1. Agents API 公测版下Codex harness 的 Token 用量为什么容易看错OpenAI Agents API 公测版最吸引开发者的点是单次 API 调用就能驱动云端 Codex harness把过去需要自己拼装的多步执行链路托管到云端。但在实际排障时真正让人卡住的往往不是“请求能不能通”而是“这条请求到底花了多少 Token”。很多开发者先去 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_intro 拿到 Key再把请求 Base URL 设为 https://taotoken.net/api接口能返回结果可一到控制台就发现同一个任务下有多个 request_id有的显示 input_tokens有的显示 output_tokens还有 cache、reasoning、total 等字段根本不知道哪一条才对应 Codex harness 的真实消耗。会出现这种情况是因为 Agents API 的调用模型和普通聊天补全不一样。普通聊天通常是一问一答一次请求对应一次响应而 Codex harness 更像一个云端执行器它可能在一个任务里拆出规划、读取上下文、调用工具、生成补丁、校验结果等多个阶段。对外看你只发了一次 Agents API 请求对内看TaoToken 侧可能记录了多轮模型调用。于是用量查看就不能只盯着最后一次响应的 usage而要把响应 usage、请求日志、账单字段和本地聚合命令串起来看。本文按“用量查看”这个视角把可复现的路径拆开先从 TaoToken 获取 Key再把 Base URL 指向 https://taotoken.net/api然后用 curl 和 jq 把单次响应的 usage 拆出来接着对照 TaoToken 控制台账单字段最后分别给出 Codex config.toml、Claude Code settings.json 和 CC Switch 三件套的配置方式。重点不是讲概念而是让你能在本地跑命令核对每一笔 Token 消耗。2. 先把链路打通TaoToken Key、Base URL 与 Agents API 请求头如果你还没拿到 Key建议先访问 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_key 完成获取。Key 拿到后不要直接写进代码仓库先放到本地环境变量里。下面以YOUR_API_KEY作为占位符实际使用时替换成你自己的 Key。export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY这里要特别注意工具配置里的 Base URL 是https://taotoken.net/api它不需要再带 UTM 参数也不要凭感觉拼成别的路径。很多 404 或路径重复问题都是因为在客户端里又手动加了一层/v1或/api/v1。除非 TaoToken 对应工具文档明确要求否则先把 Base URL 保持为https://taotoken.net/api。一个最小请求可以这样写。下面示例以 OpenAI 兼容的聊天补全路径展示请求头、认证方式和 usage 返回形态如果你调用的是 Agents API 公测版里的特定路径把API_PATH替换成你实际使用的路径即可。export API_PATH/chat/completions curl -sS $TAOTOKEN_BASE_URL$API_PATH \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: gpt-5-codex, messages: [ {role: user, content: 用一句话说明 Codex harness 的用途} ], stream: false } | tee -a codex_usage.jsonl | jq {id, model, usage}这段命令做了三件事用Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY完成认证。把响应同时追加到codex_usage.jsonl方便后续聚合。用jq只打印id、model和usage先确认 Token 字段有没有回来。如果这里返回 401优先检查 Key 是否复制完整、环境变量是否生效、请求头有没有写成Bearer YOUR_API_KEY。如果返回 404优先检查 Base URL 和API_PATH不要先怀疑模型名。如果返回 200 但usage为空继续看下一节尤其是流式响应和 Agents API 多阶段调用的场景。3. 单次调用返回的 usage 字段用 jq 把 Token 拆开普通响应里最常见的 usage 结构类似下面这样。不同接口、不同模型、是否开启缓存或推理字段名可能略有差异但思路一致输入侧、输出侧、总量分开看。{ id: req_abc123, model: gpt-5-codex, usage: { input_tokens: 1280, output_tokens: 356, total_tokens: 1636, input_tokens_details: { cached_tokens: 512 }, output_tokens_details: { reasoning_tokens: 128 } } }有些 OpenAI 兼容接口会写成prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens。因此写聚合命令时最好做兼容判断而不是只认一种字段名。下面这条命令可以直接从codex_usage.jsonl里把每次请求的 Token 拆出来jq -r [ .id, .model, (.usage.input_tokens // .usage.prompt_tokens // 0), (.usage.output_tokens // .usage.completion_tokens // 0), (.usage.total_tokens // 0), (.usage.input_tokens_details.cached_tokens // 0), (.usage.output_tokens_details.reasoning_tokens // 0) ] | tsv codex_usage.jsonl输出会是一行一条请求包含请求 ID、模型、输入 Token、输出 Token、总 Token、缓存 Token、推理 Token。