Материал редакции Зерокодера. Разбирали на своих проектах, которые ведём на Claude Code; факты сверены с официальной документацией Anthropic и Ollama. Обновлено: июль 2026.
Запрос «claude code локально» скрывает два разных вопроса. Сам Claude Code уже работает локально — это CLI на вашей машине, но модель у него в облаке Anthropic, и без интернета официальная сборка не запускается. А вот полностью оффлайн, без единого байта наружу, Claude Code работает только если подменить модель на локальную open-source через Ollama — и тогда это уже не Claude.
Разберём обе развилки честно: что уходит в облако при обычной работе, что остаётся на диске, и что вы теряете, уходя в оффлайн.
- Официальный Claude Code — локальный инструмент, но модель облачная; интернет обязателен, нужен аккаунт Pro/Max/Console.
- Код не грузится целиком — читается локально, в API уходят только нужные для задачи фрагменты.
- Обучение на коде — на коммерческих условиях его нет; на Free/Pro/Max возможно при включённой настройке.
- Сессии лежат у вас — в открытом виде под
~/.claude/projects/, 30 дней по умолчанию. - Полный оффлайн — только через Ollama с локальной моделью (qwen3-coder, gpt-oss), ценой скорости и качества.
Что значит «Claude Code локально» — два смысла одного запроса
Половина людей, набирающих этот запрос, имеет в виду «а он вообще работает на моей машине или это веб-сервис». Вторая половина — «как сделать, чтобы мой код не улетал в облако».
Ответ на первый вопрос: Claude Code уже локальный. Это не сайт и не облачная IDE, а инструмент, который ставится в терминал и запускается прямо у вас. По официальной формулировке Anthropic, «Claude Code runs locally. To interact with the LLM, Claude Code sends data over the network» — то есть сам инструмент работает локально, а по сети уходят только запросы к языковой модели: промпты и ответы модели, зашифрованные по TLS 1.2+ (code.claude.com/docs/data-usage{rel=»nofollow»}).
Ответ на второй вопрос сложнее и занимает половину этой статьи. Коротко: чтобы код не уходил в облако Anthropic вообще, нужно заменить облачную модель на локальную. Это отдельная настройка, и у неё есть цена. Сначала разберёмся с обычным, облачным сценарием — потому что для большинства он и остаётся рабочим.
Мини-вывод: «локально» — это либо «где крутится сам инструмент» (всегда у вас), либо «где крутится модель» (по умолчанию в облаке). Дальше — про оба.
Запускается ли официальный Claude Code оффлайн
Нет. Официальная сборка требует интернет-соединения — оно прямо прописано в системных требованиях: Network: internet connection required (code.claude.com/docs/setup{rel=»nofollow»}). Причина простая: модель живёт на серверах Anthropic, и каждый запрос уходит туда.
Кроме интернета, официальному Claude Code нужен платный аккаунт. По документации, «Claude Code requires a Pro, Max, Team, Enterprise, or Console account. The free Claude.ai plan does not include Claude Code access». Подписка Pro стоит $20/мес и уже включает Claude Code, Max — от $100/мес (claude.com/pricing{rel=»nofollow»}). Альтернатива — сторонний провайдер модели (Amazon Bedrock, Google Vertex, Microsoft Foundry), но это тоже облако, просто чужое.
Системные требования при этом скромные: macOS 13.0+, Windows 10 1809+ или Server 2019+, Ubuntu 20.04+, Debian 10+, Alpine 3.19+; процессор x64 или ARM64 и всего 4 ГБ+ RAM. Ставится нативным инсталлятором без зависимостей — curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash на macOS/Linux/WSL или irm https://claude.ai/install.ps1 | iex в PowerShell; есть и npm-пакет @anthropic-ai/claude-code (с версии 2.1.198 требует Node.js 22+) (code.claude.com/docs/setup{rel=»nofollow»}).
Обратите внимание на 4 ГБ RAM — это требование именно для облачного режима, где тяжёлые вычисления идут на стороне Anthropic. Для локальной модели цифры будут совсем другие, к этому вернёмся.
Мини-вывод: официальный Claude Code без интернета и без аккаунта не работает. Само «железо» ему нужно слабое — вся нагрузка на облаке.
Куда уходит код и что с приватностью
Это ключевой вопрос, и вокруг него в рунете больше мифов, чем фактов. Разложим по официальному источнику.
