1. 先把问题拆开Base URL 改的是模型通道不是 harness 本身把 Claude Code 的 Base URL 指向 TaoTokenhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_pi_intro之后再跑 Pi 任务你真正要观察的是三件事请求有没有落到目标模型、任务成功率有没有变化、Token 成本由谁承担。很多讨论会把“换供应商”和“换 harness”混在一起结果一改配置就误判以为成功率提升来自 Base URL或者以为成本下降只是模型更便宜。实际上Claude Code 仍然是 harnessPi 任务仍然是任务集Base URL 只是把模型调用通道切到 TaoToken。原始 Arena 评测把 7 个模型分别放进 Claude Code、Codex、Pi 三种 harness得到 21 个模型-harness 组合。它给出的信号很工程化同一批任务下harness 对最终成功率的影响没有成本差异那么显眼但会显著改变 Token 消耗方式。原因也不神秘harness 决定上下文怎么拼、工具什么时候调用、失败后重试几次、每轮带回多少历史模型通道决定每次推理按什么口径计费。把 Claude Code 的 Base URL 改成https://taotoken.net/api你改的是后者。Claude Code 还是会按自己的方式读文件、发工具调用、组织多轮对话Pi 任务还是按你的验收脚本判定通过或失败。所以“改完 Base URL 后Claude Code 跑 Pi 任务会怎样”这个问题不能只用一句“更强”或“更便宜”回答。更准确的答案是请求链路会变成 Claude Code → TaoToken → 目标模型Token 消耗会集中到 TaoToken 侧可核对模型选择可以独立于 Claude Code 版本成功率取决于模型、任务、上下文和验收标准成本则会被 harness 的多轮行为放大。谁在消耗 Token不是 Base URL 本身而是 Claude Code 调用模型执行 Pi 任务时模型推理在消耗 Token工具轮次、上下文重放、失败重试会继续放大消耗。下面这篇文章不复述榜单也不讨论未核实数字。我们从工具链改造者视角把 Claude Code 改 Base URL、跑 Pi 任务、记录成功率与成本、排查常见错误、以及 Codex/Pi 通道如何避免串配置完整走一遍。2. Claude Code 改 Base URL 到 TaoTokensettings.json 与环境变量最小配置第一步不是改 Claude Code而是先拿到可用的 Key。到 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_pi_config登录后在控制台创建 API Key。本文所有配置里的 Key 都写成YOUR_API_KEY你替换成自己的即可。不要把 Key 提交到 Git 仓库也不要把 Key 写进项目级配置文件后推送到远端。Claude Code 读取的是 Anthropic 风格环境变量因此 Base URL 填产品事实给出的工具配置地址不要加 UTM{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_MODEL_ID, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: YOUR_SMALL_MODEL_ID } }这个文件可以放在用户目录下的~/.claude/settings.json也可以按 Claude Code 当前版本支持的方式放到项目级.claude/settings.json。如果放项目级建议只放非敏感配置Key 用环境变量注入。更直接的方式是在 shell 里导出export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELYOUR_MODEL_ID export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODELYOUR_SMALL_MODEL_ID注意两点。第一ANTHROPIC_BASE_URL先按https://taotoken.net/api填不要自行拼/v1、/anthropic或其他后缀除非 TaoToken 文档对某个工具明确说明。第二ANTHROPIC_MODEL和ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL要填 TaoToken 控制台里可用的模型 ID不要凭记忆写其他平台的模型名。模型映射错误时常见表现不是立刻报错而是请求被拒绝或返回不符合预期的结果。改完后先做空请求验证不要一上来就跑完整 Pi 任务claude --version claude doctor claude -p 只回复 OK --output-format json如果claude doctor能看到当前配置并且claude -p返回 JSON就说明 Claude Code 已经走通 TaoToken 通道。接下来再跑 Pi 任务才能把失败原因定位到任务本身而不是认证或 Base URL。若返回 401、403、404先不要改任务提示词直接去下一节排障。3. Claude Code 跑 Pi 任务目录、命令与成功率记录要让“Claude Code 跑 Pi 任务”可复现建议把 Pi 任务拆成本地任务集。每个任务一个目录包含提示词和本地验收脚本。这样你改 Base URL、换模型、换 harness 时任务入口不变结果可以横向比较。