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. 先把任务说清楚同一把 Key两个 CLI一个 AES-GCM 封装 prompt我想验证的事情很具体手上有 Claude Code CLI 和 OpenAI Codex CLI 两个命令行工具能不能用同一把 TaoToken Key、同一个兼容 Base URL让它们跑同一个「AES-GCM 加密封装」的 prompt然后把完成时间、请求次数、usage 里的 prompt token 和 completion token 都记下来做对照。这个场景对做安全工具、写加解密脚本的人挺实用。AES-GCM 封装涉及 nonce 生成、AAD 拼接、tag 校验、Base64 编码这几步逻辑链不短正好能看出模型在「按规格写代码」上的差异。两个工具都支持自定义 Base URL所以只要 Key 和地址填对就能在同一个账号下横向比。产物有三样一张同 prompt 下的 token 消耗对照表、一份完整的调用日志、以及两个工具各自的配置片段。下面按「先跑通、再对照、最后看限制」的顺序写。2. 操作步骤从建 Key 到两个 CLI 各跑一次2.1 拿 Key 和 Base URL在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册后进控制台创建一把 API Key。兼容 Base URL 统一填https://taotoken.net/api两个工具都用这个地址不需要各配一套。Key 建议单独存一个环境变量别写进代码仓库export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的key2.2 准备统一的测试 prompt把 prompt 存成文件两个工具读同一个文件保证输入完全一致cat /tmp/aes_gcm_prompt.txt EOF 用 Python 写一个 AES-GCM 加密封装模块要求 1. 提供 encrypt(plaintext: bytes, key: bytes, aad: bytes) - dict 2. 返回 dict 含 nonce、ciphertext、tag均为 base64 字符串 3. 提供 decrypt(payload: dict, key: bytes, aad: bytes) - bytes 4. nonce 用 os.urandom(12) 生成禁止复用 5. 解密时 AAD 不匹配要抛异常 6. 附一个 __main__ 自测加密再解密断言原文一致 只输出完整可运行代码不要解释。 EOF2.3 Claude Code CLI 配置与运行Claude Code CLI 通过环境变量指定兼容端点。设置好后用-p走非交互模式方便计时export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_API_KEY$TAOTOKEN_API_KEY /usr/bin/time -v claude -p $(cat /tmp/aes_gcm_prompt.txt) \ /tmp/claude_out.py 2 /tmp/claude_time.log/usr/bin/time -v会输出 wall clock 和最大内存完成时间从这里读。请求次数看工具自身的日志或代理侧计数。2.4 OpenAI Codex CLI 配置与运行Codex CLI 走 OpenAI 兼容协议配置方式类似export OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export OPENAI_API_KEY$TAOTOKEN_API_KEY /usr/bin/time -v codex exec $(cat /tmp/aes_gcm_prompt.txt) \ /tmp/codex_out.py 2 /tmp/codex_time.log两个工具的输出都落到.py文件跑完直接python3 /tmp/claude_out.py和python3 /tmp/codex_out.py验证能不能过自测断言。2.5 记录 usage 的脚本usage 字段在两个工具的返回里位置不同写个小脚本统一抽取import json, re, sys def extract_usage(path): text open(path, encodingutf-8).read() # 兼容两种字段命名 p re.search(rprompt_tokens\s*:\s*(\d), text) c re.search(rcompletion_tokens\s*:\s*(\d), text) return { prompt_tokens: int(p.group(1)) if p else None, completion_tokens: int(c.group(1)) if c else None, } if __name__ __main__: print(json.dumps(extract_usage(sys.argv[1]), ensure_asciiFalse))实际跑的时候usage 通常在响应体的usage对象里或者工具会把它打到 stderr。如果 CLI 默认不打印加--verbose或看它的 debug 日志。3. TaoToken 接入与配置要点两个工具都靠环境变量注入 Base URL 和 KeyTaoToken 在这里的角色就是统一的兼容端点。几个容易踩的点第一Base URL 末尾不要带/v1。https://taotoken.net/api已经是根路径工具内部会自己拼/v1/messages或/v1/chat/completions。多写一层会 404。第二Claude Code CLI 认的是ANTHROPIC_BASE_URLCodex CLI 认的是OPENAI_BASE_URL别把两个变量名搞混。我试过把 Anthropic 的地址填进 Codex结果直接 401因为协议头对不上。第三Key 权限。控制台里创建的 Key 如果绑了模型白名单要确认 Claude 系列和 GPT 系列都在允许列表里否则一个工具能跑、另一个报模型不可用。第四并发。两个 CLI 同时跑会各自占一个请求如果账号有并发限制建议串行执行先跑完一个再跑另一个避免计时被限流干扰。配置检查可以用一条命令快速验证端点通不通curl -s -o /dev/null -w %{http_code}\n \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ https://taotoken.net/api/v1/models返回 200 说明 Key 和地址都对。4. 可验证结果与失败分支4.1 同 prompt 下的 token 消耗对照表下面这张表是我按上面流程跑出来的结构示例。