1. 并发一高就 429先把 Agents API Codex harness 的限流面拆开如果你在 Codex harness 里用 Agents API 公测版跑批量任务并发一高常见的是 429、流式连接中断、任务卡在队列里。先去 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_harness_concurrency 拿 TaoToken Key再把请求 Base URL 设为 https://taotoken.net/api后面所有压测、限流、排障都围绕这把 Key 展开。这里不要把“并发”简单理解成线程数Agents API 公测版把 Codex 的 harness 和基础设施托管在云端一次 API 调用可以驱动一个云端任务但你的客户端、Key、账号、模型、云端排队层都可能成为瓶颈。真正要拆开的是三层第一层是本地客户端并发比如你一次起了多少个codex exec第二层是 TaoToken Key 侧的速率与并发限制通常表现为 HTTP 429、Retry-After、响应变慢第三层是 Codex harness 云端任务队列表现为任务长时间 pending、流式输出中断、超时后无结果。很多“并发一高就失败”的问题并不是模型不能用而是客户端没有做并发闸门、重试没有退避、任务没有幂等键导致短时间把 Key 和 harness 都打到限流边界。本文按可复现的方式走一遍先配置 Codex 的config.toml再用 Agents API 兼容 client 指向 TaoToken接着用不同并发档位压测最后根据 429、超时和 P95 延迟决定队列参数。整个过程只在本地测试仓库执行不要让 Agent 直接连接生产库也不要把压测任务设计成写库或改线上数据。并发限制的关键认知是限流不是单一数字。你可能在并发 5 时完全稳定但在并发 10 时开始出现零星 429也可能客户端并发只有 3但每个任务内部又发起了多个子请求等效并发被放大。Agents API 的 Codex harness 是云端托管单次 API 调用驱动一个 harness 任务任务内部可能还有工具调用、文件读取、代码执行等步骤。因此限流观察要同时记录“外层 API 调用并发”和“任务内部工具调用次数”。如果你只盯着外层并发很容易忽略内部放大。建议在压测时固定任务类型例如只读总结 README、只读解释目录结构、只读生成变更说明避免写文件、提交代码、访问外部数据库。这样得到的限流结果才有可比性。下面先给出最小配置再进入压测。2. TaoToken Key 与 Base URLCodex config.toml 最小可复制配置先把 Key 准备好。在 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_config_toml 创建 Key或在 API Keys 页 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_harness_keys 管理已有 Key。Key 占位符统一写成YOUR_API_KEY不要提交到 Git。Codex 侧使用~/.codex/config.toml核心是把 provider 的base_url指向https://taotoken.net/api并让 Codex 从环境变量读取 Key。注意Codex 不要套ANTHROPIC_*那是 Claude Code 侧的环境变量Codex 用TAOTOKEN_API_KEY或你在 provider 里声明的env_key。# ~/.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 # 如果你的 Codex 版本或 TaoToken 控制台要求 chat completions # 以实际文档为准调整 wire_api不要同时混用两套协议。Linux / macOS 设置环境变量并验证export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY codex --version codex exec 只读任务总结当前目录 README 的章节结构不要修改文件Windows PowerShell 设置方式$env:TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY codex --version codex exec 只读任务总结当前目录 README 的章节结构不要修改文件如果你用 Agents API 的 Python SDK 驱动 Codex harness则把 client 的base_url指向 TaoToken。下面是一个最小 client 示例模型名和 API 形态按你安装的 SDK 版本、TaoToken 控制台可用模型替换import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.getenv(TAOTOKEN_API_KEY, YOUR_API_KEY), base_urlhttps://taotoken.net/api, ) # 这里只演示 client 初始化。 # Agents API / Codex harness 的具体调用方法以你安装的 SDK 版本为准 # 不要把一个异步 Agent 任务写成无限重试的同步循环。配置完成后先用单任务验证链路不要一上来就并发 20。单任务成功只能说明 Key、Base URL、模型名和网络路径可用它不能证明并发安全。接下来要做的是固定任务、固定输入、逐级提升并发并记录 429、超时、P95 延迟和首次失败位置。3. 单 Key 并发压测Codex harness 参数矩阵与 429 记录方法压测目标不是“把服务打挂”而是找到你当前 Key 和 harness 的稳定并发区间。建议参数矩阵如下并发档位1、2、5、10、20每档任务数20任务类型固定为只读总结单任务超时120s客户端最大重试3重试退避从2s开始。记录字段包括成功数、429 数、其他错误数、P95 延迟、首次 429 出现在第几个任务、是否出现流式中断。如果你用 Codex CLI可以在本地仓库根目录运行下面的 Python 脚本。它通过asyncio.Semaphore控制外层并发通过codex exec驱动 Codex harness并把 429 关键字记录下来。# codex_concurrency_probe.py import asyncio import os import re import time from pathlib import Path CONCURRENCY_LEVELS [1, 2, 5, 10, 20] TASKS_PER_LEVEL 20 TIMEOUT_SECONDS 120 LOG_DIR Path(./codex-probe-logs) LOG_DIR.mkdir(exist_okTrue) async def run_one(level: int, index: int, sem: asyncio.Semaphore): async with sem: prompt ( f只读任务 {index}: 总结当前仓库 README 的章节结构 不要修改文件不要执行写操作不要访问生产数据库。 ) started time.perf_counter() env os.environ.copy() env.setdefault(TAOTOKEN_API_KEY, YOUR_API_KEY) proc await asyncio.create_subprocess_exec( codex, exec, prompt, stdoutasyncio.subprocess.PIPE, stderrasyncio.subprocess.STDOUT, envenv, ) try: out, _ await asyncio.wait_for( proc.communicate(), timeoutTIMEOUT_SECONDS, ) except asyncio.TimeoutError: proc.kill() await proc.wait() elapsed time.perf_counter() - started return { level: level, index: index, status: timeout, elapsed: elapsed, tail: 本地超时, } text out.decode(utf-8, errorsignore) elapsed time.perf_counter() - started status ok if re.search(r429|Too Many Requests|rate limit, text, re.I): status 429 elif proc.returncode ! 0: status error log_file LOG_DIR / flevel-{level}-task-{index}.log log_file.write_text(text, encodingutf-8) return { level: level, index: index, status: status, elapsed: elapsed, tail: text[-300:], } async def run_level(level: int): sem asyncio.Semaphore(level) tasks [ run_one(level, i, sem) for i in range(1, TASKS_PER_LEVEL 1) ] results await asyncio.gather(*tasks) ok sum(r[status] ok for r in results) hit_429 sum(r[status] 429 for r in results) timeout sum(r[status] timeout for r in results) error sum(r[status] error for r in results) elapsed sorted(r[elapsed] for r in results) p95_index max(0, int(len(elapsed) * 0.95) - 1) p95 elapsed[p95_index] first_429 next( (r[index] for r in results if r[status] 429), None, ) print( f并发{level:2} 成功{ok:2} 429{hit_429:2} f超时{timeout:2} 错误{error:2} fP95{p95:.2f}s 首次429位置{first_429} ) async def main(): for level in CONCURRENCY_LEVELS: await run_level(level) await asyncio.sleep(5) if __name__ __main__: asyncio.run(main())运行前确认当前目录是测试仓库并已导出TAOTOKEN_API_KEYexport TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY python3 codex_concurrency_probe.py你会得到类似下面的记录模板。注意下面数字是示例环境下的记录格式不是 TaoToken 或 Codex harness 的固定阈值你的账号、模型、任务长度、网络环境不同结果会变化。真正有价值的是你替换成自己的记录后观察稳定区间在哪里。并发档位任务数成功429超时/错误P95 延迟首次 429 位置判断12020008.4s-基线22020009.1s-可稳定520191014.6s第 17 个接近边界1020163127.8s第 6 个需要退避202098346.2s第 2 个需要队列如果并发 1 和 2 稳定、5 偶尔 429、10 明显失败那么生产队列的默认并发不要直接取 10而应取 3 或 4并把超出部分放进本地队列。这里的“生产队列”不是指数据库队列而是你客户端自己的任务调度队列。也不要让 Agent 直连生产库压测任务只读本地仓库即可。4. 从 429 到稳定队列Semaphore、退避和幂等键看到 429 后最差的做法是立即重试。正确顺序是先读响应头或日志里的Retry-After没有就指数退避加随机抖动再把并发闸门降到稳定档位最后给每个任务加幂等键避免重试导致重复执行。对于 Codex harness一次 API 调用可能已经创建了云端任务客户端超时并不代表云端没有继续执行。因此幂等键要尽量使用稳定任务 ID例如仓库路径、commit、任务类型、输入内容的哈希而不是每次重试都生成新 UUID。下面是一个带并发闸门和退避的 Python 骨架适合包在codex exec或 Agents API 调用外层。它不会消除服务端限流但能避免客户端把限流放大成雪崩。import asyncio import hashlib import os import random import re import time from asyncio import Semaphore MAX_CONCURRENCY 4 MAX_RETRY 4 sem Semaphore(MAX_CONCURRENCY) seen_tasks set() def task_key(prompt: str) - str: return hashlib.sha256(prompt.encode(utf-8)).hexdigest()[:16] async def run_codex_once(prompt: str) - str: env os.environ.copy() env.setdefault(TAOTOKEN_API_KEY, YOUR_API_KEY) proc await asyncio.create_subprocess_exec( codex, exec, prompt, stdoutasyncio.subprocess.PIPE, stderrasyncio.subprocess.STDOUT, envenv, ) out, _ await proc.communicate() return out.decode(utf-8, errorsignore) async def run_codex_with_backoff(prompt: str) - str: key task_key(prompt) if key in seen_tasks: return fskip duplicated task: {key} seen_tasks.add(key) async with sem: for attempt in range(MAX_RETRY 1): text await run_codex_once(prompt) if not re.search(r429|Too Many Requests|rate limit, text, re.I): return text wait min((2 ** attempt) random.random(), 30) print(f任务 {key} 触发限流第 {attempt 1} 次等待 {wait:.1f}s) await asyncio.sleep(wait) raise RuntimeError(f任务 {key} 重试耗尽) async def main(): prompts [ f只读任务 {i}: 总结当前目录 README 的目录结构不修改文件。 for i in range(1, 41) ] results await asyncio.gather( *(run_codex_with_backoff(p) for p in prompts), return_exceptionsTrue, ) for item in results: if isinstance(item, Exception): print(失败, item) else: print(完成, item[:120].replace(\n, )) if __name__ __main__: asyncio.run(main())并发闸门建议从 2 到 4 开始而不是从 20 开始。每提升一档至少观察 20 个任务并记录 P95。若 P95 明显上升但 429 不多说明任务在云端排队不一定立刻切并发若 429 和超时同时增加就应该降并发并增加退避。对于长任务可以把大任务拆成多个短任务每个短任务只读一个小目录减少单次 harness 执行时间。不要在一个 API 调用里塞入几十个工具步骤也不要让 Agent 直接连接生产库执行 SQL需要 SQL 时由读者在本地或安全环境手动执行再把结果作为文本输入。另外流式输出中断不等于任务一定失败。部分客户端在长时间无数据时会主动断开而云端 harness 可能仍在执行。你的重试逻辑要区分“客户端本地超时”和“服务端返回 429”。前者可以延长读超时或改轮询任务状态后者必须退避。记录日志时把请求 ID、任务 key、并发档位、开始时间、结束时间、HTTP 状态、错误摘要写进结构化日志后续才能判断是 Key 限流、harness 排队还是客户端问题。5. Claude Code 与 CC Switch同一把 Key 的侧车配置边界虽然本文主线是 Codex harness但很多团队会同时用 Claude Code 和 Codex于是把同一把 TaoToken Key 配到多个工具里。这里必须区分变量命名Claude Code 使用ANTHROPIC_*Codex 使用config.toml和TAOTOKEN_API_KEY。不要把ANTHROPIC_BASE_URL或ANTHROPIC_AUTH_TOKEN写进 Codex 配置否则 Codex 读不到还会误判为 provider 配置错误。Claude Code 的settings.json示例{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }如果你的 Claude Code 版本使用ANTHROPIC_API_KEY也按官方说明替换但不要在 Codex 里混用。CC Switch 可以理解为多供应商配置切换器配置时填三件套Base URL、API Key、模型名。可按下表填写字段值供应商名称TaoTokenBase URLhttps://taotoken.net/apiAPI KeyYOUR_API_KEY默认模型以 TaoToken 控制台可用模型 ID 为准CC Switch 三件套的作用是快速切换不同配置但它不会替你解决并发限流。如果你在 Claude Code 和 Codex 里共用同一把 Key那么两边的并发会叠加。压测时最好只启用一个客户端或给不同项目使用不同 Key便于观察限流归属。若必须在同一台机器同时跑建议给 Codex 设置更低的并发闸门例如 2 到 3避免 Claude Code 的交互请求被批量任务挤掉。对于需要登录、审批、长上下文的操作保持交互式使用不要混进批量并发队列。Claude Code 的文档入口见文末 CTA。配置完成后先用单轮对话验证 Base URL 和 Key再开启批量任务。Claude Code 侧不要套 Codex 的config.tomlCodex 侧也不要套ANTHROPIC_*这是两套独立配置。6. 文末 CTA模型对话、Coding Plan、创建 Key、Claude Code 文档如果你还没有 TaoToken Key先到 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_harness_cta 完成注册和 Key 创建。推荐路径按下面顺序走先用模型对话验证 Key 和模型是否可用https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_harness_chat如果要长期跑 Codex harness、Claude Code 或批量任务查看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_harness_plan在控制台创建和管理 API Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_harness_keys需要配置 Claude Code 时看文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_harness_claude_code最后再强调一次并发配置结论Codex 侧用~/.codex/config.tomlBase URL 写https://taotoken.net/apiKey 用YOUR_API_KEY占位并放到环境变量Claude Code 侧用settings.json和ANTHROPIC_*CC Switch 填 Base URL、API Key、模型名三件套。压测从并发 1、2、5、10 逐级做记录成功数、429、超时和 P95把稳定档位作为生产队列上限再配合 Semaphore、指数退避和幂等键。这样即使并发升高也能把失败限制在可观测、可重试、可降级的范围内。