目录可以这样组织pi-tasks/ task-001/ prompt.md verify.sh task-002/ prompt.md verify.sh results/prompt.md只描述任务目标、修改范围和验收方式。示例你正在本地仓库执行一个编码修复任务。 要求 1. 只修改任务涉及的源文件 2. 不访问外部网络 3. 完成后运行 verify.sh 4. 输出修改说明和未完成项。verify.sh由读者在本地执行命令按你的任务替换。这里不要连接生产库也不要让脚本直接操作线上环境#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail # 这里换成你的本地验收命令例如 # npm test # pytest -q # go test ./... echo verify placeholder然后用 Claude Code 非交互跑单个任务并把 JSON 输出落盘#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail TASK_ID${1:?usage: bash run_pi_task.sh task-001} TASK_DIRpi-tasks/${TASK_ID} OUT_DIRpi-tasks/results mkdir -p $OUT_DIR claude -p $(cat $TASK_DIR/prompt.md) \ --output-format json \ --permission-mode acceptEdits \ --max-turns 20 \ $OUT_DIR/${TASK_ID}.claude.json if bash $TASK_DIR/verify.sh $OUT_DIR/${TASK_ID}.verify.log 21; then echo PASS $OUT_DIR/${TASK_ID}.status else echo FAIL $OUT_DIR/${TASK_ID}.status fi运行方式bash run_pi_task.sh task-001这里的关键是Claude Code 负责执行 Pi 任务本地verify.sh负责判定通过或失败。不要让模型自己说“我完成了”就算成功。成功后记录PASS失败记录FAIL。这样你得到的是成功率而不是主观感受。聚合成功率可以用一段本地 Pythonimport json from pathlib import Path root Path(pi-tasks/results) passed 0 total 0 for status in sorted(root.glob(*.status)): total 1 if status.read_text().strip() PASS: passed 1 success_rate passed / total if total else 0 print(fsuccess_rate{passed}/{total}{success_rate:.2%}) for f in sorted(root.glob(*.claude.json)): data json.loads(f.read_text()) usage data.get(usage) or data.get(result, {}).get(usage) or {} print(f.stem, usage, usage)不同 Claude Code 版本返回字段可能不同。如果没有usage就去 TaoToken 控制台按时间窗口核对消耗。这里的产出有三个可复制命令、成功率记录、Token/成本记录。它们比“感觉这个模型更强”可靠得多。4. 成本为什么会被 harness 放大Token 记录表与 TaoToken 账单核对原始评测里最值得工具链改造者注意的一点是harness 对成功率的影响没有成本影响那么显著。换句话说同一个模型换到不同 harness可能都能做出差不多的结果但花费的 Token 差很多。这是因为 harness 会改变推理次数。Claude Code 跑 Pi 任务时典型链路包括读取任务、搜索文件、修改文件、运行测试、读取失败日志、再次修改、再次测试。每一轮工具调用后模型都要重新推理一次。若任务失败后重试次数多输入上下文还会反复带上历史。这时 Base URL 改到 TaoToken 的价值就出现了模型调用统一经过https://taotoken.net/apiToken 消耗可以在 TaoToken 侧集中核对而不是分散在多个供应商后台。你可以把每次任务的结果记录成表日期任务IDharness模型IDBase URL输入Token输出Token缓存读总Token轮数验收备注2025-01-01task-001Claude CodeYOUR_MODEL_IDhttps://taotoken.net/api1200030000150006PASS首次跑通2025-01-01task-002Claude CodeYOUR_MODEL_IDhttps://taotoken.net/api1800045000225009FAIL测试未过成本计算不要用猜测单价。单价以 TaoToken 控制台或模型页为准。记录表里先把 Token 数记准再套价格input_tokens 12000 output_tokens 3000 # 单价请以 TaoToken 控制台或模型页为准这里只是计算模板 input_price_per_million 0.0 output_price_per_million 0.0 cost ( input_tokens / 1_000_000 * input_price_per_million output_tokens / 1_000_000 * output_price_per_million ) print(ftask_cost{cost:.6f})如果你想看完整的用量与 Key 管理可以回到 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_pi_cost核对。