这样你就能先判断某一次 Agents API 调用是不是因为上下文太长导致输入侧暴涨还是因为 Codex harness 多轮执行导致输出侧累积。如果你用的是流式响应usage 不一定出现在每个 chunk 里。很多兼容接口只在最后一个 chunk 返回 usage而且需要显式打开统计开关。以 OpenAI 兼容参数为例curl -sS $TAOTOKEN_BASE_URL/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: gpt-5-codex, messages: [{role: user, content: ping}], stream: true, stream_options: {include_usage: true} } | tee -a codex_stream_usage.jsonl注意stream_options是否生效取决于接口实现。如果 TaoToken 返回的流式数据里仍然没有 usage就不要在本地硬算字符数冒充 Token应该回到控制台账单或请求日志里核对。用量查看的底线是以服务端返回和账单记录为准本地估算只能作为辅助。当你有了一批codex_usage.jsonl后可以用一条命令做总量聚合jq -s { requests: length, input_tokens: (map(.usage.input_tokens // .usage.prompt_tokens // 0) | add), output_tokens: (map(.usage.output_tokens // .usage.completion_tokens // 0) | add), total_tokens: (map(.usage.total_tokens // 0) | add), cached_tokens: (map(.usage.input_tokens_details.cached_tokens // 0) | add), reasoning_tokens: (map(.usage.output_tokens_details.reasoning_tokens // 0) | add) } codex_usage.jsonl这条聚合命令适合排查“单次任务为什么总 Token 很高”。如果 requests 数量远大于你手动发起的 Agents API 次数说明 Codex harness 在云端拆了多轮调用如果 requests 不多但 input_tokens 很大说明上下文或文件内容被反复带入如果 reasoning_tokens 占比高则要关注模型推理阶段的消耗。4. TaoToken 控制台账单字段对照request_id、model、input/output、cache、total响应里的 usage 适合看单次请求账单字段适合看整体消耗。登录 TaoToken 控制台后建议从官网入口进入https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_billing 。在账单或用量页面里常见字段可以按下面这种方式理解字段含义排查重点created_at请求发生时间对齐你本地运行 Codex harness 的时间窗口request_id服务端请求 ID和响应里的id对照确认是哪一次调用model实际调用的模型检查是否被客户端默认模型覆盖endpoint请求路径区分 Agents API、聊天补全或工具调用input_tokens输入 Token上下文、文件、工具返回是否过长output_tokens输出 Token代码生成、补丁、推理内容是否过多cache_read_tokens缓存读取 Token是否命中缓存影响实际计费cache_write_tokens缓存写入 Token首次写入缓存可能单独记录total_tokens总 Token不一定等于 input output需看计费口径status请求状态失败请求是否计费以账单说明为准一个 Codex harness 任务在账单里可能表现为多条记录。比如你发起一次 Agents API 调用云端 harness 先做任务规划再读取代码上下文再生成修改建议最后做校验。每一轮如果都经过模型就会形成多个request_id。这时不要拿单条total_tokens当作整个任务的消耗而应该按时间窗口、会话 ID 或你自定义的标签聚合。如果你从控制台导出了 CSV可以用本地命令先做粗聚合。下面命令假设第 4 列是 input第 5 列是 output第 8 列是 total实际列顺序以你的导出文件为准。awk -F, NR 1 { input $4; output $5; total $8; count 1; } END { printf requests%d input%d output%d total%d\n, count, input, output, total; } tao_usage.csv如果 CSV 列名更复杂建议先用head -n 3 tao_usage.csv查看表头再按列名调整。不要直接把列号写死在生产脚本里否则账单字段一变统计就会错位。另外账单里的cache_read_tokens和cache_write_tokens很容易被忽略。对于 Codex harness 这种反复带上下文的场景缓存命中会直接影响计费。你在本地看到total_tokens很高但账单金额没有等比例上升通常就是因为部分输入走了缓存读取。反过来如果首次请求写入大量缓存也可能在账单里看到额外的 cache write 记录。5. Codex 配置 config.toml指向 TaoToken 后怎么查 Codex harness 用量Codex 的配置入口是config.toml不要把它和 Claude Code 的ANTHROPIC_*环境变量混在一起。下面是一个示例把自定义 provider 指向 TaoToken并使用TAOTOKEN_API_KEY作为环境变量。