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1. 复现 Agent Arena 时DeepSeek-V4.1-Flash 的 Token 账单先卡在代理层本地复现 Agent Arena 任务时我把 DeepSeek-V4.1-FlashMax接进一套本地 Agent Harness。最先暴露的问题不是任务成功率而是账单口径对不上同一个 task_id 在客户端侧统计出的每任务中位成本约 $0.07代理层日志里的 input/output token 却和模型侧返回 usage 不一致换供应商后模型名、Base URL、Key 又散落在 Claude Code、Codex、评测脚本三个地方。最后我把代理层统一到 TaoTokenhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_introBase URL 固定为https://taotoken.net/apiKey 先用YOUR_API_KEY占位跑通再把 Claude Code、Codex 和本地评测脚本分别配置。这样做的直接收益是账单字段、模型名、请求 ID 和 Agent Arena 任务 ID 能在同一层对齐复现结果不再靠人工拼表。公开榜单里DeepSeek-V4.1-FlashMax在 Agent Arena 开源模型序列中排到第 3。同一份材料给出的参考信息包括净提升 4.87%每任务中位成本约 $0.07和 Hy4 preview 相比成本低了约 68%成绩差距只有 0.09 个百分点。它在总榜中位于第 12Confirmed Success 信号排到第 4相关增幅为 13.75%。这些数字适合作为复现目标但不能直接等同于你自己的任务结果。因为 Agent Arena 类评测不只消耗 completion token还会叠加工具调用、重试、缓存命中、系统提示、轨迹压缩等开销。只要代理层 Key 不统一、Base URL 写在不同配置文件里最后看到的成本就可能只是某一次调用的局部账单而不是完整任务账单。所以这篇不是榜单新闻改写而是一份代理层落地记录怎样到 TaoToken 拿 Key怎样把 Base URL 设为https://taotoken.net/api怎样在 Claude Code 的settings.json与ANTHROPIC_*、Codex 的config.toml、CC Switch 三件套里分别配置最后怎样在本地按 task_id 聚合 Token 账单复现 Agent Arena 的成本与成功率观察。所有命令和脚本都在本地执行不连接生产库也不让 Agent 直连数据库。2. 到 TaoToken 拿 KeyBase URL、模型名与账单字段一次对齐第一步不是改模型参数而是统一代理层入口。到 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_proxy拿 Key然后在本地 shell 里先设置两个变量。Key 用YOUR_API_KEY占位等你创建后替换。Base URL 在工具配置里不加 UTM统一写https://taotoken.net/api。export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY # 本地确认变量已生效 printf %s\n $TAOTOKEN_BASE_URL test -n $TAOTOKEN_API_KEY echo TAOTOKEN_API_KEY is set这里有一个容易踩的坑把 Base URL 写成官网首页、控制台地址或带 UTM 的链接。工具侧需要的是 API 入口不是活动页地址。正确做法是官网链接用于拿 Key、看模型、进入控制台工具配置里只写https://taotoken.net/api。这样 Claude Code、Codex、本地脚本都能共用同一个代理层入口。第二步是确认模型 ID。不要凭标题猜模型名。先到 TaoToken 模型对话页确认当前可用的 DeepSeek-V4.1-Flash 对应 ID再写入各工具配置。模型名、Base URL、Key 三者必须来自同一代理层否则账单会出现“请求成功但归属不明”的情况。第三步是定义账单字段。代理层日志至少保留这些字段{ request_id: req_xxx, task_id: arena-001, model: deepseek-v4.1-flash, base_url: https://taotoken.net/api, input_tokens: 12345, output_tokens: 678, cache_read_tokens: 0, cache_write_tokens: 0, cost: 0.07, currency: USD, success: true, retry_count: 0 }request_id用于定位单次调用task_id用于聚合 Agent Arena 任务。input_tokens和output_tokens是基础缓存读写、重试次数、是否成功也要记录。很多成本差异不是模型单价造成的而是失败重试、长系统提示、轨迹压缩、工具输出回填造成的。只要你把代理层统一到 TaoToken这些字段就可以稳定落到本地日志后面算每任务中位成本才有意义。如果你还没创建 Key可以先到模型对话页确认模型与计费展示再进入创建 Key 流程。创建 Key 后不要提交到 Git也不要写进项目公共配置。