重点不是记住某个价格而是建立“任务-模型-harness-Token-验收”的对应关系。这样当别人说“某个 harness 更省”时你能用自己 Pi 任务的数据判断而不是照搬结论。还要注意Claude Code 调用模型执行 Pi 任务时模型推理消耗 Token但消耗被放大的原因往往在 harness 行为。比如--max-turns 20允许最多 20 轮如果一个任务本来 5 轮能结束却因为提示词模糊跑到 15 轮成功率可能没变成本已经翻倍。因此记录轮数、重试次数和失败日志长度和记录 Token 同样重要。5. Codex 和 Pi 通道不要混用 Claude Code 变量config.toml 与 CC Switch 三件套如果你要复现类似“多模型 × 多 harness”的对照最容易犯的错是把 Claude Code 的ANTHROPIC_*环境变量套到 Codex。Claude Code 走 Anthropic 风格配置Codex 走自己的config.toml。两者可以都指向 TaoToken但变量名和配置文件不能混。Codex 的配置示例# ~/.codex/config.toml model YOUR_MODEL_ID model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat环境变量单独导出export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY运行非交互任务codex exec 在本地仓库执行 Pi 任务读取 pi-tasks/task-001/prompt.md 的要求完成后运行 verify.sh并输出修改说明。如果你的 Codex 版本使用不同的协议字段wire_api以实际版本和 TaoToken 文档为准。报协议错误时先改 Codex 的 provider 配置不要用ANTHROPIC_BASE_URL去覆盖它。这是两个 harness 的边界。如果你用 CC Switch 管理多套配置建议拆成三件套Claude Code profile只写~/.claude/settings.json或 Claude Code 支持的环境变量变量名只用ANTHROPIC_*。Codex profile只写~/.codex/config.tomlKey 变量用TAOTOKEN_API_KEY这类独立名字。Pi runner profile只写启动脚本或独立 env 文件给 Pi 任务执行器使用不共享 Claude Code 和 Codex 的 Key 文件。切换后先用空请求确认通道claude -p reply OK codex exec reply OK如果两个命令都能返回再看日志里的目标域名和模型 ID。这样能避免“我明明改了 Claude Code为什么 Codex 也跟着变”或“Codex 报 Anthropic 变量不存在”的串线问题。ANTHROPIC_*只属于 Claude Code 通道不要套到 Codex。6. 改完 Base URL 后的排障清单401、404、模型不存在、成本为空改 Base URL 后最常见的不是模型能力问题而是配置问题。可以按下面清单逐项排查。401 或 403Key 是否来自 TaoToken是否复制时带了空格是否已经失效是否放进了正确的 profile。可以在本地脱敏检查env | grep -E ANTHROPIC|TAOTOKEN|OPENAI | sed s/.*/***/404Base URL 是否误填。Claude Code 通道先填https://taotoken.net/api不要自己加/v1、/anthropic或结尾斜杠。工具配置地址不加 UTM。模型不存在ANTHROPIC_MODEL是否填了 TaoToken 控制台可用的模型 ID。不要从其他平台复制模型名也不要把 Codex 的模型名填进 Claude Code。仍然走旧供应商检查~/.claude/settings.json、项目级.claude/settings.json和当前 shell 环境变量。环境变量通常优先于文件配置但以当前 Claude Code 版本为准。最稳妥的方式是打开新终端只保留一套配置再测试。Codex 报 provider 不匹配确认没有把ANTHROPIC_*塞给 Codex。Codex 只读自己的config.toml和TAOTOKEN_API_KEY这类变量。成本为空不是所有 CLI 都会在 JSON 里返回精确成本。此时用任务 ID、时间窗口和模型 ID 去 TaoToken 控制台核对。记录请求 ID 会更好对账如果返回里有 request id就落盘保存。Pi 任务成功率下降不要立刻换模型。先固定模型和 Base URL只改 harness再固定 harness只改模型。原始评测的 21 个组合说明成功率和成本要分开看。很多时候失败是因为权限模式、最大轮数、验收脚本或任务提示词变了而不是 Base URL 变了。7. 把结果写成可复核的对照实验成功率、Token、成本三张表最后建议把实验写成矩阵而不是零散截图。固定项包括同一批 Pi 任务、同一个本地验收脚本、同一个 Base URLhttps://taotoken.net/api、同一个 Key 管理方式。变更项一次只动一个模型 ID、harness、最大轮数、权限模式。