1. Harness 日志里的 TaoToken Key 留痕TaoTokenhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_intro在可观测性工程师的视角里vivo 蓝心 Harness 调度 BlueLM-RealTime 这类实时链路最棘手的不是“模型能不能回答”而是“每一次实时调度触发的模型调用到底是谁、在哪个任务、用哪个 Key、消耗了多少 Token、耗时卡在哪一段”。外部热点是 vivo 发布多款蓝心大模型并推出系统级 HarnessBlueLM-RealTime 被放在实时调度链路里但热点本身不能替你定位 401、429 或 trace 断链。我会先把模型调用出口统一到 TaoToken到 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_intro 领 KeyBase URL 固定为 https://taotoken.net/api。这样 Harness 调度的每一次实时模型调用都会经过同一个可观测出口日志字段、Trace 标签和 Key 脱敏规则才有统一的落点。这里要先把边界说清楚消耗 Token 的主体不是“Harness 本身”而是 Harness 在实时调度过程中触发的模型调用。Harness 负责任务状态推进、技能编排和实时决策BlueLM-RealTime 负责在关键路径上给出低延迟推理结果作为可观测性工程师你要记录的是“谁调用了哪个模型、这次调用属于哪个 Harness 任务、用了哪个 TaoToken Key、Key 有没有泄漏、Token 花在输入还是输出、重试了几次”。如果这些字段散落在客户端控制台、服务端网关和模型返回体里排障就会变成猜谜。这篇内容不从新闻评论角度展开而是按可复现的顺序走先创建并保护 TaoToken Key再定义日志字段然后分别给出 Claude Code、Codex、CC Switch 的配置写法最后落到 Trace 标签、Key 脱敏规则和排障清单。你可以把文中的YOUR_API_KEY换成真实 Key但不要把它写进任何会提交到 Git 的文件。所有命令都在本地执行日志、SQL、grep 都由你控制。2. 创建 TaoToken Key 并定义三条脱敏规则先把 Key 的入口和 Base URL 固定下来。注册、登录、创建 Key 的步骤都在 TaoToken 官网完成https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_key_rule 。创建后你会得到类似YOUR_API_KEY的凭据工具侧统一用环境变量注入Base URL 只写https://taotoken.net/api。不要在客户端里硬编码 Key也不要把 Key 拼进 URL 查询参数否则代理日志、浏览器历史和异常上报都会留下明文。本地最小验证如下只做环境变量注入和指纹生成不打印完整 Key# 本地环境真实 Key 只存在于环境变量不写进仓库 export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_FP_SALTharness-observability-v1 # 生成 api_key_fingerprint用于日志关联不要输出完整 Key python3 - PY import hashlib import os key os.environ.get(TAOTOKEN_API_KEY, ) if not key or key YOUR_API_KEY: raise SystemExit(请先把 YOUR_API_KEY 替换为真实 Key再执行指纹生成) salt os.environ.get(TAOTOKEN_FP_SALT, harness-observability-v1) fp hashlib.sha256((salt key).encode(utf-8)).hexdigest()[:12] print(fapi_key_fingerprint{fp}) print(fbase_url{os.environ.get(TAOTOKEN_BASE_URL)}) PY三条脱敏规则建议直接写进团队规范并在代码评审里检查规则编号规则内容落地方式R1任何日志、Trace、异常栈、告警消息中不得出现完整 Key只允许记录api_key_id和api_key_fingerprintR2环境变量展开值不进入异常消息捕获异常时替换为YOUR_API_KEY占位符R3日志采集侧二次过滤明显凭据模式对api_key、authorization、bearer后接长字符串做***REDACTED***替换一个可复制的本地检查脚本#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail LOG_DIR${HOME}/.taotoken/harness-logs mkdir -p $LOG_DIR # 检查是否出现疑似明文 Key命中则打印文件名和行号 grep -R --line-number -E \ (sk-[A-Za-z0-9._-]{8,}|Bearer[[:space:]][A-Za-z0-9._-]{8,}|api[_-]?key[[:space:]]*[:][[:space:]]*[]?[A-Za-z0-9._-]{8,}) \ $LOG_DIR || true如果脚本输出为空说明当前日志目录没有明显明文凭据如果输出命中先删除对应日志再排查写入路径。注意api_key_fingerprint可以用 SHA-256 加固定盐生成但盐值也要按环境隔离不要把盐和 Key 放在同一个配置仓库。3. 日志字段设计实时调度产生的模型调用要落哪些列Harness 调度 BlueLM-RealTime 时日志最容易犯的错误是只记录“模型名”和“耗时”没有把 Key 与任务关联起来。