告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度1. 同一把 Key两个终端这次对比要解决什么Claude Code 和 Codex 都能读仓库、改文件、跑测试但把它们放在同一个 GitHub issue 上token 账单和墙钟时间往往差出一截。问题在于多数对比要么用两家各自的官方额度要么中途换了模型变量根本压不住。我这次的做法是同一把 TaoToken Key、同一个仓库、同一个 issue、同一份验收命令只换执行工具。TaoToken 在这里不是被评测对象它是两家工具共用的 API 兼容通道——拿 Key、填 Base URL 这一步走它之后 Claude Code 和 Codex 各自怎么烧 token、怎么卡住才是正文要记录的东西。先把入口放这里TaoToken 是统一 API 通道注册后创建 KeyBase URL 统一填https://taotoken.net/api。注意这个地址末尾不带/v1Claude Code 和 Codex 的配置里都按原样写。这次选的任务不复杂但足够暴露差异一个真实开源仓库里的 bug——分页参数在边界条件下返回空数组issue 里附了复现步骤和期望行为。任务要求是改源码、补一个回归测试、跑通仓库自带的测试命令。两个工具拿到的是同一段 issue 描述不允许我中途补提示。为什么强调「同一把 Key」因为 Claude Code 默认走 Anthropic 协议Codex 走 OpenAI 协议如果分别用两家的官方 Key你根本分不清 token 差异是工具行为造成的还是两家计费口径、上下文裁剪策略不同造成的。统一走 TaoToken 的兼容通道后两边的请求都落到同一个网关模型 ID 从模型广场选同一个计费口径一致对照才有意义。下面所有配置和数字都基于这一次运行。这是一次运行不代表公榜也不构成对任何模型的排名。本文不含排行分数因为我没有引用任何公榜快照如果你要复现按第 4 节的步骤自己跑一遍数字大概率和我不同——工具版本、仓库状态、模型版本都会影响结果。2. 任务与环境同一个 issue两份执行记录2.1 仓库与 issue 的选择标准我挑仓库有三条硬标准。第一测试命令必须能在本地几分钟内跑完否则一次对照要等半小时没法做。第二issue 描述要包含明确的复现步骤和期望输出这样两个工具拿到的初始信息完全一致我不需要额外解释。第三仓库不能太大否则工具读文件阶段就会把上下文吃满token 差异会被「谁先找到相关文件」这种偶然因素主导。最终选的是一个中等规模的 TypeScript 后端仓库issue 是关于分页游标在limit0时返回空数组而不是默认页大小。这个 bug 的定位路径清晰先找分页工具函数再看调用方最后补测试。两个工具都有机会用 grep、读文件、改代码、跑测试的标准流程完成。2.2 环境固定项为了让对照可复现我把这些变量钉死同一台机器同一时间窗口内跑完两次避免机器负载差异。同一个仓库 commit跑之前git status确认干净跑完git checkout .重置。同一把 TaoToken Key同一个模型 ID以模型广场为准我选的是广场里标注适合代码任务的那个。同一段 issue 文本直接粘贴不加任何额外提示。同一份验收命令仓库的npm test加上我手动确认 bug 是否修复的那条 curl。工具版本方面Claude Code 和 Codex 都用当时的最新稳定版。这里不写具体版本号因为版本迭代快你复现时大概率已经更新关键是两边都用「当前最新」而不是一个旧版一个新版。2.3 记录什么每次运行我记录四类数据prompt token、completion token、总 token、墙钟耗时。token 数从 TaoToken 控制台的用量页读耗时用time命令包住整个工具调用。另外记一个「是否完成」——工具是否真的改对了代码并让测试通过还是改了一半卡住。这里有个细节Claude Code 和 Codex 都会在内部做多轮工具调用每一轮都是一次 API 请求。控制台看到的是这些请求的累加。所以「总 token」其实是整个 agent 循环的消耗不是单次对话的消耗。这正是我想对比的——同样一个任务两个工具的 agent 循环效率差多少。3. 两个工具怎么接到同一把 Key3.1 先拿 Key 和确认 Base URL不管用哪个工具第一步都一样打开 TaoToken 注册进控制台创建 Key。Key 的占位符统一写成YOUR_API_KEY实际使用时替换成你自己的。Base URL 固定为https://taotoken.net/api再强调一次末尾不带/v1。Claude Code 和 Codex 的配置里都按这个原样填。模型 ID 以模型广场为准不要凭记忆写gpt-5之类的名字当正式配置——广场里有什么你就填什么。3.2 Claude Code 的配置Claude Code 走 Anthropic 协议配置有三个关键环境变量export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELYOUR_MODEL_ID如果你不想每次开终端都 export写进~/.claude/settings.json的env字段{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_MODEL_ID } }注意ANTHROPIC_AUTH_TOKEN不是ANTHROPIC_API_KEY这两个变量名容易混。填错的话 Claude Code 会报鉴权失败但错误信息不一定直说是变量名的问题。3.3 Codex 的配置Codex 走 OpenAI 协议配置在~/.codex/config.toml。不要把ANTHROPIC_*那套套到 Codex 上协议不同变量名也不同。Codex 的配置大致长这样model YOUR_MODEL_ID model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY然后在环境里设置TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY。这里的env_key是告诉 Codex 去哪个环境变量读 Key名字你可以自己定只要和实际 export 的一致。3.4 用 CC Switch 管理两套配置如果你两个工具都要频繁切换手动改配置文件很烦。CC Switch 这类工具可以存多套供应商配置每套填自定义供应商名、Base URL、Key、模型 ID 四样。切换时它帮你改对应的配置文件省得手抖改错。CC Switch 里配置时同样注意Claude Code 那套填 Anthropic 协议Codex 那套填 OpenAI 协议Base URL 都是https://taotoken.net/api。模型 ID 从广场复制别手打。3.5 验证连通性配置完先别急着跑任务用一条最小请求确认通道通了。Claude Code 里随便问一句「这个仓库用什么测试框架」Codex 里同理。如果返回正常说明 Key、Base URL、模型 ID 三样都对。如果报 401先查 Key 有没有复制全如果报 404先查 Base URL 是不是多写了/v1或者少了/api。这一步很重要因为 agent 任务跑起来后如果通道有问题你会在任务中途看到一堆工具调用失败很难判断是工具的问题还是配置的问题。先验证连通把配置变量排除掉。4. 对照表同一 issue 的 token 与耗时4.1 本次运行的数据下面是这一次运行的结果。再强调一次运行不代表公榜不含排行分数。数字来自 TaoToken 控制台用量页和本地time记录。指标Claude CodeCodexprompt token见下方说明见下方说明completion token见下方说明见下方说明总 token见下方说明见下方说明墙钟耗时见下方说明见下方说明是否完成是是我没有在这里填具体数字原因是这次运行的数字受模型版本、仓库状态、工具版本影响很大写死一个数反而误导。正确的做法是你按第 4.2 节的步骤自己跑一遍从你自己的控制台读数字填进这张表。表格结构给你了数据要你自己产。如果你一定要一个量级参考两个工具在这个任务上都完成了修复测试都通过了。token 消耗上agent 循环轮数多的那个工具总 token 更高这是结构性的不是偶然。4.2 怎么复现这张表复现步骤按顺序来选一个带明确复现步骤的 issue仓库测试命令能在几分钟内跑完。克隆仓库git checkout到 issue 对应的 commit确认git status干净。按第 3 节配好 Claude Code 和 Codex两边用同一把 Key、同一个模型 ID。把 issue 文本原样粘贴给 Claude Code让它执行。用time包住整个调用。跑完记录控制台用量页的 prompt/completion tokentime输出的耗时以及测试是否通过。git checkout .重置仓库确认干净。同样流程跑 Codex记录同样四项。填进上面的表格。关键纪律两次运行之间必须重置仓库否则第二个工具会看到第一个工具改过的代码对照就废了。另外两次运行尽量在相近的时间窗口内完成避免模型侧负载波动影响耗时。4.3 读表时注意什么第一token 总数不等于「谁更聪明」。agent 循环轮数多可能是因为工具更谨慎多读了几次文件确认也可能是因为它走了弯路。要结合「是否完成」和「改动的正确性」一起看。第二耗时受网络和模型侧排队影响单次运行的耗时差异不能直接归因于工具。多跑几次取中位数才有意义。第三prompt token 和 completion token 的比例能看出工具的行为模式。prompt 占比高说明它反复把上下文塞进请求completion 占比高说明它一次生成的内容多。两种模式各有适用场景。第四也是最容易忽略的两个工具的上下文管理策略不同。Claude Code 和 Codex 在读到长文件时怎么裁剪、怎么保留关键信息直接决定了后续轮次的 prompt token。这个差异在任务前期不明显到后期会放大。5. 排障本篇配置里踩过的坑5.1 Base URL 多写 /v1最常见的错。https://taotoken.net/api是对的写成https://taotoken.net/api/v1就会 404。Claude Code 和 Codex 的配置里都按不带/v1的写法填。5.2 Claude Code 用了 ANTHROPIC_API_KEY变量名是ANTHROPIC_AUTH_TOKEN不是ANTHROPIC_API_KEY。填错会鉴权失败。如果你在settings.json里写确认字段名拼对。5.3 Codex 套了 Anthropic 变量Codex 走 OpenAI 协议ANTHROPIC_*那套对它无效。配置写在~/.codex/config.tomlKey 通过env_key指定的环境变量读。5.4 模型 ID 手打写错模型 ID 从模型广场复制不要手打。手打容易多空格、少字符报错信息又不一定直说模型不存在。5.5 两次运行之间没重置仓库这个坑最隐蔽。第一个工具改完代码第二个工具看到的是改过的版本任务难度直接变了。每次跑之前git status确认干净。5.6 把工具生成的命令直接在生产环境跑AI 工具生成或解释命令、SQL 可以但不要让它直连你的生产库或生产机执行。正确做法是让它生成命令你在本地或测试环境执行把结果贴回对话。这次任务全程在本地克隆的仓库里跑没有碰任何生产资源。6. 用同一把 Key 复现你的对照表对照表跑完后打开 模型对话 确认你用的模型 ID 和广场一致顺便试一条最小请求验证通道。长期做这类对比的话Coding Plan 比按次调用更好管理额度。Key 在 控制台 创建Claude Code 的三件套配置对照 接入文档。回到这次对比本身Claude Code 和 Codex 的差异不在「谁更强」而在 agent 循环的行为模式。同一把 Key 把计费口径统一后你看到的 token 差异才是工具行为造成的。想验证这次评测的调用有没有入账去控制台用量页看想自己产一张对照表按第 4.2 节走一遍数字填进第 4.1 节的表格结构里。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度