# Usar Claude Code con Docker Model Runner


Esta guía muestra cómo ejecutar Claude Code con Docker Model Runner como proveedor de modelos en el backend. Apuntarás Claude Code a la API local compatible con Anthropic, ejecutarás un modelo de programación y empaquetarás `gpt-oss` con una ventana de contexto más grande para prompts de repositorio más largos.

> **Agradecimiento**
>
> Docker desea agradecer a [Pradumna Saraf](https://twitter.com/pradumna_saraf) por su contribución a esta guía.

En esta guía, aprenderás a:

- Descargar un modelo de programación e iniciar Claude Code con Docker Model Runner
- Hacer que la configuración del endpoint sea persistente
- Verificar el endpoint local de la API e inspeccionar las solicitudes
- Empaquetar `gpt-oss` con una ventana de contexto más grande para prompts más largos

## Prerrequisitos

Antes de comenzar, asegúrate de tener:

- [Docker Desktop](/get-started/get-docker/) o Docker Engine instalado
- [Docker Model Runner habilitado](/ai/model-runner/get-started/#enable-docker-model-runner)
- [Claude Code instalado](https://code.claude.com/docs/en/quickstart)

Si utilizas Docker Desktop, activa el acceso TCP en **Settings** > **AI**, o ejecuta:

```console
$ docker desktop enable model-runner --tcp 12434
```

## Paso 1: Descargar un modelo de programación

Descarga un modelo antes de iniciar Claude Code:

```console
$ docker model pull ai/devstral-small-2
```

También puedes usar `ai/qwen3-coder` si quieres otro modelo enfocado en programación con una ventana de contexto grande.

## Paso 2: Iniciar Claude Code con Docker Model Runner

Establece `ANTHROPIC_BASE_URL` en tu endpoint local de Docker Model Runner cuando ejecutes Claude Code.

En macOS o Linux:

```console
$ ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:12434 claude --model ai/devstral-small-2
```

En Windows PowerShell:

```powershell
$env:ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:12434"
claude --model ai/devstral-small-2
```

Claude Code ahora envía solicitudes a Docker Model Runner en lugar de a la API alojada de Anthropic.

## Paso 3: Solucionar problemas en el primer inicio

Si Claude Code no puede conectarse, comprueba el estado de Docker Model Runner:

```console
$ docker model status
```

Si Claude Code no puede encontrar el modelo, enumera los modelos locales:

```console
$ docker model ls
```

Si falta el modelo, descárgalo primero. Si es necesario, utiliza el nombre calificado completo del modelo, como `ai/devstral-small-2`.

## Paso 4: Hacer que el endpoint sea persistente

Para evitar configurar la variable de entorno cada vez, añádela a tu perfil de shell:

```bash {title="~/.bashrc o ~/.zshrc"}
export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:12434
```

En Windows PowerShell, añádela a tu perfil de PowerShell:

```powershell {title="$PROFILE"}
$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "http://localhost:12434"
```

Después de recargar tu shell, puedes ejecutar Claude Code solo con la bandera del modelo:

```console
$ claude --model ai/devstral-small-2
```

## Paso 5: Verificar el endpoint de la API

Envía una solicitud de prueba para confirmar que la API compatible con Anthropic es accesible:

```console
$ curl http://localhost:12434/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "ai/devstral-small-2",
    "max_tokens": 32,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Say hello"}]
  }'
```

Para más detalles sobre el formato de la solicitud, consulta la [Referencia de la API compatible con Anthropic](/ai/model-runner/api-reference/#anthropic-compatible-api).

## Paso 6: Inspeccionar las solicitudes de Claude Code

Para inspeccionar las solicitudes que Claude Code envía a Docker Model Runner, ejecuta:

```console
$ docker model requests --model ai/devstral-small-2 | jq .
```

Esto te ayuda a depurar prompts, el uso del contexto y problemas de compatibilidad.

## Paso 7: Empaquetar `gpt-oss` con una ventana de contexto más grande

`ai/gpt-oss` tiene por defecto una ventana de contexto más pequeña que los modelos enfocados en programación. Si deseas usarlo para prompts a escala de repositorio, empaqueta una variante más grande:

```console
$ docker model pull ai/gpt-oss
$ docker model package --from ai/gpt-oss --context-size 32000 gpt-oss:32k
```

Luego ejecuta Claude Code con el modelo empaquetado:

```console
$ ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:12434 claude --model gpt-oss:32k
```

## Más información

- [Descripción general de Docker Model Runner](/ai/model-runner/)
- [Referencia de la API de Docker Model Runner](/ai/model-runner/api-reference/)
- [Integraciones con IDEs y herramientas](/ai/model-runner/ide-integrations/)