы к nvidia_nim. Спрашивать модель, кто она, бесполезно: Claude Code сам представляет её как Claude в системных инструкциях.

# в Claude Code
/status

# в терминале: список моделей прокси
set -a; . ~/.litellm/nvidia.env; set +a
curl -s http://127.0.0.1:4000/v1/models -H "Authorization: Bearer $LITELLM_MASTER_KEY"

# журнал прокси
tail -f ~/.litellm/proxy.log

Любой агент с OpenAI-совместимым подключением

Программам, которые умеют подключать OpenAI-совместимого провайдера, прокси не нужен. В настройках выберите провайдера OpenAI Compatible и впишите три значения ниже. Так подключается, например, Cline [14]. Имена моделей пишутся полностью, как в примерах кода на build.nvidia.com [1][2][3][4].

• Base URL: https://integrate.api.nvidia.com/v1
• API key: ваш ключ nvapi-…
• Model: moonshotai/kimi-k3, deepseek-ai/deepseek-v4.1-flash, z-ai/glm-5.3 или z-ai/glm-5.3-flash

Номера +7 и другие страны вне списка

На сентябрь 2026 года кода +7 нет в списке стран для проверки по SMS, поэтому пользователи из России и Казахстана не могут создать ключ обычным путём. Такие же жалобы есть из Бангладеш и Китая [7].

Официальный путь, который NVIDIA даёт на форуме: написать на help@build.nvidia.com и попросить ручную проверку. В письме укажите почту аккаунта, номер, который пытались подтвердить, и текст ошибки [7]. Гарантий нет, ответ может занять время. Обходить проверку чужими или виртуальными номерами мы не советуем.

Пока ключа нет, есть другой бесплатный путь для Claude Code через бесплатные тарифы других провайдеров. Он разобран в статье про FreeLLMAPI.

Что важно знать до того, как на это рассчитывать

Это пробный доступ, а не тариф. Для личных экспериментов и учёбы он подходит, для рабочих проектов клиентов нет.

• Условия NVIDIA разрешают пробный доступ только для тестов, без использования в продакшене [5]
• NVIDIA может использовать запросы и ответы, чтобы улучшать свои продукты и модели [5], а в чате на сайте прямо просит не загружать конфиденциальное [1]. Не отправляйте код клиентов, пароли и личные данные
• Около 1 000 кредитов и 40 запросов в минуту [6]. Claude Code делает несколько запросов на один шаг, поэтому длинная задача может упираться в лимит: прокси повторит запрос сам
• Anthropic официально не поддерживает работу Claude Code с чужими моделями [11]. Обновление Claude Code может сломать совместимость: тогда обновите LiteLLM командой uv tool upgrade litellm
• Открытые модели сильные, но это не Claude: в сложных задачах они чаще ошибаются с инструментами
• В этом режиме не работают Remote Control и голосовой ввод Claude Code [10]
• Каталог и лимиты NVIDIA меняются: модель могут убрать или переименовать