在实际业务中越来越多的团队开始把大模型能力放到云端制作成可对外提供服务或供内部使用的 AI 应用。之前我在本地写 Claude 相关的测试脚本时经常遇到两个问题一是模型 API 的调用链路需要稳定、合规的网络环境二是应用一旦想长期运行本地机器在可用性和带宽上都不太合适。把应用部署到谷歌云上既能补齐资源短板也能让 API 调用和对外服务更可靠。本文围绕“在谷歌云上使用 Claude 搭建并部署应用”这条主线从账号准备、架构设计、代码实现、Claude Code 远程编码到常见报错排查整理了一份可以直接照做的实战流程。无论你是第一次接触云服务的初学者还是已经熟悉本地开发、想把 AI 应用搬到云端的后端工程师这篇文章都适用。读完后你将掌握谷歌云项目、虚拟机、防火墙、Cloud Shell 的基本配置方法。通过 Claude API 编写一个可运行的 FastAPI 代理服务。在云服务器上安装并使用 Claude Code 进行远程编码。常见安装、网络、鉴权、模型名不兼容等问题的排查思路