解决Claude Code与Google Vertex AI集成配置问题

在使用Claude Code与Google Vertex AI集成时，开发者可能会遇到配置问题导致无法正确使用Vertex AI服务。本文将详细分析问题原因并提供解决方案。

问题现象

当开发者按照官方文档配置Claude Code使用Google Vertex AI时，可能会遇到系统仍然提示"Credit balance too low"的错误信息。这表明系统仍在尝试使用Anthropic原生API而非Vertex AI服务。

配置要求

要使Claude Code正确使用Vertex AI服务，需要设置以下环境变量：

1. CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1 - 启用Vertex AI集成
2. CLOUD_ML_REGION=us-east5 - 指定Vertex AI服务区域
3. ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=<项目ID> - 设置Google Cloud项目ID

常见问题排查

环境变量设置不完整

开发者需要确保所有三个环境变量都已正确设置。缺少任何一个都会导致集成失败。

Shell环境不一致

在Unix-like系统中，不同的Shell环境(如bash、zsh)有各自的环境变量空间。开发者需要确保：

1. 在启动Claude Code的Shell中正确设置了环境变量
2. 如果使用图形界面启动，可能需要检查启动器配置
3. 可以尝试直接在命令行中设置环境变量并启动：

   CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1 CLOUD_ML_REGION=us-east5 ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID=id claude
   

环境变量覆盖

检查是否在其他位置(如项目配置文件、Shell配置文件)设置了ANTHROPIC_MODEL等可能覆盖Vertex AI集成的变量。

验证集成是否成功

开发者可以通过以下方式验证集成是否正常工作：

1. 观察API响应时间 - Vertex AI通常会有不同的延迟特征
2. 检查Google Cloud的API使用日志
3. 监控Anthropic账户的信用余额是否不再减少

其他集成方式

除了Vertex AI，Claude Code还支持AWS Bedrock集成，配置方式类似：

1. CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
2. AWS_ACCESS_KEY_ID=<密钥ID>
3. AWS_SECRET_ACCESS_KEY=<密钥>
4. AWS_REGION=<区域>

总结

正确配置Claude Code与第三方AI服务集成需要注意环境变量的完整性和一致性。特别是在多Shell环境下，需要确保目标Shell中变量已正确设置。通过命令行直接设置变量启动是最可靠的验证方式。