Чем заменить Claude или Gemini после блокировки

Открываешь Claude поправить пару функций, а попадаешь в Papers, Please.

Меня тоже заблокировали, и я пошёл разбираться, чем теперь пользоваться. Хотелось найти замену для работы с кодом и файлами и понять, сколько она будет стоить. Вот что получилось на ноябрь 2026 года.

Цены и условия проверены 2–3 ноября 2026 года. Цены без налогов и комиссий.

Что с оплатой из России

Надёжного способа напрямую платить российской картой у рассмотренных сервисов я не нашёл. Переход на китайские модели эту проблему сам по себе не решает.

С Kimi вышло показательно: 30 октября «Код.ру» оплатил подписку картой «Мир», а уже 31 октября появилась новость об отключении этого способа. Свидетельства пользователей расходятся, поэтому считать его стабильно доступным пока нельзя.

Крипта тоже не решает вопрос целиком. OpenRouter принимает USDC, но приём крипты не отменяет региональных ограничений моделей.

1. DeepSeek Harness и MiniMax Code: новое рабочее приложение

DeepSeek Harness

Поставить: Harness → добавить API-ключ в настройках моделей → выбрать рабочую папку. Есть Desktop для Windows и Mac на Apple Silicon, а также Web UI.

Цена: оболочка бесплатна, выбранный API оплачивается отдельно. Примеры расходов ниже, в разделе 3.

Выигрыш: работа с файлами и командами, плагины, подагенты и расписания; можно менять поставщика модели.

Потери: проект пока в preview, обновления могут ломать совместимость. Статус проекта.

Harness 0.2.1-rc.5, Web UI в Ubuntu VM на Mac mini. Запуск интерфейса без подключения API.

MiniMax Code

Поставить: MiniMax Code, войти в аккаунт с M Plan и открыть рабочую папку.

Цена: Go $22, Explore $55, Build $132 в месяц. Тарифы.

Выигрыш: приложение и модель в одной подписке, отдельный API-ключ не нужен.

Потери: для работы с кодом действуют 5-часовой и недельный лимиты M Plan. Длинная задача может упереться в лимит до его следующего обновления. Правила расхода.

MiniMax Code 0.6.12 на Mac mini, облачная M3.1-Flash: прочитал вымышленный CSV и верно посчитал 8100 ₽. Один демонстрационный запрос; стоимость отдельно не измерялась.

2. Cursor, VS Code + Cline и ZCode: где работать с агентом

Cursor и VS Code с агентом закрывают один сценарий: писать код самому и делегировать часть работы внутри редактора. Z.ai выпускает модели GLM и приложение ZCode. Последнее устроено вокруг задач агента; для ручного редактирования оно открывает внешний редактор.

Cursor

Поставить: Cursor и открыть проект.

Цена: Free воспринимайте как демо на Hello World: для регулярной работы с агентом закладывайте платный план. Plus за $8/месяц включает собственные модели Cursor с недельной квотой. Сторонних моделей и своего API-ключа на Plus нет. Для них нужен Premium от $30/месяц, расход сторонних моделей оплачивается дополнительно. Цены, условия.

Выигрыш: готовый редактор со встроенным агентом и просмотром изменений.

Потери: подписка не снимает региональные ограничения Claude и Gemini.

VS Code + Cline

Поставить: расширение Cline в VS Code → выбрать поставщика в настройках → добавить ключ и модель. Поддерживаются DeepSeek, MiniMax, Qwen; для GLM есть инструкция Z.ai.

Цена: расширение бесплатно. В варианте со своим ключом оплачиваете выбранный API или совместимый план, обязательной подписки Cline нет. Условия.

Выигрыш: сохраняете VS Code и свои расширения; агент читает и меняет файлы, запускает команды. Поставщика модели выбираете независимо от редактора.

Потери: настройка модели и контроль расхода на вас. При оплате API по токенам месячный счёт не фиксирован.

ZCode от Z.ai

Поставить: ZCode для Windows, macOS или Linux → открыть папку → войти в аккаунт Z.ai с GLM Coding Plan либо подключить свой API.

Цена: приложение бесплатно, базовый GLM Coding Plan от $18/месяц; действуют 5-часовая и недельная квоты. При подключении стороннего API платите его поставщику. Цена приложения, план и лимиты.

Выигрыш: агент, файлы, терминал, Git и браузерный просмотр в одном окне; можно использовать GLM или другую модель.

Потери: для ручной правки ZCode открывает файлы во внешнем редакторе. Если хотите GLM прямо внутри VS Code, подходит связка Cline + GLM Coding Plan из предыдущего пункта.

3. Claude Code с другой моделью

Настроить: в установленном Claude Code заменить адрес API, ключ и модели основных и вспомогательных вызовов по инструкции DeepSeek или MiniMax. CC Switch упрощает переключение профилей.

Цена: для облачной модели платите новому поставщику. У MiniMax с обычным API Key вы платите за токены, с ключом M Plan расходуете квоту подписки и Credits. В инструкции выше показан M Plan; для оплаты по токенам нужен обычный ключ. Разница ключей.

Выигрыш: сохраняете привычный клиент Claude Code и меняете модель.

Потери: Remote Control и часть функций, завязанных на облачный аккаунт Anthropic. Поддержка инструментов зависит от модели и совместимости API. Изменения Claude Code.

Claude Code можно оставить и при переходе на локальную модель. Установите актуальную Ollama, в Settings задайте Context length 64k для работы с репозиторием и запустите ollama launch claude --model qwen3.8:27b-q4_K_M. Ollama подключает клиент через совместимый API; модель выполняется на вашем компьютере. Инструкция подключения, модель в каталоге. За запросы к локальной модели платы нет; требования к памяти разобраны в разделе 6.