Что уходит в API. Не весь проект. Исходные файлы читаются локально, и в API отправляются только фрагменты, нужные для текущей задачи: «Source files are read locally, and only the portions needed for the current task are sent to the API… Nothing is indexed, uploaded as a whole repo» (support.claude.com, Claude Code FAQ{rel=»nofollow»}). Репозиторий не индексируется и не заливается целиком — уходит ровно то, что модель видит в контексте запроса.
Тренируют ли на вашем коде. Зависит от типа аккаунта, и это важнейшая развилка. На коммерческих условиях (Team, Enterprise, API, сторонние платформы) Anthropic не обучает модели на коде и промптах из Claude Code, если вы явно не согласились через отдельную программу. А вот на потребительских тарифах (Free, Pro, Max) — обучение возможно, если включена соответствующая настройка приватности (code.claude.com/docs/data-usage{rel=»nofollow»}). От этой же настройки зависит срок хранения: разрешили использование данных — 5 лет, не разрешили — 30 дней.
Что лежит на вашем диске. Транскрипты сессий Claude Code хранит локально в открытом виде — plaintext под ~/.claude/projects/, по умолчанию 30 дней, чтобы можно было возобновить работу. Период меняется настройкой cleanupPeriodDays (code.claude.com/docs/data-usage{rel=»nofollow»}). Это не «утечка», но если машину делят несколько человек — учитывайте.
Телеметрия и обратная связь. По умолчанию (на Claude API) Claude Code шлёт в Anthropic операционные метрики — задержки, надёжность, паттерны использования. Эти логи кода и путей к файлам не содержат и отключаются переменной DISABLE_TELEMETRY. Отдельная история — команда /feedback: она отправляет копию истории разговора включая код в Anthropic. Гасится через DISABLE_FEEDBACK_COMMAND=1; а при работе через стороннего провайдера или без учётных данных Anthropic /feedback вообще ничего не шлёт — пишет отчёт в локальный архив ~/.claude/feedback-bundles/ (code.claude.com/docs/data-usage{rel=»nofollow»}).
Для организаций с жёсткими требованиями существует Zero Data Retention — но это не про стандартный Enterprise-план: ZDR доступен только квалифицированным аккаунтам Claude for Enterprise и включается по организации после проверки права.
Мини-вывод: код уходит фрагментами, а не целиком; на бизнес-условиях на нём не учатся; телеметрия без кода и отключается. Главный нюанс — plaintext-сессии на вашем же диске и обучение на Free/Pro/Max при включённой настройке.
Как поднять Claude Code с локальной моделью через Ollama
Теперь — сценарий «код не уходит в облако вообще». Он реален, и порог входа за последние месяцы резко упал.
Начиная с версии 0.14.0, Ollama совместим с Anthropic Messages API — тем самым протоколом, на котором говорит Claude Code. Практически это значит: Claude Code думает, что общается с Anthropic, а запросы уходят на локальный Ollama. Настройка сводится к двум переменным окружения: ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434 и ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama (ollama.com/blog/claude{rel=»nofollow»}).
Ollama отдаёт нативный Anthropic-совместимый эндпоинт /v1/messages, поэтому прокси-прослойки вроде LiteLLM больше не нужны. Самый быстрый путь — одна команда:
ollama launch claude
Она предложит выбрать модель и сама пропишет конфиг для Claude Code. Либо вручную: задать переменные выше и запустить claude --model qwen3-coder (docs.ollama.com/api/anthropic-compatibility{rel=»nofollow»}).
Из моделей Ollama для кода рекомендует gpt-oss:20b и qwen3-coder, и советует запускать модель с контекстом не менее 32K токенов — иначе агент будет «забывать» файлы посреди задачи (ollama.com/blog/claude{rel=»nofollow»}). В этом режиме код остаётся на машине: обращений к api.anthropic.com для инференса нет.
Мини-вывод: локальная модель — это две переменные окружения и Ollama 0.14+. Технически барьер минимальный. Барьер — в железе и качестве, о чём дальше.