可观测性工程师需要让一条日志同时回答四个问题这次调用属于哪个 Harness 任务用了哪个 TaoToken Key消耗了多少 Token失败发生在哪一层下面字段表可以直接作为 JSONL 的 schema 基线。字段类型说明tsstringUTC 时间ISO 8601trace_idstring一次 Harness 任务的全链路 IDspan_idstring当前模型调用 spanparent_span_idstring上游调度 span用于还原调用树service.namestring固定为harnessharness.task.idstringHarness 任务 IDharness.skill.idstring触发模型调用的技能 IDharness.schedule.modestring实时调度场景可标记为realtimellm.providerstring固定为taotokenllm.modelstring例如BlueLM-RealTimellm.base_urlstring固定为https://taotoken.net/apillm.api_key_idstringKey 的逻辑 ID不是 Key 本身llm.api_key_fingerprintstringKey 指纹用于关联但不泄漏llm.redactionstring脱敏规则版本例如sha256_salt_v1llm.token.inputnumber输入 Token 数llm.token.outputnumber输出 Token 数llm.token.totalnumber总 Token 数llm.latency_msnumber端到端耗时llm.first_token_msnumber首 Token 耗时实时链路重点指标llm.statusstringok、error、timeout等llm.error.typestring错误分类例如auth_error、rate_limitretry.countnumber本次调用重试次数client.toolstringclaude-code、codex、cc-switch等字段定义好之后日志就不是“文本”而是可聚合的数据。比如你可以按llm.api_key_fingerprint查出某个 Key 在哪些 Harness 任务里被使用也可以按harness.task.id还原一次实时调度的完整模型调用序列。关键点是llm.api_key_fingerprint可以进入日志YOUR_API_KEY不能进入日志。4. Claude Code 接入settings.json 与 ANTHROPIC_* 的可观测写法Claude Code 侧的配置优先走settings.json环境变量使用ANTHROPIC_*系列。Base URL 仍然写https://taotoken.net/apiKey 用YOUR_API_KEY占位。下面是一个可复制的~/.claude/settings.json示例{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_CLAUDE_MODEL, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: YOUR_FAST_MODEL }, permissions: { allow: [] } }不同 Claude Code 版本可能读取ANTHROPIC_AUTH_TOKEN或ANTHROPIC_API_KEY二选一即可不要同时写两个冲突值。配置完成后用一个本地 wrapper 记录启动事件和 Key 指纹不记录 Key 明文#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN${TAOTOKEN_API_KEY:?请先设置 TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY} export ANTHROPIC_MODEL${ANTHROPIC_MODEL:-YOUR_CLAUDE_MODEL} LOG_DIR${HOME}/.taotoken/harness-logs mkdir -p $LOG_DIR LOG_FILE${LOG_DIR}/claude-code.jsonl TS$(date -u %Y-%m-%dT%H:%M:%SZ) FP$(printf %s $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN | sha256sum | cut -c1-12) printf {ts:%s,component:claude-code,provider:taotoken,base_url:%s,api_key_fingerprint:%s,event:start}\n \ $TS $ANTHROPIC_BASE_URL $FP $LOG_FILE exec claude $这段 wrapper 只做三件事注入 Base URL、注入 Key、记录指纹。它不会把ANTHROPIC_AUTH_TOKEN写进 JSONL。你可以在 Claude Code 交互过程中把client.tool固定为claude-code这样后续与 Codex、CC Switch 的日志合并时能按工具维度拆开 Token 消耗。5. Codex 配置config.toml 只认自己的变量不要混用 ANTHROPIC_*Codex 侧不要套用ANTHROPIC_*否则会出现“环境变量明明设了但 Codex 读不到”的假故障。Codex 使用config.tomlBase URL 写https://taotoken.net/apiKey 通过env_key指向TAOTOKEN_API_KEY。