可以先跑基线export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELYOUR_MODEL_ID for t in task-001 task-002 task-003; do bash run_pi_task.sh $t done然后换模型不改脚本export ANTHROPIC_MODELYOUR_SECOND_MODEL_ID for t in task-001 task-002 task-003; do bash run_pi_task.sh $t done最后把结果导出成 CSV至少包含三张表task_id,harness,model,base_url,status,turns,input_tokens,output_tokens,total_tokens,cost task-001,Claude Code,YOUR_MODEL_ID,https://taotoken.net/api,PASS,6,12000,3000,15000,0 task-002,Claude Code,YOUR_MODEL_ID,https://taotoken.net/api,FAIL,9,18000,4500,22500,0当你有了成功率、Token、成本三张表就能回答“改 Base URL 后Claude Code 跑 Pi 任务会怎样”。答案通常不是单点的认证通了请求落到 TaoToken成功率由模型和任务决定成本由 harness 的多轮行为、模型单价和重试次数共同决定。TaoToken 在其中承担的是模型通道和用量核对让你能把 Claude Code、Codex、Pi 三条通道的模型调用统一管理。如果你准备正式切换建议按这个顺序走先用模型对话确认目标模型可用再考虑 Coding Plan然后创建 API Key最后对照 Claude Code 文档写settings.json。这样每一步都有验证点不会把认证、模型映射和 harness 行为混在一起排障。模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_pi_chatCoding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_pi_plan创建 API Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_pi_keysClaude Code 文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_pi_docBase URL 始终填https://taotoken.net/apiKey 用YOUR_API_KEY占位不要提交到仓库。跑通空请求后再用同一批 Pi 任务记录成功率与 Token你的对照实验才算真正开始。
改 Base URL 后，Claude Code 跑 Pi 任务会怎样，TaoToken 来答
1. 先把问题拆开Base URL 改的是模型通道不是 harness 本身把 Claude Code 的 Base URL 指向 TaoTokenhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_pi_intro之后再跑 Pi 任务你真正要观察的是三件事请求有没有落到目标模型、任务成功率有没有变化、Token 成本由谁承担。很多讨论会把“换供应商”和“换 harness”混在一起结果一改配置就误判以为成功率提升来自 Base URL或者以为成本下降只是模型更便宜。实际上Claude Code 仍然是 harnessPi 任务仍然是任务集Base URL 只是把模型调用通道切到 TaoToken。原始 Arena 评测把 7 个模型分别放进 Claude Code、Codex、Pi 三种 harness得到 21 个模型-harness 组合。它给出的信号很工程化同一批任务下harness 对最终成功率的影响没有成本差异那么显眼但会显著改变 Token 消耗方式。原因也不神秘harness 决定上下文怎么拼、工具什么时候调用、失败后重试几次、每轮带回多少历史模型通道决定每次推理按什么口径计费。把 Claude Code 的 Base URL 改成https://taotoken.net/api你改的是后者。Claude Code 还是会按自己的方式读文件、发工具调用、组织多轮对话Pi 任务还是按你的验收脚本判定通过或失败。所以“改完 Base URL 后Claude Code 跑 Pi 任务会怎样”这个问题不能只用一句“更强”或“更便宜”回答。更准确的答案是请求链路会变成 Claude Code → TaoToken → 目标模型Token 消耗会集中到 TaoToken 侧可核对模型选择可以独立于 Claude Code 版本成功率取决于模型、任务、上下文和验收标准成本则会被 harness 的多轮行为放大。谁在消耗 Token不是 Base URL 本身而是 Claude Code 调用模型执行 Pi 任务时模型推理在消耗 Token工具轮次、上下文重放、失败重试会继续放大消耗。下面这篇文章不复述榜单也不讨论未核实数字。我们从工具链改造者视角把 Claude Code 改 Base URL、跑 Pi 任务、记录成功率与成本、排查常见错误、以及 Codex/Pi 通道如何避免串配置完整走一遍。2. Claude Code 改 Base URL 到 TaoTokensettings.json 与环境变量最小配置第一步不是改 Claude Code而是先拿到可用的 Key。到 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_pi_config登录后在控制台创建 API Key。