具体数字会随模型版本、温度、是否流式而变本文不含排行分数只给记录格式和量级参考指标Claude Code CLIOpenAI Codex CLI完成时间wall clock约 40–70 秒约 30–60 秒请求次数1非交互单轮1exec 单轮prompt_tokens约 180–220约 180–220completion_tokens约 700–1100约 600–1000自测是否通过通过通过prompt token 两边接近是正常的因为输入文件一模一样。completion token 的差异来自模型输出风格有的倾向写完整 docstring有的直接给代码。4.2 一次完整调用日志以 Claude Code CLI 为例一次成功调用的日志长这样[time] Command being timed: claude -p prompt [time] Elapsed (wall clock) time: 0:00:52 [time] Maximum resident set size: 184320 KB [usage] prompt_tokens196 completion_tokens874 [verify] python3 /tmp/claude_out.py - OKCodex CLI 的日志结构类似只是 usage 字段可能叫input_tokens/output_tokens抽取脚本里加一条正则就行。4.3 失败分支跑不通的情况我遇到三种。一是 401基本是 Key 没导出或变量名写错echo $ANTHROPIC_API_KEY确认一下。二是 404Base URL 多带了/v1去掉即可。三是模型不可用返回里会写 model not found去控制台把对应模型加进 Key 白名单。还有一种隐蔽的工具跑完了但输出文件是空的。这通常是 prompt 里的引号被 shell 吃掉了改用$(cat file)的写法能避免。5. 限制、成本与模型选择成本这块两个工具都按 token 计费prompt 和 completion 分开算。同一个 prompt 下completion token 多的那个总成本更高。想压成本可以在 prompt 里明确「只输出代码不要解释」能砍掉不少 completion token。模型选择上Claude Code CLI 默认走 Claude 系列Codex CLI 默认走 GPT 系列具体可用型号和价格以官网为准https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 。控制台里能看每个模型的实时计费https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 。限制方面非交互模式下两个工具都是单轮不会像交互模式那样多轮追问所以请求次数基本是 1。如果你要测多轮得自己写循环那样请求次数和 token 都会累加对照表要相应调整。最后一个小技巧把两个工具的输出都存成文件后用diff对比代码结构比只看 token 数更能看出模型在「按规格实现」上的差别。AES-GCM 这种有明确 API 契约的任务diff 结果往往比 token 数字更有信息量。 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
Claude Code vs Codex：同一把 TaoToken Key 跑 AES-GCM 封装
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. 先把任务说清楚同一把 Key两个 CLI一个 AES-GCM 封装 prompt我想验证的事情很具体手上有 Claude Code CLI 和 OpenAI Codex CLI 两个命令行工具能不能用同一把 TaoToken Key、同一个兼容 Base URL让它们跑同一个「AES-GCM 加密封装」的 prompt然后把完成时间、请求次数、usage 里的 prompt token 和 completion token 都记下来做对照。这个场景对做安全工具、写加解密脚本的人挺实用。AES-GCM 封装涉及 nonce 生成、AAD 拼接、tag 校验、Base64 编码这几步逻辑链不短正好能看出模型在「按规格写代码」上的差异。两个工具都支持自定义 Base URL所以只要 Key 和地址填对就能在同一个账号下横向比。产物有三样一张同 prompt 下的 token 消耗对照表、一份完整的调用日志、以及两个工具各自的配置片段。下面按「先跑通、再对照、最后看限制」的顺序写。2. 操作步骤从建 Key 到两个 CLI 各跑一次2.1 拿 Key 和 Base URL在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册后进控制台创建一把 API Key。兼容 Base URL 统一填https://taotoken.net/api两个工具都用这个地址不需要各配一套。Key 建议单独存一个环境变量别写进代码仓库export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的key2.2 准备统一的测试 prompt把 prompt 存成文件两个工具读同一个文件保证输入完全一致cat /tmp/aes_gcm_prompt.txt EOF 用 Python 写一个 AES-GCM 加密封装模块要求 1. 提供 encrypt(plaintext: bytes, key: bytes, aad: bytes) - dict 2. 返回 dict 含 nonce、ciphertext、tag均为 base64 字符串 3. 提供 decrypt(payload: dict, key: bytes, aad: bytes) - bytes 4. nonce 用 os.urandom(12) 生成禁止复用 5. 解密时 AAD 不匹配要抛异常 6. 附一个 __main__ 自测加密再解密断言原文一致 只输出完整可运行代码不要解释。 EOF2.3 Claude Code CLI 配置与运行Claude Code CLI 通过环境变量指定兼容端点。设置好后用-p走非交互模式方便计时export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_API_KEY$TAOTOKEN_API_KEY /usr/bin/time -v claude -p $(cat /tmp/aes_gcm_prompt.txt) \ /tmp/claude_out.py 2 /tmp/claude_time.log/usr/bin/time -v会输出 wall clock 和最大内存完成时间从这里读。请求次数看工具自身的日志或代理侧计数。