实际模型名和wire_api以 TaoToken 控制台及 Codex 版本支持为准。# ~/.codex/config.toml model gpt-5-codex model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api responses然后在 shell 里设置 Keyexport TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY如果你使用的 Codex 版本不识别wire_api responses可以先删掉这一行使用默认值或者根据 TaoToken 文档切换为对应的协议类型。重点检查两件事base_url必须是https://taotoken.net/api不要带 UTM也不要随意加多余路径。env_key指向的环境变量必须真实存在不能只在配置文件里写YOUR_API_KEY而不导出。配置完成后运行一次 Codex 任务然后回到 TaoToken 控制台的 API Keys 或用量页面查看请求记录。推荐用创建 Key 的页面作为入口https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_keys 。在那里你可以新建 Key、禁用旧 Key并结合账单字段核对某个 Key 的消耗。如果你在终端里想确认当前 Codex 进程读到了哪些变量可以用本地命令检查env | grep -E TAOTOKEN|OPENAI|CODEX这里不要把ANTHROPIC_*写进 Codex 配置。Claude Code 和 Codex 是两套客户端变量名和配置文件都不同。混用最常见的后果是请求确实发出去了但你看不到预期账单或者客户端偷偷 fallback 到默认 provider导致用量记在别处。在 Codex harness 场景下建议每次任务后记录三个东西date -u %Y-%m-%dT%H:%M:%SZ | tee -a codex_task_marker.log把任务开始时间、任务名称、使用的 Key 别名写进本地日志。然后拿这个时间窗口去 TaoToken 控制台过滤请求。这样即使一个任务拆成很多request_id你也能按时间聚合而不是在几百条记录里凭感觉找。6. Claude Code 与 CC Switchsettings.json/ANTHROPIC_* 的用量核对Claude Code 的配置方式和 Codex 不同。它通常通过settings.json或ANTHROPIC_*环境变量接入。下面给出一个settings.json示例{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }如果使用 shell 环境变量可以这样设置export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELclaude-sonnet-4-5这里再次强调ANTHROPIC_*只用于 Claude Code 这一类客户端不要把它复制到 Codex 的config.toml或 Codex 的启动环境里。Codex 用量看的是TAOTOKEN_API_KEY、OPENAI_API_KEY和 Codex provider 配置不是ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。如果你使用 CC Switch 管理不同供应商可以把它理解成“三件套”切换Provider选择 TaoToken。Base URL填写https://taotoken.net/api。API Key填写YOUR_API_KEY。再根据客户端类型补模型映射。Claude Code 侧使用ANTHROPIC_*Codex 侧使用config.toml。CC Switch 只是帮你切换配置不会改变服务端账单字段。切换后如果用量对不上先用命令确认当前终端实际生效的是哪套变量env | grep -E ANTHROPIC|OPENAI|TAOTOKEN|CC_SWITCH然后分别发起一次最小请求。Claude Code 侧可以用它自己的命令跑一个短任务Codex 侧运行一个短任务。两边都在 TaoToken 控制台看请求记录对比endpoint、model、input_tokens、output_tokens。这样就能判断是客户端配置错了还是 Codex harness 本身多轮调用导致 Token 累积。7. 用量对不上的排障清单401、404、流式 usage 缺失、缓存与多轮用量查看不准通常不是单一原因。下面按常见现象给一张排障清单。现象一请求返回 401。优先检查 Key 是否有效、是否在请求头里正确携带。TaoToken 创建 Key 的入口建议从控制台走https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_keys 。如果 Key 被禁用或复制时带了空格也会 401。命令排查printf %s\n $TAOTOKEN_API_KEY | wc -c确认长度合理并且没有换行污染。现象二请求返回 404。最常见原因是 Base URL 被改错。工具配置就写https://taotoken.net/api不要自己拼成https://taotoken.net/api/v1/v1。如果客户端会自动追加路径就不要再手动加/v1。Agents API 的特定路径必须按实际文档替换API_PATH不要猜。现象三响应没有 usage。流式响应里 usage 可能只在最后一个 chunk 出现有些接口需要stream_options.include_usage。如果仍为空回到控制台看账单。不要用字符数除以 4 来作为正式用量那只能做粗略估算。现象四本地统计 total 和控制台账单不一致。先检查三个点第一是否把缓存 Token 重复计入第二是否把 reasoning Token 当作普通输出重复计入第三Codex harness 是否拆了多轮请求。账单按服务端请求记录本地只统计你手动看到的那次响应当然会对不上。用request_id和时间窗口对齐。现象五同一个任务消耗突然变大。检查输入上下文是否变长、是否重复带入大文件、是否命中缓存减少。