Отдельный прокси для этих поставщиков обычно не нужен. Claude Code Router добавляет маршрутизацию между моделями, CC-MIRROR позволяет держать отдельные конфигурации клиента.

Сколько стоит API

Одинаковый объём для сравнения: 10 млн входных токенов без кеша и 1 млн выходных. Это условный расход, не месячная подписка и не минимальный платёж. Цены применимы и к другим оболочкам со своим API-ключом.

Кеш уменьшает стоимость, платные инструменты могут её увеличить. DeepSeek: тарифы и пиковые часы, MiniMax: тарифы API.

4. OpenCode: облачные и локальные модели в одной оболочке

Поставить: OpenCode, открыть проект, подключить поставщика с API-ключом либо локальный сервер Ollama, LM Studio или llama.cpp.

Цена: клиент бесплатный, модель оплачивается отдельно. При активной работе агента оплата API по токенам может значительно превысить цену подписки с включённой квотой. В OpenCode можно подключить MiniMax M Plan от $22/месяц или GLM Coding Plan от $18/месяц, с их лимитами.

Выигрыш: переход между облачной и локальной моделью внутри одного клиента.

Потери: подбор модели и настройка подключения на вас; облачных функций аккаунта Anthropic здесь нет.

OpenCode Web 1.19.5 на Mac mini. Меню моделей; запросы и бесплатный доступ к ним в этом запуске не проверяли.

5. Kimi Code и Qwen Code: ещё два клиента

6. Локальная модель: агент без облачного аккаунта

Цена: за запросы к локальной модели платить не нужно. При старте с нуля основные расходы приходятся на компьютер.

Железо: для Qwen3.8-27B четырёхбитная сборка Unsloth занимает около 16,5 ГБ только под веса. Её изготовитель указывает 16–19 ГБ RAM + VRAM либо Mac с 24 ГБ памяти; контекст требует дополнительной памяти. На ПК выгрузка части модели из видеопамяти в RAM может замедлить работу. Для Ollama + OpenCode требуется окно 64k+: 24 ГБ не считаем проверенным минимумом для этой связки. Контекст и распределение CPU/GPU.

Хочется готовое приложение: LM Studio Bionic. Установить Bionic → Settings → Local Models → Explore → скачать подходящую модель → создать Project с Allow coding → выбрать рабочую папку и локальную модель. Агент умеет читать и менять файлы, работать с Git и запускать команды. Первый проект. Локальный агент входит в бесплатный план и работает без аккаунта LM Studio.

Хочется остаться в VS Code: обычный LM Studio + Cline. В LM Studio скачать Qwen3.8-27B, сборку Unsloth UD-Q4_K_M, загрузить модель и включить сервер во вкладке Developer. В Cline выбрать провайдера LM Studio, адрес http://localhost:1234, модель и включить Use Compact Prompt. Инструкция Cline.

Для терминала: Ollama + OpenCode + Qwen3.8. Установить актуальные Ollama и OpenCode, в Ollama Settings передвинуть ползунок Context length на 64k и выполнить ollama launch opencode --model qwen3.8:27b-q4_K_M. Ollama настраивает подключение к агенту, который читает проект, меняет файлы и запускает команды. Сборка из каталога Ollama занимает около 18 ГБ; это другая сборка, чем GGUF Unsloth выше.

Для небольшой пробы на менее вместительном компьютере есть qwen3.5:4b. Перед покупкой железа LM Studio позволяет оценить память под выбранную модель и контекст. На Mac обычный LM Studio требует Apple Silicon.

Выигрыш: скачанная модель работает без подписки и облачного аккаунта. Код обрабатывается на вашем компьютере. В Ollama для этого выбирайте локальную модель; его облачные функции можно отключить через OLLAMA_NO_CLOUD. Внешние инструменты агента всё ещё могут обращаться в интернет.

Потери: скорость и размер задачи упираются в железо. Эти связки пока проверены по документации, без собственного прогона агентных задач.

Мой вывод: покупать или собирать компьютер специально под локальные модели сейчас дорого. Это тот редкий случай, когда я бы не рассчитывал на доски объявлений: подходящее железо с достаточным запасом памяти дорого стоит и на вторичке. Если такая машина уже есть, попробовать локальные модели можно без покупки нового оборудования.

7. Hermes или OpenClaw: постоянно работающий агент

Поставить: Hermes или OpenClaw на постоянно включённую машину либо VPS, подключить модель.

Цена: дома API и электричество. В README Hermes указан ориентир VPS от $5/месяц плюс API. Это сервер для агента, не для большой локальной модели.

Выигрыш: задачи продолжаются без открытого редактора. У Hermes есть память между сессиями, расписания и подключение мессенджеров.

Потери: сервер, обновления и настройки агента обслуживаете сами. Оплата VPS отдельно от модели; российскую карту и СБП для сервера принимает, например, Yandex Cloud.

Мой сетап

У меня Mac mini + Hermes + MiniMax для длинных задач и Codex CLI для более сложных. Модели в этом сетапе облачные; на Mac mini работает агент. MiniMax и Qwen использовать можно, но в моих задачах они чаще требуют дополнительных вмешательств. Часть разницы в цене я оплачиваю своим временем.

Codex здесь описание моего сетапа: России нет в списке поддерживаемых стран OpenAI API, поэтому считать его гарантированным запасным вариантом для всех нельзя.

Сравнение моделей сложно и спорно. Дешёвая модель, которая обычно слабее, в редком случае может ответить лучше самой мощной Astra или Opus. Результат зависит и от оболочки, и от задачи; это видно, например, в исследовании Finding the Right Fit. Один удачный пример не устанавливает победителя.

Если у вас есть удачный переход, поделитесь конкретной связкой: оболочка, модель, задача, расход и число вмешательств.