本文所有配置里的 Key 都写成YOUR_API_KEY你替换成自己的即可。不要把 Key 提交到 Git 仓库也不要把 Key 写进项目级配置文件后推送到远端。Claude Code 读取的是 Anthropic 风格环境变量因此 Base URL 填产品事实给出的工具配置地址不要加 UTM{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_MODEL_ID, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: YOUR_SMALL_MODEL_ID } }这个文件可以放在用户目录下的~/.claude/settings.json也可以按 Claude Code 当前版本支持的方式放到项目级.claude/settings.json。如果放项目级建议只放非敏感配置Key 用环境变量注入。更直接的方式是在 shell 里导出export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELYOUR_MODEL_ID export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODELYOUR_SMALL_MODEL_ID注意两点。第一ANTHROPIC_BASE_URL先按https://taotoken.net/api填不要自行拼/v1、/anthropic或其他后缀除非 TaoToken 文档对某个工具明确说明。第二ANTHROPIC_MODEL和ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL要填 TaoToken 控制台里可用的模型 ID不要凭记忆写其他平台的模型名。模型映射错误时常见表现不是立刻报错而是请求被拒绝或返回不符合预期的结果。改完后先做空请求验证不要一上来就跑完整 Pi 任务claude --version claude doctor claude -p 只回复 OK --output-format json如果claude doctor能看到当前配置并且claude -p返回 JSON就说明 Claude Code 已经走通 TaoToken 通道。接下来再跑 Pi 任务才能把失败原因定位到任务本身而不是认证或 Base URL。若返回 401、403、404先不要改任务提示词直接去下一节排障。3. Claude Code 跑 Pi 任务目录、命令与成功率记录要让“Claude Code 跑 Pi 任务”可复现建议把 Pi 任务拆成本地任务集。每个任务一个目录包含提示词和本地验收脚本。这样你改 Base URL、换模型、换 harness 时任务入口不变结果可以横向比较。目录可以这样组织pi-tasks/ task-001/ prompt.md verify.sh task-002/ prompt.md verify.sh results/prompt.md只描述任务目标、修改范围和验收方式。示例你正在本地仓库执行一个编码修复任务。 要求 1. 只修改任务涉及的源文件 2. 不访问外部网络 3. 完成后运行 verify.sh 4. 输出修改说明和未完成项。verify.sh由读者在本地执行命令按你的任务替换。这里不要连接生产库也不要让脚本直接操作线上环境#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail # 这里换成你的本地验收命令例如 # npm test # pytest -q # go test ./... echo verify placeholder然后用 Claude Code 非交互跑单个任务并把 JSON 输出落盘#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail TASK_ID${1:?usage: bash run_pi_task.sh task-001} TASK_DIRpi-tasks/${TASK_ID} OUT_DIRpi-tasks/results mkdir -p $OUT_DIR claude -p $(cat $TASK_DIR/prompt.md) \ --output-format json \ --permission-mode acceptEdits \ --max-turns 20 \ $OUT_DIR/${TASK_ID}.claude.json if bash $TASK_DIR/verify.sh $OUT_DIR/${TASK_ID}.verify.log 21; then echo PASS $OUT_DIR/${TASK_ID}.status else echo FAIL $OUT_DIR/${TASK_ID}.status fi运行方式bash run_pi_task.sh task-001这里的关键是Claude Code 负责执行 Pi 任务本地verify.sh负责判定通过或失败。不要让模型自己说“我完成了”就算成功。成功后记录PASS失败记录FAIL。这样你得到的是成功率而不是主观感受。