示例# ~/.codex/config.toml model YOUR_CODEX_MODEL model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api responses配置后在 shell 里只导出 Codex 自己的变量export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api codex --config $HOME/.codex/config.toml如果需要记录 Codex 调用链路可以再加一个薄 wrapper。注意这里依然只记录指纹不记录 Key#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail export TAOTOKEN_API_KEY${TAOTOKEN_API_KEY:?请先设置 TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY} export RUST_LOG${RUST_LOG:-codexinfo} LOG_DIR${HOME}/.taotoken/harness-logs mkdir -p $LOG_DIR LOG_FILE${LOG_DIR}/codex.jsonl TS$(date -u %Y-%m-%dT%H:%M:%SZ) FP$(printf %s $TAOTOKEN_API_KEY | sha256sum | cut -c1-12) printf {ts:%s,component:codex,provider:taotoken,base_url:%s,api_key_fingerprint:%s,event:start}\n \ $TS https://taotoken.net/api $FP $LOG_FILE exec codex $排障时先看两处~/.codex/config.toml里的base_url是否被改成了别的地址当前 shell 是否真的存在TAOTOKEN_API_KEY。如果只在 Claude Code 里设置过ANTHROPIC_AUTH_TOKENCodex 不会读取它这不是 TaoToken 的问题而是变量作用域不同。6. CC Switch 三件套切换供应商时保留 Trace 标签CC Switch 场景下建议把“三件套”理解为三份互相独立的配置provider 清单、Claude Code 配置、Codex 配置。provider 清单负责声明 TaoToken 的 Base URL 和环境变量名Claude Code 配置使用ANTHROPIC_*Codex 配置使用config.toml。CC Switch 只做切换不改变日志字段和脱敏规则。一个可参考的 provider 清单写法{ providers: [ { id: taotoken, name: TaoToken, baseUrl: https://taotoken.net/api, envKey: TAOTOKEN_API_KEY, apiKeyPlaceholder: YOUR_API_KEY, tags: { llm.provider: taotoken, llm.redaction: sha256_salt_v1 } } ] }三件套的职责可以列成表配置件路径示例关键点provider 清单~/.cc-switch/providers.json只声明 Base URL 和变量名不放真实 KeyClaude Code~/.claude/settings.json使用ANTHROPIC_*不要写入 Codex 配置Codex~/.codex/config.toml使用TAOTOKEN_API_KEY不要混用ANTHROPIC_*切换供应商后Trace 标签必须保留llm.providertaotoken、llm.base_urlhttps://taotoken.net/api、llm.api_key_fingerprint、llm.redactionsha256_salt_v1。这样无论你从哪个客户端发起调用日志都能回答“这次 Harness 调度用的到底是哪套出口”。如果你想先看模型对话效果可以从 https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_chat 进入要长期跑编码任务再走 Coding Plan。官网入口也可以从 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_trace 进入。7. Trace 标签与 JSONL 示例从 Harness 任务到模型调用Trace 标签的目标是让一次实时调度可还原。下面这组标签可以直接作为 OpenTelemetry 属性或日志字段的映射基线服务侧service.nameharness、harness.task.id、harness.skill.id、harness.schedule.moderealtime模型侧llm.providertaotoken、llm.modelBlueLM-RealTime、llm.base_urlhttps://taotoken.net/api凭据侧llm.api_key_id、llm.api_key_fingerprint、llm.redactionsha256_salt_v1消耗侧llm.token.input、llm.token.output、llm.token.total性能侧llm.latency_ms、llm.first_token_ms、retry.count结果侧llm.status、llm.error.type一条 JSONL 示例{ ts: 2026-01-01T00:00:00Z, trace_id: 4f3c2a9b7d1e4c6f, span_id: a1b2c3d4e5f60718, parent_span_id: c3d4e5f60718293a, service.name: harness, harness.task.id: task-rt-0001, harness.skill.id: skill-schedule-0001, harness.schedule.mode: realtime, llm.provider: taotoken, llm.model: BlueLM-RealTime, llm.base_url: https://taotoken.net/api, llm.api_key_id: key_local_0001, llm.api_key_fingerprint: e3b0c44298fc, llm.redaction: sha256_salt_v1, llm.token.input: 128, llm.token.output: 256, llm.token.total: 384, llm.latency_ms: 842, llm.first_token_ms: 210, llm.status: ok, retry.count: 0, client.tool: claude-code }注意llm.api_key_id和llm.api_key_fingerprint不是同一个东西。api_key_id可以由你在创建 Key 时自行命名例如key_local_0001api_key_fingerprint由 Key 加盐哈希得到。两者都可以进日志但都不能反推出YOUR_API_KEY。如果日志里出现完整 Key优先检查异常捕获、HTTP 客户端 debug 日志和 CI 环境变量回显。8. 排障手册Key 留痕常见错误与修复错误 1401 或 403但环境变量看起来没问题。先确认 Key 是否真的注入到当前进程而不是只写进了 shell 配置文件。用env | grep -E TAOTOKEN|ANTHROPIC检查变量名Claude Code 看ANTHROPIC_*Codex 看TAOTOKEN_API_KEY。再核对api_key_fingerprint是否和日志里的一致。如果指纹不一致说明当前进程用的根本不是同一把 Key。错误 2404 或路径拼接错误。Base URL 必须是https://taotoken.net/api。有些客户端会自动追加/v1或/chat/completions有些不会。不要手动把 Base URL 改成带双斜杠或带额外路径的地址。先保持配置为https://taotoken.net/api再看客户端实际请求路径。错误 3Trace 断链找不到模型调用。检查trace_id是否从 Harness 任务透传到客户端。Claude Code、Codex 的 wrapper 至少要在启动日志里写入trace_id或harness.task.id。如果 Trace 只在服务端有而客户端没有就会出现“任务日志有、模型日志无”的断层。错误 4日志里疑似出现完整 Key。立即运行本地扫描grep -R --line-number -E \ (sk-[A-Za-z0-9._-]{8,}|Bearer[[:space:]][A-Za-z0-9._-]{8,}|api[_-]?key[[:space:]]*[:][[:space:]]*[]?[A-Za-z0-9._-]{8,}) \ ${HOME}/.taotoken/harness-logs || true命中后不要只删除日志还要修复写入点。常见写入点包括HTTP debug 日志、异常堆栈、CI 变量回显、前端控制台 console。修复后用同一脚本复扫。错误 5Token 数对不上。先区分输入、输出和总量llm.token.input、llm.token.output、llm.token.total。如果客户端统计的是字符数服务端统计的是模型 Token两者天然不一致。建议以模型返回体中的 usage 为准客户端只做辅助校验。实时调度链路还要关注llm.first_token_ms它比总耗时更能反映首包慢的问题。错误 6CC Switch 切换后 Key 留痕丢失。检查 provider 清单里的envKey是否与 shell 导出的变量一致。Claude Code 走ANTHROPIC_*Codex 走TAOTOKEN_API_KEY不要因为 CC Switch 切换就把 Codex 的变量改成ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。切换后重新生成一次指纹并写入启动日志。9. 从模型对话到 Coding Plan四步完成 Key 留痕闭环如果你还没有 Key按这个顺序走一遍即可先体验模型对话再决定是否进入 Coding Plan然后创建 API Key最后按 Claude Code 文档完成配置。每一步都建议用独立的utm_content标记方便你在日志里区分来源。模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_chatCoding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_plan创建 API Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_keyClaude Code 文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_cc最后再强调一次配置边界Base URL 统一为https://taotoken.net/apiKey 占位符统一写YOUR_API_KEYClaude Code 使用ANTHROPIC_*Codex 使用config.toml和TAOTOKEN_API_KEYCC Switch 只负责切换 provider。日志字段、Trace 标签和 Key 脱敏规则一旦固定下来Harness 调度 BlueLM-RealTime 的每一次实时模型调用都能被追溯Token 消耗也有明确归属。
看蓝心 Harness 调度 BlueLM-RealTime，TaoToken Key 在日志里怎么留痕