对于 Codex harness尤其要关注工具返回内容是否被多次拼回上下文。可以先用聚合命令看input_tokens和cached_tokens的比例jq -s { input: (map(.usage.input_tokens // .usage.prompt_tokens // 0) | add), cached: (map(.usage.input_tokens_details.cached_tokens // 0) | add) } | . {cache_hit_rate: (if .input 0 then (.cached / .input) else 0 end)} codex_usage.jsonl如果cache_hit_rate很低同时 input 很大说明上下文复用不足需要优化任务拆分或减少重复文件注入。8. 可复现的账单与用量查询命令合集把前面命令整理成一个本地脚本方便每次排查时复用。下面脚本只做本地统计不会连接任何数据库也不会把 Key 打印出来。#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail USAGE_FILE${1:-codex_usage.jsonl} if [[ ! -f $USAGE_FILE ]]; then echo usage file not found: $USAGE_FILE 2 exit 1 fi echo requests jq -s length $USAGE_FILE echo token summary jq -s { input_tokens: (map(.usage.input_tokens // .usage.prompt_tokens // 0) | add), output_tokens: (map(.usage.output_tokens // .usage.completion_tokens // 0) | add), total_tokens: (map(.usage.total_tokens // 0) | add), cached_tokens: (map(.usage.input_tokens_details.cached_tokens // 0) | add), reasoning_tokens: (map(.usage.output_tokens_details.reasoning_tokens // 0) | add) } $USAGE_FILE echo per request jq -r [ .id, .model, (.usage.input_tokens // .usage.prompt_tokens // 0), (.usage.output_tokens // .usage.completion_tokens // 0), (.usage.total_tokens // 0) ] | tsv $USAGE_FILE保存为usage_report.sh然后执行chmod x usage_report.sh ./usage_report.sh codex_usage.jsonl如果你从 TaoToken 控制台导出了账单 CSV可以再加一段汇总awk -F, NR 1 { request_count 1; input $4; output $5; total $8; } END { printf bill_requests%d bill_input%d bill_output%d bill_total%d\n, request_count, input, output, total; } tao_usage.csv对比usage_report.sh的结果和账单 CSV 的汇总你就能快速定位差异来自哪里。常见结论有三种本地请求数少于账单请求数Codex harness 在云端拆了多轮调用。本地输入 Token 少于账单输入 Token上下文或工具返回被服务端重复计入。本地总量大于账单总量本地把缓存或推理 Token 重复计算了。这些命令都建议在你自己的本地终端执行不要把 Key 写进脚本提交到仓库。需要长期保存时使用环境变量或本地密钥管理工具。9. CTA按模型对话 → Coding Plan → 创建 Key → Claude Code 文档走一遍如果你已经能把 Agents API 请求接到https://taotoken.net/api下一步就是根据实际使用强度选择入口并把 Key 管理、Codex 配置和 Claude Code 配置分开核对。建议按下面顺序走一遍先体验模型对话确认模型和调用链是否符合预期https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_chat如果已经用于日常开发查看 Coding Plan 是否更适合持续调用https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_plan进入控制台创建或管理 API Key把YOUR_API_KEY替换成真实 Key并定期轮换https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_keys如果你同时使用 Claude Code按文档配置settings.json或ANTHROPIC_*环境变量不要与 Codex 的config.toml混用https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_claude_code最后再回到官网入口确认最新说明和配置方式https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_final把 Key、Base URL、客户端配置文件、账单字段和本地查询命令这五件事固定成流程后再看 Agents API 驱动 Codex harness 的 Token 用量就不会只看到一堆孤立的 request_id。你能按时间窗口聚合能区分输入、输出、缓存和推理也能判断问题出在客户端配置、请求路径还是云端多轮执行。用量查看这件事本质上就是让每一轮调用都有迹可循。
开发者调 Agents API，Codex harness 的 Token 用量怎么看 TaoToken
