ဘုရင်ကြီးလာပြီ! Claude Code ကို ပြည်တွင်းမှာ Token ကန့်သတ်ချက်မရှိ အသုံးပြုနည်း

Claude Code က စွမ်းရည်မြင့်မားပေမယ့် Token သုံးစွဲမှုက စိတ်ညစ်စရာပါ!

နောက်ဆုံးမှာ Claude Code ကို ပြည်တွင်းမော်ဒယ်နဲ့ အလုပ်လုပ်နိုင်ပြီ၊ ပြင်ဆင်မှုက အရမ်းရိုးရှင်းပါတယ်။

အောက်ပါပတ်ဝန်းကျင်က Mac Mini4 ဖြစ်ပါတယ်။ Windows ပတ်ဝန်းကျင်လည်း ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။

လက်ရှိခေတ်မှာ desktop AI ကို ကစားမယ်ဆိုရင် Mac M series ကွန်ပျူတာငယ်တွေ ဝယ်သင့်ပါတယ်၊ ဥပမာ mini4\mini4 pro\m3 ultra\m4 max တို့ဖြစ်ပြီး ကိုယ်ပိုင် desktop AI အတွက် အထူးကောင်းမွန်ပါတယ်။

ပထမဆုံး LM Studio ကို နောက်ဆုံးဗားရှင်းဖြစ်တဲ့ 0.4.1 ကို အဆင့်မြှင့်ရပါမယ်၊ ဘာကြောင့်လဲဆိုတော့ နောက်ဆုံးဗားရှင်းမှာ Claude Code အတွက် ပံ့ပိုးမှုတွေ ထည့်သွင်းထားလို့ပါ။ (Ollama လည်း ဖြစ်နိုင်ပါတယ်)

သင့် Mac မှာ မှတ်ဉာဏ်လုံလောက်ရင် မည်သည့် open source model ကိုမဆို ပြည်တွင်းမှာ တပ်ဆင်နိုင်ပါတယ်။ ဒီနေရာမှာ gpt-oss-20b-mlx ကို ဥပမာအနေနဲ့ ယူပါမယ်၊ ဒါက OpenAI ရဲ့ open source model တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။

သတိထားရမယ့် အချက်တစ်ခုက - Context length ကို အပြည့်ဆွဲထားပါ၊ ဆိုလိုတာက မော်ဒယ်က ပံ့ပိုးနိုင်တဲ့ အများဆုံး စကားစပ်အရှည်အထိ ဆွဲထားပါ၊ ဘာကြောင့်လဲဆိုတော့ ဉာဏ်ရည်တုရဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်အမျိုးမျိုးက စကားစပ်အရှည်အပေါ် များစွာမှီခိုနေလို့ပါ၊ တိုတောင်းရင် မဖြစ်ပါဘူး။ ဒီပါရာမီတာကို သင့် Mac ရဲ့ မှတ်ဉာဏ်နဲ့ မော်ဒယ်ရဲ့ ခန့်မှန်းမှုမြန်နှုန်းပေါ် မူတည်ပြီး ချိန်ညှိရပါမယ်။ နောက်ထပ် သတိထားရမယ့် အချက်တစ်ခုက - Mac ပတ်ဝန်းကျင်မှာ MLX format model တွေကို ဦးစားပေး download လုပ်ပါ၊ ခန့်မှန်းမှုမြန်နှုန်းက GGUF format model တွေထက် ပိုမြန်ပါတယ်။

နောက်တစ်ဆင့်အနေနဲ့ command line terminal မှာ claude code ကို တပ်ဆင်ပါမယ်။

ပတ်ဝန်းကျင် variable တွေ ပြင်ဆင်ပါ -

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=lmstudio

export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:1234

claude code ကိုယ်တိုင်ကို တပ်ဆင်ပါ -

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

ပြီးရင် cluade code ကို စတင်ပါ -

claude --model gpt-oss-20b-mlx

ဒီအချိန်မှာ claude code က သင့်ရဲ့ ပြည်တွင်းမော်ဒယ်ကို ခေါ်ယူပြီး ရလဒ်ထုတ်ပေးပါလိမ့်မယ်။

Terminal မှာ အသုံးပြုတာအပြင် VS Code မှာလည်း အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်၊ ပြင်ဆင်မှုက အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်ပါတယ် -

ပထမဆုံး Claude Code for VS Code plugin ကို တပ်ဆင်ပါမယ်။

ပြီးရင် ပတ်ဝန်းကျင် variable တွေ သတ်မှတ်ပါ -

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

ပြီးရင် အလုပ်စလုပ်နိုင်ပါပြီ။

စဉ်းစားစရာ - Anthropic model ကို မသုံးတဲ့ Claude Code က ဒီ Claude Code ပဲလား?

ကျွန်တော်တို့သုံးတဲ့ gpt-oss-20b-mlx model ရဲ့ စွမ်းရည်က Opus 4.5 နဲ့ ယှဉ်လို့မရပေမယ့်၊ သင့်ရဲ့ ပြည်တွင်းပတ်ဝန်းကျင်မှာ Kimi K2.5 ကို တပ်ဆင်ထားရင်တော့၊ လက်ရှိမြင်တွေ့ရသလောက် စွမ်းရည်က Opus 4.5 နဲ့ ဘာမှမကွာပါဘူး။