1. Harness 日志里的 TaoToken Key 留痕TaoTokenhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_intro在可观测性工程师的视角里vivo 蓝心 Harness 调度 BlueLM-RealTime 这类实时链路最棘手的不是“模型能不能回答”而是“每一次实时调度触发的模型调用到底是谁、在哪个任务、用哪个 Key、消耗了多少 Token、耗时卡在哪一段”。外部热点是 vivo 发布多款蓝心大模型并推出系统级 HarnessBlueLM-RealTime 被放在实时调度链路里但热点本身不能替你定位 401、429 或 trace 断链。我会先把模型调用出口统一到 TaoToken到 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_intro 领 KeyBase URL 固定为 https://taotoken.net/api。这样 Harness 调度的每一次实时模型调用都会经过同一个可观测出口日志字段、Trace 标签和 Key 脱敏规则才有统一的落点。这里要先把边界说清楚消耗 Token 的主体不是“Harness 本身”而是 Harness 在实时调度过程中触发的模型调用。Harness 负责任务状态推进、技能编排和实时决策BlueLM-RealTime 负责在关键路径上给出低延迟推理结果作为可观测性工程师你要记录的是“谁调用了哪个模型、这次调用属于哪个 Harness 任务、用了哪个 TaoToken Key、Key 有没有泄漏、Token 花在输入还是输出、重试了几次”。如果这些字段散落在客户端控制台、服务端网关和模型返回体里排障就会变成猜谜。这篇内容不从新闻评论角度展开而是按可复现的顺序走先创建并保护 TaoToken Key再定义日志字段然后分别给出 Claude Code、Codex、CC Switch 的配置写法最后落到 Trace 标签、Key 脱敏规则和排障清单。你可以把文中的YOUR_API_KEY换成真实 Key但不要把它写进任何会提交到 Git 的文件。所有命令都在本地执行日志、SQL、grep 都由你控制。2. 创建 TaoToken Key 并定义三条脱敏规则先把 Key 的入口和 Base URL 固定下来。注册、登录、创建 Key 的步骤都在 TaoToken 官网完成https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_key_rule 。创建后你会得到类似YOUR_API_KEY的凭据工具侧统一用环境变量注入Base URL 只写https://taotoken.net/api。不要在客户端里硬编码 Key也不要把 Key 拼进 URL 查询参数否则代理日志、浏览器历史和异常上报都会留下明文。本地最小验证如下只做环境变量注入和指纹生成不打印完整 Key# 本地环境真实 Key 只存在于环境变量不写进仓库 export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_FP_SALTharness-observability-v1 # 生成 api_key_fingerprint用于日志关联不要输出完整 Key python3 - PY import hashlib import os key os.environ.get(TAOTOKEN_API_KEY, ) if not key or key YOUR_API_KEY: raise SystemExit(请先把 YOUR_API_KEY 替换为真实 Key再执行指纹生成) salt os.environ.get(TAOTOKEN_FP_SALT, harness-observability-v1) fp hashlib.sha256((salt key).encode(utf-8)).hexdigest()[:12] print(fapi_key_fingerprint{fp}) print(fbase_url{os.environ.get(TAOTOKEN_BASE_URL)}) PY三条脱敏规则建议直接写进团队规范并在代码评审里检查规则编号规则内容落地方式R1任何日志、Trace、异常栈、告警消息中不得出现完整 Key只允许记录api_key_id和api_key_fingerprintR2环境变量展开值不进入异常消息捕获异常时替换为YOUR_API_KEY占位符R3日志采集侧二次过滤明显凭据模式对api_key、authorization、bearer后接长字符串做***REDACTED***替换一个可复制的本地检查脚本#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail LOG_DIR${HOME}/.taotoken/harness-logs mkdir -p $LOG_DIR # 检查是否出现疑似明文 Key命中则打印文件名和行号 grep -R --line-number -E \ (sk-[A-Za-z0-9._-]{8,}|Bearer[[:space:]][A-Za-z0-9._-]{8,}|api[_-]?key[[:space:]]*[:][[:space:]]*[]?[A-Za-z0-9._-]{8,}) \ $LOG_DIR || true如果脚本输出为空说明当前日志目录没有明显明文凭据如果输出命中先删除对应日志再排查写入路径。注意api_key_fingerprint可以用 SHA-256 加固定盐生成但盐值也要按环境隔离不要把盐和 Key 放在同一个配置仓库。3. 日志字段设计实时调度产生的模型调用要落哪些列Harness 调度 BlueLM-RealTime 时日志最容易犯的错误是只记录“模型名”和“耗时”没有把 Key 与任务关联起来。