Claude Desktop 桌面版最近悄悄加入一項「Cowork on Third-Party Platforms」新功能，透過這功能，就能改用第三方 API 或本地 LLM 模型，對於老是碰到上限，想把一些事情改用其他模型的人來說，這就是很不錯的替代方法。除此之外，這功能免費版也能用，意味著免費 Claude 用戶如果串本地 LLM，就能無限量盡情使用 Claude Cowork。下面就來教你怎麼設定，Windows、Mac 版都支援。
另外這邊也提醒一下，相較於直接使用 Claude 的模型，因為多了呼叫這個步驟，因此無論透過第三方 API 還是本地 LLM，速度都會比較慢。
如何啟用 Cowork on Third-Party Platforms 功能
Claude 桌面版的 Cowork on Third-Party Platforms 預設是隱藏的，必須打開開發者模式才會出現：
- 打開 Claude 桌面版
- 上方選單點 Help → Troubleshooting
- 點擊 Enable Developer Mode
啟用後，上方選單會多出一個 Developer 選單，點 Developer → Configure third-party inference 就會打開設定視窗：
設定介面中，提供四個 Connection 提供者：
- Gateway：Anthropic 相容的 LLM Gateway（Ollama、OpenRouter、LiteLLM 都用這個）
- Bedrock：Amazon Web Services
- Vertex：Google Cloud
- Foundry：Azure AI
一般來說都是選 Gateway 這一個，上面兩個欄位必填：
- Gateway base URL（必填）：推論端點的完整 URL，必須是 https:// 開頭
- Gateway API key（必填）：API 金鑰；如果你的 Gateway 不需要驗證，隨便填一個字串也可以
- Gateway auth scheme：認證方式，預設 bearer 就好
- Gateway extra headers：額外的 HTTP header，通常用不到
這邊有一點要注意的是，目前 Claude 沒有提供模型設定欄位，如果你的 Gateway 有實作 GET /v1/models 端點，那 Claude 就會自動偵測可用模型。如果沒有、或是回傳的格式它讀不出來，你必須從終端機改設定檔，來手動指定模型，這難度比較高，碰到任何問題，建議可以搭配 AI 詢問，把以下兩個官方說明連結丟給 AI，AI 就會知道怎麼設定：
- Install and configure Claude Cowork with third-party platforms
- Using Cowork on 3P with an LLM Gateway
下方是 Mac 和 Windows 的設定檔位置：
- macOS：~/Library/Application Support/Claude-3p/claude_desktop_config.json
- Windows：%APPDATA%\Claude-3p\claude_desktop_config.json
模型清單會寫在 enterpriseConfig 和 configLibrary 區塊內，下面我會示範 OpenRouter 的改法。
設定完按下 Apply locally 後，會自動重啟 Claude 桌面版。啟動時會跳出選擇畫面，Continue with Gateway 就是改用第三方：
如何串接本地 LLM：以 Ollama 為例
Ollama 應該是很多人有在用的 LLM 本地服務，開始前你要先知道的是，前面有提到 Claude 桌面版的 Gateway base URL 必須走 HTTPS，但 Ollama 預設只開 HTTP（http://localhost:11434），所以需要在 Ollama 前面加一層 HTTPS 反向代理。
我自己是用 Caddy，會自動處理憑證，最省事。在終端機輸入以下指令：
# 安裝 Caddy
brew install caddy
# 啟動反向代理（會要求輸入系統密碼來安裝自簽憑證）
caddy reverse-proxy --from localhost:8443 --to localhost:11434
啟動後，Ollama 的 HTTPS 端點就會變成 https://localhost:8443
而 Ollama 已經有實作 Anthropic 相容的 /v1/messages 端點，因此大部分模型都可以直接用。
接著就能打開 Claude 桌面版的 Configure third-party inference 設定，選 Gateway，然後填寫：
- Gateway base URL：https://localhost:8443
- Gateway API key：ollama（隨意填，Ollama 不驗證）
- Gateway auth scheme：bearer
填完按 Apply locally 重開。在模型清單中，就會看到 Ollama 設定好的模型。如果你用本地模型很慢，建議可以改用 Ollama 的雲端模型，會快很多且每週的免費額度也不少：
如何串接第三方 API：以 OpenRouter 為例
OpenRouter 端點本身就是 HTTPS（https://openrouter.ai/api），所以不用再架反向代理，這方便很多。只不過 OpenRouter 提供的模型很多，有付費也有免費，因此沒有指定模型的話，每次要用可能會很難找。
免費模型也有速率限制，高峰時段很可能回應較慢或被限流，我測試下來速度是比 Ollama 的雲端免費模型慢很多。
首先先到 OpenRouter 註冊帳號，再到 Keys 頁面建立 API key（格式為 sk-or-v1-…）。免費模型不用綁信用卡或儲值，付費模型則要先儲值。
接著就到 Claude 桌面版的 Developer → Configure third-party inference，選 Gateway，然後填寫以下資訊：
- Gateway base URL：https://openrouter.ai/api
- Gateway API key：你的 OpenRouter API key（sk-or-v1-…）
- Gateway auth scheme：bearer
填完按 Apply locally。重啟之後，在模型選單中就會看到一大堆可選項目：
如果你想要指定模型，有兩個設定檔需要修改，到終端機裡使用以下兩個指令。這邊我設定兩個免費模型，分別是 NVIDIA 的 nemotron-3-super-120b-a12b:free 和 Google 的 gemma-4-26b-a4b-it:free。
更新 enterpriseConfig：
python3 -c "import json,os;p=os.path.expanduser('~/Library/Application Support/Claude-3p/claude_desktop_config.json');c=json.load(open(p));c.setdefault('enterpriseConfig',{})['inferenceModels']='[\"nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free\",\"google/gemma-4-26b-a4b-it:free\"]';json.dump(c,open(p,'w'),indent=2);print('enterpriseConfig 設定完成！')"
更新 configLibrary：
python3 -c "import json,glob,os;[(lambda d:(d.__setitem__('inferenceModels',['nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free','google/gemma-4-26b-a4b-it:free']),json.dump(d,open(f,'w'),indent=2),print(f'configLibrary 設定完成：{f}')))(json.load(open(f))) for f in glob.glob(os.path.expanduser('~/Library/Application Support/Claude-3p/configLibrary/*.json')) if '_meta.json' not in f]"
再次重開 Claude，就會變成只有兩個模型：