1. Agents API 公测版下Codex harness 的 Token 用量为什么容易看错OpenAI Agents API 公测版最吸引开发者的点是单次 API 调用就能驱动云端 Codex harness把过去需要自己拼装的多步执行链路托管到云端。但在实际排障时真正让人卡住的往往不是“请求能不能通”而是“这条请求到底花了多少 Token”。很多开发者先去 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_intro 拿到 Key再把请求 Base URL 设为 https://taotoken.net/api接口能返回结果可一到控制台就发现同一个任务下有多个 request_id有的显示 input_tokens有的显示 output_tokens还有 cache、reasoning、total 等字段根本不知道哪一条才对应 Codex harness 的真实消耗。会出现这种情况是因为 Agents API 的调用模型和普通聊天补全不一样。普通聊天通常是一问一答一次请求对应一次响应而 Codex harness 更像一个云端执行器它可能在一个任务里拆出规划、读取上下文、调用工具、生成补丁、校验结果等多个阶段。对外看你只发了一次 Agents API 请求对内看TaoToken 侧可能记录了多轮模型调用。于是用量查看就不能只盯着最后一次响应的 usage而要把响应 usage、请求日志、账单字段和本地聚合命令串起来看。本文按“用量查看”这个视角把可复现的路径拆开先从 TaoToken 获取 Key再把 Base URL 指向 https://taotoken.net/api然后用 curl 和 jq 把单次响应的 usage 拆出来接着对照 TaoToken 控制台账单字段最后分别给出 Codex config.toml、Claude Code settings.json 和 CC Switch 三件套的配置方式。重点不是讲概念而是让你能在本地跑命令核对每一笔 Token 消耗。2. 先把链路打通TaoToken Key、Base URL 与 Agents API 请求头如果你还没拿到 Key建议先访问 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_key 完成获取。Key 拿到后不要直接写进代码仓库先放到本地环境变量里。下面以YOUR_API_KEY作为占位符实际使用时替换成你自己的 Key。export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY这里要特别注意工具配置里的 Base URL 是https://taotoken.net/api它不需要再带 UTM 参数也不要凭感觉拼成别的路径。很多 404 或路径重复问题都是因为在客户端里又手动加了一层/v1或/api/v1。除非 TaoToken 对应工具文档明确要求否则先把 Base URL 保持为https://taotoken.net/api。一个最小请求可以这样写。下面示例以 OpenAI 兼容的聊天补全路径展示请求头、认证方式和 usage 返回形态如果你调用的是 Agents API 公测版里的特定路径把API_PATH替换成你实际使用的路径即可。export API_PATH/chat/completions curl -sS $TAOTOKEN_BASE_URL$API_PATH \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: gpt-5-codex, messages: [ {role: user, content: 用一句话说明 Codex harness 的用途} ], stream: false } | tee -a codex_usage.jsonl | jq {id, model, usage}这段命令做了三件事用Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY完成认证。把响应同时追加到codex_usage.jsonl方便后续聚合。用jq只打印id、model和usage先确认 Token 字段有没有回来。如果这里返回 401优先检查 Key 是否复制完整、环境变量是否生效、请求头有没有写成Bearer YOUR_API_KEY。如果返回 404优先检查 Base URL 和API_PATH不要先怀疑模型名。如果返回 200 但usage为空继续看下一节尤其是流式响应和 Agents API 多阶段调用的场景。3. 单次调用返回的 usage 字段用 jq 把 Token 拆开普通响应里最常见的 usage 结构类似下面这样。不同接口、不同模型、是否开启缓存或推理字段名可能略有差异但思路一致输入侧、输出侧、总量分开看。{ id: req_abc123, model: gpt-5-codex, usage: { input_tokens: 1280, output_tokens: 356, total_tokens: 1636, input_tokens_details: { cached_tokens: 512 }, output_tokens_details: { reasoning_tokens: 128 } } }有些 OpenAI 兼容接口会写成prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens。因此写聚合命令时最好做兼容判断而不是只认一种字段名。下面这条命令可以直接从codex_usage.jsonl里把每次请求的 Token 拆出来jq -r [ .id, .model, (.usage.input_tokens // .usage.prompt_tokens // 0), (.usage.output_tokens // .usage.completion_tokens // 0), (.usage.total_tokens // 0), (.usage.input_tokens_details.cached_tokens // 0), (.usage.output_tokens_details.reasoning_tokens // 0) ] | tsv codex_usage.jsonl输出会是一行一条请求包含请求 ID、模型、输入 Token、输出 Token、总 Token、缓存 Token、推理 Token。