Локальная модель против облака Anthropic: честный tradeoff
Тут гайды «безлимитно и бесплатно» обычно замолкают. Локальная модель — это не «тот же Claude, только даром». Это другая модель с другими характеристиками. Разложим по осям.
| Критерий | Официальный Claude Code (облако) | Локальная модель через Ollama |
|---|---|---|
| Куда уходит код | Фрагменты — в API Anthropic (TLS 1.2+) | Никуда, остаётся на машине |
| Интернет | Обязателен | Не нужен для инференса |
| Модель | Claude (Opus/Sonnet/Haiku) | Open-source: qwen3-coder, gpt-oss:20b |
| Стоимость | Подписка Pro $20/мес или API за токены | Бесплатно после установки |
| Требования к железу | 4 ГБ RAM (нагрузка на облаке) | Мощная GPU/много RAM, контекст ≥32K |
| Качество и скорость | Высокие, стабильные | Ниже, зависят от модели и железа |
| Приватность | Управляется настройками и типом аккаунта | Максимальная |
Расклад читается однозначно: локальный путь выигрывает по приватности и цене, облачный — по качеству, скорости и требованиям к железу. Официальные 4 ГБ RAM для облачного режима существуют ровно потому, что думает модель не у вас. Для локальной qwen3-coder или gpt-oss нужен уже совсем другой компьютер — с приличной видеопамятью, иначе генерация будет мучительно медленной.
На наших проектах в Зерокодере вывод простой: локальная модель хороша как запасной контур и для чувствительного кода, который нельзя выпускать за периметр. Для основной ежедневной работы, где важны скорость итераций и надёжность правок, облачный Claude пока вне конкуренции — экономия на подписке не окупает потерю темпа.
Мини-вывод: выбирайте не «дешевле/дороже», а «что критичнее — приватность и цена или качество и скорость». Это два разных инструмента под разные задачи.
Что выбрать под вашу задачу
Свести всё к одному решению помогает короткий чек-лист.
| Ваша ситуация | Рекомендованный путь |
|---|---|
| Обычная разработка, нужны скорость и качество | Официальный Claude Code, подписка Pro/Max |
| Код нельзя выпускать за периметр компании | Локальная модель через Ollama |
| Нет интернета / air-gap-среда | Только локальная модель |
| Экономия любой ценой, качество вторично | Локальная модель на своём железе |
| Enterprise с требованием не хранить данные | Claude Code + Zero Data Retention |
| Беспокоит телеметрия при облачном режиме | DISABLE_TELEMETRY, DISABLE_FEEDBACK_COMMAND |
Главное, что стоит унести: «claude code локально» — это не одна кнопка, а развилка. Сам инструмент у вас всегда. Модель — по умолчанию в облаке, и это осознанный размен качества на приватность, который вы делаете сами.
Если вы только осваиваете такие инструменты и хотите разобраться, как встроить AI-ассистента в реальную разработку без нейрохайпа — у Зерокодера есть курсы по программированию с ИИ, где это проходят на практике.
Частые вопросы
Можно ли запустить Claude Code полностью оффлайн?
Официальную сборку — нет, ей нужен интернет (это в системных требованиях) и аккаунт Anthropic. Полный оффлайн достигается только подменой модели на локальную open-source через Ollama; тогда инференс идёт на вашей машине без обращений к api.anthropic.com.
Куда уходит мой код при обычной работе Claude Code?
Не весь проект. Файлы читаются локально, а в API Anthropic уходят только фрагменты, нужные для текущей задачи, зашифрованные по TLS 1.2+. Репозиторий не индексируется и не загружается целиком.
Обучают ли Anthropic модели на моём коде?
На коммерческих условиях (Team, Enterprise, API) — нет, если вы явно не согласились. На потребительских тарифах (Free, Pro, Max) — возможно, если включена настройка использования данных; от неё же зависит срок хранения: 5 лет при согласии, 30 дней без.
Что нужно, чтобы запустить локальную модель в Claude Code?
Ollama версии 0.14.0 или новее, локальная модель (например qwen3-coder или gpt-oss:20b с контекстом от 32K токенов) и две переменные окружения: ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:11434 и ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ollama. Проще всего — команда ollama launch claude.
Локальная модель — это тот же Claude?
Нет. Это open-source модель (qwen3-coder, gpt-oss и т. п.), а не Claude. Она бесплатна и приватна, но уступает облачному Claude в качестве и скорости и требует мощного железа.
Как отключить телеметрию Claude Code?
Переменной окружения DISABLE_TELEMETRY. Отдельно команду /feedback, которая отправляет историю с кодом, отключают через DISABLE_FEEDBACK_COMMAND=1. Сами метрики кода и путей к файлам не содержат.