可观测性工程师需要让一条日志同时回答四个问题这次调用属于哪个 Harness 任务用了哪个 TaoToken Key消耗了多少 Token失败发生在哪一层下面字段表可以直接作为 JSONL 的 schema 基线。字段类型说明tsstringUTC 时间ISO 8601trace_idstring一次 Harness 任务的全链路 IDspan_idstring当前模型调用 spanparent_span_idstring上游调度 span用于还原调用树service.namestring固定为harnessharness.task.idstringHarness 任务 IDharness.skill.idstring触发模型调用的技能 IDharness.schedule.modestring实时调度场景可标记为realtimellm.providerstring固定为taotokenllm.modelstring例如BlueLM-RealTimellm.base_urlstring固定为https://taotoken.net/apillm.api_key_idstringKey 的逻辑 ID不是 Key 本身llm.api_key_fingerprintstringKey 指纹用于关联但不泄漏llm.redactionstring脱敏规则版本例如sha256_salt_v1llm.token.inputnumber输入 Token 数llm.token.outputnumber输出 Token 数llm.token.totalnumber总 Token 数llm.latency_msnumber端到端耗时llm.first_token_msnumber首 Token 耗时实时链路重点指标llm.statusstringok、error、timeout等llm.error.typestring错误分类例如auth_error、rate_limitretry.countnumber本次调用重试次数client.toolstringclaude-code、codex、cc-switch等字段定义好之后日志就不是“文本”而是可聚合的数据。比如你可以按llm.api_key_fingerprint查出某个 Key 在哪些 Harness 任务里被使用也可以按harness.task.id还原一次实时调度的完整模型调用序列。关键点是llm.api_key_fingerprint可以进入日志YOUR_API_KEY不能进入日志。4. Claude Code 接入settings.json 与 ANTHROPIC_* 的可观测写法Claude Code 侧的配置优先走settings.json环境变量使用ANTHROPIC_*系列。Base URL 仍然写https://taotoken.net/apiKey 用YOUR_API_KEY占位。下面是一个可复制的~/.claude/settings.json示例{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_CLAUDE_MODEL, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: YOUR_FAST_MODEL }, permissions: { allow: [] } }不同 Claude Code 版本可能读取ANTHROPIC_AUTH_TOKEN或ANTHROPIC_API_KEY二选一即可不要同时写两个冲突值。配置完成后用一个本地 wrapper 记录启动事件和 Key 指纹不记录 Key 明文#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN${TAOTOKEN_API_KEY:?请先设置 TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY} export ANTHROPIC_MODEL${ANTHROPIC_MODEL:-YOUR_CLAUDE_MODEL} LOG_DIR${HOME}/.taotoken/harness-logs mkdir -p $LOG_DIR LOG_FILE${LOG_DIR}/claude-code.jsonl TS$(date -u %Y-%m-%dT%H:%M:%SZ) FP$(printf %s $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN | sha256sum | cut -c1-12) printf {ts:%s,component:claude-code,provider:taotoken,base_url:%s,api_key_fingerprint:%s,event:start}\n \ $TS $ANTHROPIC_BASE_URL $FP $LOG_FILE exec claude $这段 wrapper 只做三件事注入 Base URL、注入 Key、记录指纹。它不会把ANTHROPIC_AUTH_TOKEN写进 JSONL。你可以在 Claude Code 交互过程中把client.tool固定为claude-code这样后续与 Codex、CC Switch 的日志合并时能按工具维度拆开 Token 消耗。5. Codex 配置config.toml 只认自己的变量不要混用 ANTHROPIC_*Codex 侧不要套用ANTHROPIC_*否则会出现“环境变量明明设了但 Codex 读不到”的假故障。Codex 使用config.tomlBase URL 写https://taotoken.net/apiKey 通过env_key指向TAOTOKEN_API_KEY。