这样你就能先判断某一次 Agents API 调用是不是因为上下文太长导致输入侧暴涨还是因为 Codex harness 多轮执行导致输出侧累积。如果你用的是流式响应usage 不一定出现在每个 chunk 里。很多兼容接口只在最后一个 chunk 返回 usage而且需要显式打开统计开关。以 OpenAI 兼容参数为例curl -sS $TAOTOKEN_BASE_URL/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: gpt-5-codex, messages: [{role: user, content: ping}], stream: true, stream_options: {include_usage: true} } | tee -a codex_stream_usage.jsonl注意stream_options是否生效取决于接口实现。如果 TaoToken 返回的流式数据里仍然没有 usage就不要在本地硬算字符数冒充 Token应该回到控制台账单或请求日志里核对。用量查看的底线是以服务端返回和账单记录为准本地估算只能作为辅助。当你有了一批codex_usage.jsonl后可以用一条命令做总量聚合jq -s { requests: length, input_tokens: (map(.usage.input_tokens // .usage.prompt_tokens // 0) | add), output_tokens: (map(.usage.output_tokens // .usage.completion_tokens // 0) | add), total_tokens: (map(.usage.total_tokens // 0) | add), cached_tokens: (map(.usage.input_tokens_details.cached_tokens // 0) | add), reasoning_tokens: (map(.usage.output_tokens_details.reasoning_tokens // 0) | add) } codex_usage.jsonl这条聚合命令适合排查“单次任务为什么总 Token 很高”。如果 requests 数量远大于你手动发起的 Agents API 次数说明 Codex harness 在云端拆了多轮调用如果 requests 不多但 input_tokens 很大说明上下文或文件内容被反复带入如果 reasoning_tokens 占比高则要关注模型推理阶段的消耗。4. TaoToken 控制台账单字段对照request_id、model、input/output、cache、total响应里的 usage 适合看单次请求账单字段适合看整体消耗。登录 TaoToken 控制台后建议从官网入口进入https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_billing 。在账单或用量页面里常见字段可以按下面这种方式理解字段含义排查重点created_at请求发生时间对齐你本地运行 Codex harness 的时间窗口request_id服务端请求 ID和响应里的id对照确认是哪一次调用model实际调用的模型检查是否被客户端默认模型覆盖endpoint请求路径区分 Agents API、聊天补全或工具调用input_tokens输入 Token上下文、文件、工具返回是否过长output_tokens输出 Token代码生成、补丁、推理内容是否过多cache_read_tokens缓存读取 Token是否命中缓存影响实际计费cache_write_tokens缓存写入 Token首次写入缓存可能单独记录total_tokens总 Token不一定等于 input output需看计费口径status请求状态失败请求是否计费以账单说明为准一个 Codex harness 任务在账单里可能表现为多条记录。比如你发起一次 Agents API 调用云端 harness 先做任务规划再读取代码上下文再生成修改建议最后做校验。每一轮如果都经过模型就会形成多个request_id。这时不要拿单条total_tokens当作整个任务的消耗而应该按时间窗口、会话 ID 或你自定义的标签聚合。如果你从控制台导出了 CSV可以用本地命令先做粗聚合。下面命令假设第 4 列是 input第 5 列是 output第 8 列是 total实际列顺序以你的导出文件为准。awk -F, NR 1 { input $4; output $5; total $8; count 1; } END { printf requests%d input%d output%d total%d\n, count, input, output, total; } tao_usage.csv如果 CSV 列名更复杂建议先用head -n 3 tao_usage.csv查看表头再按列名调整。不要直接把列号写死在生产脚本里否则账单字段一变统计就会错位。另外账单里的cache_read_tokens和cache_write_tokens很容易被忽略。对于 Codex harness 这种反复带上下文的场景缓存命中会直接影响计费。你在本地看到total_tokens很高但账单金额没有等比例上升通常就是因为部分输入走了缓存读取。反过来如果首次请求写入大量缓存也可能在账单里看到额外的 cache write 记录。5. Codex 配置 config.toml指向 TaoToken 后怎么查 Codex harness 用量Codex 的配置入口是config.toml不要把它和 Claude Code 的ANTHROPIC_*环境变量混在一起。下面是一个示例把自定义 provider 指向 TaoToken并使用TAOTOKEN_API_KEY作为环境变量。