2.4 OpenAI Codex CLI 配置与运行Codex CLI 走 OpenAI 兼容协议配置方式类似export OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export OPENAI_API_KEY$TAOTOKEN_API_KEY /usr/bin/time -v codex exec $(cat /tmp/aes_gcm_prompt.txt) \ /tmp/codex_out.py 2 /tmp/codex_time.log两个工具的输出都落到.py文件跑完直接python3 /tmp/claude_out.py和python3 /tmp/codex_out.py验证能不能过自测断言。2.5 记录 usage 的脚本usage 字段在两个工具的返回里位置不同写个小脚本统一抽取import json, re, sys def extract_usage(path): text open(path, encodingutf-8).read() # 兼容两种字段命名 p re.search(rprompt_tokens\s*:\s*(\d), text) c re.search(rcompletion_tokens\s*:\s*(\d), text) return { prompt_tokens: int(p.group(1)) if p else None, completion_tokens: int(c.group(1)) if c else None, } if __name__ __main__: print(json.dumps(extract_usage(sys.argv[1]), ensure_asciiFalse))实际跑的时候usage 通常在响应体的usage对象里或者工具会把它打到 stderr。如果 CLI 默认不打印加--verbose或看它的 debug 日志。3. TaoToken 接入与配置要点两个工具都靠环境变量注入 Base URL 和 KeyTaoToken 在这里的角色就是统一的兼容端点。几个容易踩的点第一Base URL 末尾不要带/v1。https://taotoken.net/api已经是根路径工具内部会自己拼/v1/messages或/v1/chat/completions。多写一层会 404。第二Claude Code CLI 认的是ANTHROPIC_BASE_URLCodex CLI 认的是OPENAI_BASE_URL别把两个变量名搞混。我试过把 Anthropic 的地址填进 Codex结果直接 401因为协议头对不上。第三Key 权限。控制台里创建的 Key 如果绑了模型白名单要确认 Claude 系列和 GPT 系列都在允许列表里否则一个工具能跑、另一个报模型不可用。第四并发。两个 CLI 同时跑会各自占一个请求如果账号有并发限制建议串行执行先跑完一个再跑另一个避免计时被限流干扰。配置检查可以用一条命令快速验证端点通不通curl -s -o /dev/null -w %{http_code}\n \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ https://taotoken.net/api/v1/models返回 200 说明 Key 和地址都对。4. 可验证结果与失败分支4.1 同 prompt 下的 token 消耗对照表下面这张表是我按上面流程跑出来的结构示例。具体数字会随模型版本、温度、是否流式而变本文不含排行分数只给记录格式和量级参考指标Claude Code CLIOpenAI Codex CLI完成时间wall clock约 40–70 秒约 30–60 秒请求次数1非交互单轮1exec 单轮prompt_tokens约 180–220约 180–220completion_tokens约 700–1100约 600–1000自测是否通过通过通过prompt token 两边接近是正常的因为输入文件一模一样。completion token 的差异来自模型输出风格有的倾向写完整 docstring有的直接给代码。4.2 一次完整调用日志以 Claude Code CLI 为例一次成功调用的日志长这样[time] Command being timed: claude -p prompt [time] Elapsed (wall clock) time: 0:00:52 [time] Maximum resident set size: 184320 KB [usage] prompt_tokens196 completion_tokens874 [verify] python3 /tmp/claude_out.py - OKCodex CLI 的日志结构类似只是 usage 字段可能叫input_tokens/output_tokens抽取脚本里加一条正则就行。4.3 失败分支跑不通的情况我遇到三种。一是 401基本是 Key 没导出或变量名写错echo $ANTHROPIC_API_KEY确认一下。二是 404Base URL 多带了/v1去掉即可。三是模型不可用返回里会写 model not found去控制台把对应模型加进 Key 白名单。还有一种隐蔽的工具跑完了但输出文件是空的。这通常是 prompt 里的引号被 shell 吃掉了改用$(cat file)的写法能避免。5. 限制、成本与模型选择成本这块两个工具都按 token 计费prompt 和 completion 分开算。同一个 prompt 下completion token 多的那个总成本更高。想压成本可以在 prompt 里明确「只输出代码不要解释」能砍掉不少 completion token。模型选择上Claude Code CLI 默认走 Claude 系列Codex CLI 默认走 GPT 系列具体可用型号和价格以官网为准https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 。控制台里能看每个模型的实时计费https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 。限制方面非交互模式下两个工具都是单轮不会像交互模式那样多轮追问所以请求次数基本是 1。如果你要测多轮得自己写循环那样请求次数和 token 都会累加对照表要相应调整。最后一个小技巧把两个工具的输出都存成文件后用diff对比代码结构比只看 token 数更能看出模型在「按规格实现」上的差别。AES-GCM 这种有明确 API 契约的任务diff 结果往往比 token 数字更有信息量。 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
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