示例# ~/.codex/config.toml model YOUR_CODEX_MODEL model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api responses配置后在 shell 里只导出 Codex 自己的变量export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api codex --config $HOME/.codex/config.toml如果需要记录 Codex 调用链路可以再加一个薄 wrapper。注意这里依然只记录指纹不记录 Key#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail export TAOTOKEN_API_KEY${TAOTOKEN_API_KEY:?请先设置 TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY} export RUST_LOG${RUST_LOG:-codexinfo} LOG_DIR${HOME}/.taotoken/harness-logs mkdir -p $LOG_DIR LOG_FILE${LOG_DIR}/codex.jsonl TS$(date -u %Y-%m-%dT%H:%M:%SZ) FP$(printf %s $TAOTOKEN_API_KEY | sha256sum | cut -c1-12) printf {ts:%s,component:codex,provider:taotoken,base_url:%s,api_key_fingerprint:%s,event:start}\n \ $TS https://taotoken.net/api $FP $LOG_FILE exec codex $排障时先看两处~/.codex/config.toml里的base_url是否被改成了别的地址当前 shell 是否真的存在TAOTOKEN_API_KEY。如果只在 Claude Code 里设置过ANTHROPIC_AUTH_TOKENCodex 不会读取它这不是 TaoToken 的问题而是变量作用域不同。6. CC Switch 三件套切换供应商时保留 Trace 标签CC Switch 场景下建议把“三件套”理解为三份互相独立的配置provider 清单、Claude Code 配置、Codex 配置。provider 清单负责声明 TaoToken 的 Base URL 和环境变量名Claude Code 配置使用ANTHROPIC_*Codex 配置使用config.toml。CC Switch 只做切换不改变日志字段和脱敏规则。一个可参考的 provider 清单写法{ providers: [ { id: taotoken, name: TaoToken, baseUrl: https://taotoken.net/api, envKey: TAOTOKEN_API_KEY, apiKeyPlaceholder: YOUR_API_KEY, tags: { llm.provider: taotoken, llm.redaction: sha256_salt_v1 } } ] }三件套的职责可以列成表配置件路径示例关键点provider 清单~/.cc-switch/providers.json只声明 Base URL 和变量名不放真实 KeyClaude Code~/.claude/settings.json使用ANTHROPIC_*不要写入 Codex 配置Codex~/.codex/config.toml使用TAOTOKEN_API_KEY不要混用ANTHROPIC_*切换供应商后Trace 标签必须保留llm.providertaotoken、llm.base_urlhttps://taotoken.net/api、llm.api_key_fingerprint、llm.redactionsha256_salt_v1。这样无论你从哪个客户端发起调用日志都能回答“这次 Harness 调度用的到底是哪套出口”。如果你想先看模型对话效果可以从 https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_chat 进入要长期跑编码任务再走 Coding Plan。官网入口也可以从 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_trace 进入。7. Trace 标签与 JSONL 示例从 Harness 任务到模型调用Trace 标签的目标是让一次实时调度可还原。下面这组标签可以直接作为 OpenTelemetry 属性或日志字段的映射基线服务侧service.nameharness、harness.task.id、harness.skill.id、harness.schedule.moderealtime模型侧llm.providertaotoken、llm.modelBlueLM-RealTime、llm.base_urlhttps://taotoken.net/api凭据侧llm.api_key_id、llm.api_key_fingerprint、llm.redactionsha256_salt_v1消耗侧llm.token.input、llm.token.output、llm.token.total性能侧llm.latency_ms、llm.first_token_ms、retry.count结果侧llm.status、llm.error.type一条 JSONL 示例{ ts: 2026-01-01T00:00:00Z, trace_id: 4f3c2a9b7d1e4c6f, span_id: a1b2c3d4e5f60718, parent_span_id: c3d4e5f60718293a, service.name: harness, harness.task.id: task-rt-0001, harness.skill.id: skill-schedule-0001, harness.schedule.mode: realtime, llm.provider: taotoken, llm.model: BlueLM-RealTime, llm.base_url: https://taotoken.net/api, llm.api_key_id: key_local_0001, llm.api_key_fingerprint: e3b0c44298fc, llm.redaction: sha256_salt_v1, llm.token.input: 128, llm.token.output: 256, llm.token.total: 384, llm.latency_ms: 842, llm.first_token_ms: 210, llm.status: ok, retry.count: 0, client.tool: claude-code }注意llm.api_key_id和llm.api_key_fingerprint不是同一个东西。api_key_id可以由你在创建 Key 时自行命名例如key_local_0001api_key_fingerprint由 Key 加盐哈希得到。两者都可以进日志但都不能反推出YOUR_API_KEY。如果日志里出现完整 Key优先检查异常捕获、HTTP 客户端 debug 日志和 CI 环境变量回显。8. 排障手册Key 留痕常见错误与修复错误 1401 或 403但环境变量看起来没问题。先确认 Key 是否真的注入到当前进程而不是只写进了 shell 配置文件。用env | grep -E TAOTOKEN|ANTHROPIC检查变量名Claude Code 看ANTHROPIC_*Codex 看TAOTOKEN_API_KEY。再核对api_key_fingerprint是否和日志里的一致。如果指纹不一致说明当前进程用的根本不是同一把 Key。错误 2404 或路径拼接错误。Base URL 必须是https://taotoken.net/api。有些客户端会自动追加/v1或/chat/completions有些不会。不要手动把 Base URL 改成带双斜杠或带额外路径的地址。先保持配置为https://taotoken.net/api再看客户端实际请求路径。错误 3Trace 断链找不到模型调用。检查trace_id是否从 Harness 任务透传到客户端。Claude Code、Codex 的 wrapper 至少要在启动日志里写入trace_id或harness.task.id。如果 Trace 只在服务端有而客户端没有就会出现“任务日志有、模型日志无”的断层。错误 4日志里疑似出现完整 Key。立即运行本地扫描grep -R --line-number -E \ (sk-[A-Za-z0-9._-]{8,}|Bearer[[:space:]][A-Za-z0-9._-]{8,}|api[_-]?key[[:space:]]*[:][[:space:]]*[]?[A-Za-z0-9._-]{8,}) \ ${HOME}/.taotoken/harness-logs || true命中后不要只删除日志还要修复写入点。常见写入点包括HTTP debug 日志、异常堆栈、CI 变量回显、前端控制台 console。修复后用同一脚本复扫。错误 5Token 数对不上。先区分输入、输出和总量llm.token.input、llm.token.output、llm.token.total。如果客户端统计的是字符数服务端统计的是模型 Token两者天然不一致。建议以模型返回体中的 usage 为准客户端只做辅助校验。实时调度链路还要关注llm.first_token_ms它比总耗时更能反映首包慢的问题。错误 6CC Switch 切换后 Key 留痕丢失。检查 provider 清单里的envKey是否与 shell 导出的变量一致。Claude Code 走ANTHROPIC_*Codex 走TAOTOKEN_API_KEY不要因为 CC Switch 切换就把 Codex 的变量改成ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。切换后重新生成一次指纹并写入启动日志。9. 从模型对话到 Coding Plan四步完成 Key 留痕闭环如果你还没有 Key按这个顺序走一遍即可先体验模型对话再决定是否进入 Coding Plan然后创建 API Key最后按 Claude Code 文档完成配置。每一步都建议用独立的utm_content标记方便你在日志里区分来源。模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_chatCoding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_plan创建 API Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_keyClaude Code 文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentharness_log_cc最后再强调一次配置边界Base URL 统一为https://taotoken.net/apiKey 占位符统一写YOUR_API_KEYClaude Code 使用ANTHROPIC_*Codex 使用config.toml和TAOTOKEN_API_KEYCC Switch 只负责切换 provider。日志字段、Trace 标签和 Key 脱敏规则一旦固定下来Harness 调度 BlueLM-RealTime 的每一次实时模型调用都能被追溯Token 消耗也有明确归属。