实际模型名和wire_api以 TaoToken 控制台及 Codex 版本支持为准。# ~/.codex/config.toml model gpt-5-codex model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api responses然后在 shell 里设置 Keyexport TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY如果你使用的 Codex 版本不识别wire_api responses可以先删掉这一行使用默认值或者根据 TaoToken 文档切换为对应的协议类型。重点检查两件事base_url必须是https://taotoken.net/api不要带 UTM也不要随意加多余路径。env_key指向的环境变量必须真实存在不能只在配置文件里写YOUR_API_KEY而不导出。配置完成后运行一次 Codex 任务然后回到 TaoToken 控制台的 API Keys 或用量页面查看请求记录。推荐用创建 Key 的页面作为入口https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_keys 。在那里你可以新建 Key、禁用旧 Key并结合账单字段核对某个 Key 的消耗。如果你在终端里想确认当前 Codex 进程读到了哪些变量可以用本地命令检查env | grep -E TAOTOKEN|OPENAI|CODEX这里不要把ANTHROPIC_*写进 Codex 配置。Claude Code 和 Codex 是两套客户端变量名和配置文件都不同。混用最常见的后果是请求确实发出去了但你看不到预期账单或者客户端偷偷 fallback 到默认 provider导致用量记在别处。在 Codex harness 场景下建议每次任务后记录三个东西date -u %Y-%m-%dT%H:%M:%SZ | tee -a codex_task_marker.log把任务开始时间、任务名称、使用的 Key 别名写进本地日志。然后拿这个时间窗口去 TaoToken 控制台过滤请求。这样即使一个任务拆成很多request_id你也能按时间聚合而不是在几百条记录里凭感觉找。6. Claude Code 与 CC Switchsettings.json/ANTHROPIC_* 的用量核对Claude Code 的配置方式和 Codex 不同。它通常通过settings.json或ANTHROPIC_*环境变量接入。下面给出一个settings.json示例{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }如果使用 shell 环境变量可以这样设置export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELclaude-sonnet-4-5这里再次强调ANTHROPIC_*只用于 Claude Code 这一类客户端不要把它复制到 Codex 的config.toml或 Codex 的启动环境里。Codex 用量看的是TAOTOKEN_API_KEY、OPENAI_API_KEY和 Codex provider 配置不是ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。如果你使用 CC Switch 管理不同供应商可以把它理解成“三件套”切换Provider选择 TaoToken。Base URL填写https://taotoken.net/api。API Key填写YOUR_API_KEY。再根据客户端类型补模型映射。Claude Code 侧使用ANTHROPIC_*Codex 侧使用config.toml。CC Switch 只是帮你切换配置不会改变服务端账单字段。切换后如果用量对不上先用命令确认当前终端实际生效的是哪套变量env | grep -E ANTHROPIC|OPENAI|TAOTOKEN|CC_SWITCH然后分别发起一次最小请求。Claude Code 侧可以用它自己的命令跑一个短任务Codex 侧运行一个短任务。两边都在 TaoToken 控制台看请求记录对比endpoint、model、input_tokens、output_tokens。这样就能判断是客户端配置错了还是 Codex harness 本身多轮调用导致 Token 累积。7. 用量对不上的排障清单401、404、流式 usage 缺失、缓存与多轮用量查看不准通常不是单一原因。下面按常见现象给一张排障清单。现象一请求返回 401。优先检查 Key 是否有效、是否在请求头里正确携带。TaoToken 创建 Key 的入口建议从控制台走https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_keys 。如果 Key 被禁用或复制时带了空格也会 401。命令排查printf %s\n $TAOTOKEN_API_KEY | wc -c确认长度合理并且没有换行污染。现象二请求返回 404。最常见原因是 Base URL 被改错。工具配置就写https://taotoken.net/api不要自己拼成https://taotoken.net/api/v1/v1。如果客户端会自动追加路径就不要再手动加/v1。Agents API 的特定路径必须按实际文档替换API_PATH不要猜。现象三响应没有 usage。流式响应里 usage 可能只在最后一个 chunk 出现有些接口需要stream_options.include_usage。如果仍为空回到控制台看账单。不要用字符数除以 4 来作为正式用量那只能做粗略估算。现象四本地统计 total 和控制台账单不一致。先检查三个点第一是否把缓存 Token 重复计入第二是否把 reasoning Token 当作普通输出重复计入第三Codex harness 是否拆了多轮请求。账单按服务端请求记录本地只统计你手动看到的那次响应当然会对不上。用request_id和时间窗口对齐。现象五同一个任务消耗突然变大。