聚合成功率可以用一段本地 Pythonimport json from pathlib import Path root Path(pi-tasks/results) passed 0 total 0 for status in sorted(root.glob(*.status)): total 1 if status.read_text().strip() PASS: passed 1 success_rate passed / total if total else 0 print(fsuccess_rate{passed}/{total}{success_rate:.2%}) for f in sorted(root.glob(*.claude.json)): data json.loads(f.read_text()) usage data.get(usage) or data.get(result, {}).get(usage) or {} print(f.stem, usage, usage)不同 Claude Code 版本返回字段可能不同。如果没有usage就去 TaoToken 控制台按时间窗口核对消耗。这里的产出有三个可复制命令、成功率记录、Token/成本记录。它们比“感觉这个模型更强”可靠得多。4. 成本为什么会被 harness 放大Token 记录表与 TaoToken 账单核对原始评测里最值得工具链改造者注意的一点是harness 对成功率的影响没有成本影响那么显著。换句话说同一个模型换到不同 harness可能都能做出差不多的结果但花费的 Token 差很多。这是因为 harness 会改变推理次数。Claude Code 跑 Pi 任务时典型链路包括读取任务、搜索文件、修改文件、运行测试、读取失败日志、再次修改、再次测试。每一轮工具调用后模型都要重新推理一次。若任务失败后重试次数多输入上下文还会反复带上历史。这时 Base URL 改到 TaoToken 的价值就出现了模型调用统一经过https://taotoken.net/apiToken 消耗可以在 TaoToken 侧集中核对而不是分散在多个供应商后台。你可以把每次任务的结果记录成表日期任务IDharness模型IDBase URL输入Token输出Token缓存读总Token轮数验收备注2025-01-01task-001Claude CodeYOUR_MODEL_IDhttps://taotoken.net/api1200030000150006PASS首次跑通2025-01-01task-002Claude CodeYOUR_MODEL_IDhttps://taotoken.net/api1800045000225009FAIL测试未过成本计算不要用猜测单价。单价以 TaoToken 控制台或模型页为准。记录表里先把 Token 数记准再套价格input_tokens 12000 output_tokens 3000 # 单价请以 TaoToken 控制台或模型页为准这里只是计算模板 input_price_per_million 0.0 output_price_per_million 0.0 cost ( input_tokens / 1_000_000 * input_price_per_million output_tokens / 1_000_000 * output_price_per_million ) print(ftask_cost{cost:.6f})如果你想看完整的用量与 Key 管理可以回到 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_pi_cost核对。重点不是记住某个价格而是建立“任务-模型-harness-Token-验收”的对应关系。这样当别人说“某个 harness 更省”时你能用自己 Pi 任务的数据判断而不是照搬结论。还要注意Claude Code 调用模型执行 Pi 任务时模型推理消耗 Token但消耗被放大的原因往往在 harness 行为。比如--max-turns 20允许最多 20 轮如果一个任务本来 5 轮能结束却因为提示词模糊跑到 15 轮成功率可能没变成本已经翻倍。因此记录轮数、重试次数和失败日志长度和记录 Token 同样重要。5. Codex 和 Pi 通道不要混用 Claude Code 变量config.toml 与 CC Switch 三件套如果你要复现类似“多模型 × 多 harness”的对照最容易犯的错是把 Claude Code 的ANTHROPIC_*环境变量套到 Codex。Claude Code 走 Anthropic 风格配置Codex 走自己的config.toml。两者可以都指向 TaoToken但变量名和配置文件不能混。Codex 的配置示例# ~/.codex/config.toml model YOUR_MODEL_ID model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat环境变量单独导出export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY运行非交互任务codex exec 在本地仓库执行 Pi 任务读取 pi-tasks/task-001/prompt.md 的要求完成后运行 verify.sh并输出修改说明。如果你的 Codex 版本使用不同的协议字段wire_api以实际版本和 TaoToken 文档为准。报协议错误时先改 Codex 的 provider 配置不要用ANTHROPIC_BASE_URL去覆盖它。这是两个 harness 的边界。如果你用 CC Switch 管理多套配置建议拆成三件套Claude Code profile只写~/.claude/settings.json或 Claude Code 支持的环境变量变量名只用ANTHROPIC_*。Codex profile只写~/.codex/config.tomlKey 变量用TAOTOKEN_API_KEY这类独立名字。Pi runner profile只写启动脚本或独立 env 文件给 Pi 任务执行器使用不共享 Claude Code 和 Codex 的 Key 文件。