检查输入上下文是否变长、是否重复带入大文件、是否命中缓存减少。对于 Codex harness尤其要关注工具返回内容是否被多次拼回上下文。可以先用聚合命令看input_tokens和cached_tokens的比例jq -s { input: (map(.usage.input_tokens // .usage.prompt_tokens // 0) | add), cached: (map(.usage.input_tokens_details.cached_tokens // 0) | add) } | . {cache_hit_rate: (if .input 0 then (.cached / .input) else 0 end)} codex_usage.jsonl如果cache_hit_rate很低同时 input 很大说明上下文复用不足需要优化任务拆分或减少重复文件注入。8. 可复现的账单与用量查询命令合集把前面命令整理成一个本地脚本方便每次排查时复用。下面脚本只做本地统计不会连接任何数据库也不会把 Key 打印出来。#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail USAGE_FILE${1:-codex_usage.jsonl} if [[ ! -f $USAGE_FILE ]]; then echo usage file not found: $USAGE_FILE 2 exit 1 fi echo requests jq -s length $USAGE_FILE echo token summary jq -s { input_tokens: (map(.usage.input_tokens // .usage.prompt_tokens // 0) | add), output_tokens: (map(.usage.output_tokens // .usage.completion_tokens // 0) | add), total_tokens: (map(.usage.total_tokens // 0) | add), cached_tokens: (map(.usage.input_tokens_details.cached_tokens // 0) | add), reasoning_tokens: (map(.usage.output_tokens_details.reasoning_tokens // 0) | add) } $USAGE_FILE echo per request jq -r [ .id, .model, (.usage.input_tokens // .usage.prompt_tokens // 0), (.usage.output_tokens // .usage.completion_tokens // 0), (.usage.total_tokens // 0) ] | tsv $USAGE_FILE保存为usage_report.sh然后执行chmod x usage_report.sh ./usage_report.sh codex_usage.jsonl如果你从 TaoToken 控制台导出了账单 CSV可以再加一段汇总awk -F, NR 1 { request_count 1; input $4; output $5; total $8; } END { printf bill_requests%d bill_input%d bill_output%d bill_total%d\n, request_count, input, output, total; } tao_usage.csv对比usage_report.sh的结果和账单 CSV 的汇总你就能快速定位差异来自哪里。常见结论有三种本地请求数少于账单请求数Codex harness 在云端拆了多轮调用。本地输入 Token 少于账单输入 Token上下文或工具返回被服务端重复计入。本地总量大于账单总量本地把缓存或推理 Token 重复计算了。这些命令都建议在你自己的本地终端执行不要把 Key 写进脚本提交到仓库。需要长期保存时使用环境变量或本地密钥管理工具。9. CTA按模型对话 → Coding Plan → 创建 Key → Claude Code 文档走一遍如果你已经能把 Agents API 请求接到https://taotoken.net/api下一步就是根据实际使用强度选择入口并把 Key 管理、Codex 配置和 Claude Code 配置分开核对。建议按下面顺序走一遍先体验模型对话确认模型和调用链是否符合预期https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_chat如果已经用于日常开发查看 Coding Plan 是否更适合持续调用https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_plan进入控制台创建或管理 API Key把YOUR_API_KEY替换成真实 Key并定期轮换https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_keys如果你同时使用 Claude Code按文档配置settings.json或ANTHROPIC_*环境变量不要与 Codex 的config.toml混用https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_claude_code最后再回到官网入口确认最新说明和配置方式https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_usage_final把 Key、Base URL、客户端配置文件、账单字段和本地查询命令这五件事固定成流程后再看 Agents API 驱动 Codex harness 的 Token 用量就不会只看到一堆孤立的 request_id。你能按时间窗口聚合能区分输入、输出、缓存和推理也能判断问题出在客户端配置、请求路径还是云端多轮执行。用量查看这件事本质上就是让每一轮调用都有迹可循。