切换后先用空请求确认通道claude -p reply OK codex exec reply OK如果两个命令都能返回再看日志里的目标域名和模型 ID。这样能避免“我明明改了 Claude Code为什么 Codex 也跟着变”或“Codex 报 Anthropic 变量不存在”的串线问题。ANTHROPIC_*只属于 Claude Code 通道不要套到 Codex。6. 改完 Base URL 后的排障清单401、404、模型不存在、成本为空改 Base URL 后最常见的不是模型能力问题而是配置问题。可以按下面清单逐项排查。401 或 403Key 是否来自 TaoToken是否复制时带了空格是否已经失效是否放进了正确的 profile。可以在本地脱敏检查env | grep -E ANTHROPIC|TAOTOKEN|OPENAI | sed s/.*/***/404Base URL 是否误填。Claude Code 通道先填https://taotoken.net/api不要自己加/v1、/anthropic或结尾斜杠。工具配置地址不加 UTM。模型不存在ANTHROPIC_MODEL是否填了 TaoToken 控制台可用的模型 ID。不要从其他平台复制模型名也不要把 Codex 的模型名填进 Claude Code。仍然走旧供应商检查~/.claude/settings.json、项目级.claude/settings.json和当前 shell 环境变量。环境变量通常优先于文件配置但以当前 Claude Code 版本为准。最稳妥的方式是打开新终端只保留一套配置再测试。Codex 报 provider 不匹配确认没有把ANTHROPIC_*塞给 Codex。Codex 只读自己的config.toml和TAOTOKEN_API_KEY这类变量。成本为空不是所有 CLI 都会在 JSON 里返回精确成本。此时用任务 ID、时间窗口和模型 ID 去 TaoToken 控制台核对。记录请求 ID 会更好对账如果返回里有 request id就落盘保存。Pi 任务成功率下降不要立刻换模型。先固定模型和 Base URL只改 harness再固定 harness只改模型。原始评测的 21 个组合说明成功率和成本要分开看。很多时候失败是因为权限模式、最大轮数、验收脚本或任务提示词变了而不是 Base URL 变了。7. 把结果写成可复核的对照实验成功率、Token、成本三张表最后建议把实验写成矩阵而不是零散截图。固定项包括同一批 Pi 任务、同一个本地验收脚本、同一个 Base URLhttps://taotoken.net/api、同一个 Key 管理方式。变更项一次只动一个模型 ID、harness、最大轮数、权限模式。可以先跑基线export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELYOUR_MODEL_ID for t in task-001 task-002 task-003; do bash run_pi_task.sh $t done然后换模型不改脚本export ANTHROPIC_MODELYOUR_SECOND_MODEL_ID for t in task-001 task-002 task-003; do bash run_pi_task.sh $t done最后把结果导出成 CSV至少包含三张表task_id,harness,model,base_url,status,turns,input_tokens,output_tokens,total_tokens,cost task-001,Claude Code,YOUR_MODEL_ID,https://taotoken.net/api,PASS,6,12000,3000,15000,0 task-002,Claude Code,YOUR_MODEL_ID,https://taotoken.net/api,FAIL,9,18000,4500,22500,0当你有了成功率、Token、成本三张表就能回答“改 Base URL 后Claude Code 跑 Pi 任务会怎样”。答案通常不是单点的认证通了请求落到 TaoToken成功率由模型和任务决定成本由 harness 的多轮行为、模型单价和重试次数共同决定。TaoToken 在其中承担的是模型通道和用量核对让你能把 Claude Code、Codex、Pi 三条通道的模型调用统一管理。如果你准备正式切换建议按这个顺序走先用模型对话确认目标模型可用再考虑 Coding Plan然后创建 API Key最后对照 Claude Code 文档写settings.json。这样每一步都有验证点不会把认证、模型映射和 harness 行为混在一起排障。模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_pi_chatCoding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_pi_plan创建 API Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_pi_keysClaude Code 文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_pi_docBase URL 始终填https://taotoken.net/apiKey 用YOUR_API_KEY占位不要提交到仓库。跑通空请求后再用同一批 Pi 任务记录成功率与 Token你的对照实验才算真正开始。