推荐做法是# 不要写入受版本控制的文件 echo export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY ~/.bashrc source ~/.bashrc团队协作时公共配置只保留TAOTOKEN_BASE_URL个人 Key 放在本机环境变量或本地未跟踪文件里。这样 Claude Code 和 Codex 都能通过代理层调用但不会因为共享 Key 导致账单混在一起。3. Claude Codesettings.json ANTHROPIC_* 的代理层写法Claude Code 侧推荐用settings.json管理环境变量。核心是ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_MODEL。这里的ANTHROPIC_*只用于 Claude Code不要让 Codex 也读这套变量。Base URL 仍然写https://taotoken.net/api不要带 UTM。项目根目录可以放.claude/settings.json个人覆盖放.claude/settings.local.json。示例{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: deepseek-v4.1-flash, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: deepseek-v4.1-flash } }如果你不想把 Key 写进 JSON可以改成只写环境变量名由 shell 注入{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: ${TAOTOKEN_API_KEY}, ANTHROPIC_MODEL: deepseek-v4.1-flash } }然后在本地 shell 中导出export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYClaude Code 启动后先用一个最小请求确认代理层生效。不要一上来就跑完整 Agent Arena否则失败原因会混在一起。可以写一个本地检查脚本只发一条短消息观察返回模型名、request_id 和 usagecurl -sS $TAOTOKEN_BASE_URL/v1/messages \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: deepseek-v4.1-flash, max_tokens: 64, messages: [ {role: user, content: 只回复proxy ok} ] } | tee /tmp/taotoken_claude_probe.json如果这里返回 401优先检查ANTHROPIC_AUTH_TOKEN和TAOTOKEN_API_KEY是否一致如果返回 404优先检查模型 ID如果返回 429说明触发了限流或额度策略需要去控制台或 Coding Plan 查看。确认最小请求通过后再让 Claude Code 执行 Agent Arena 任务。还有一个细节Claude Code 可能同时读取系统环境变量、用户级settings.json、项目级.claude/settings.json、项目本地.claude/settings.local.json。排查时不要只看一个文件按优先级确认最终生效值。最稳的方式是在项目本地覆盖文件里显式写ANTHROPIC_BASE_URL和ANTHROPIC_AUTH_TOKEN避免继承旧供应商配置。4. CC Switch 三件套供应商、settings、项目级覆盖如何拆如果你用 CC Switch 管理多套代理配置建议把它拆成三件套供应商档案、Claude Code settings、项目级覆盖。三者的职责不同混在一起最容易导致“界面切了供应商实际请求还走旧 Base URL”。第一件套是供应商档案。这里只放代理层基础信息名称、Base URL、Key 引用方式。字段可以按下面填[provider] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api api_key YOUR_API_KEY model deepseek-v4.1-flash第二件套是 Claude Code settings。它决定 Claude Code 启动时注入哪些ANTHROPIC_*变量。建议和供应商档案分开不要在一个文件里既写代理供应商又写项目工具权限。{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: deepseek-v4.1-flash } }第三件套是项目级覆盖。不同 Agent Arena 项目可能使用不同系统提示、工具白名单、模型参数。项目级文件只覆盖差异项{ env: { ANTHROPIC_MODEL: deepseek-v4.1-flash }, permissions: { allow: [ Read, Write, Bash(git status), Bash(python:*) ] } }这样拆的好处是TaoToken 官网拿到 Key 后供应商档案只改一次Claude Code settings 保持代理层入口稳定项目级覆盖负责任务差异。排查账单时只要看到 Base URL 是https://taotoken.net/api模型 ID 正确Key 来自本地环境变量就能把问题缩小到任务逻辑而不是供应商配置。CC Switch 三件套还要注意一个边界不要把 Codex 的配置也塞进 Claude Code 的ANTHROPIC_*体系。Claude Code 用ANTHROPIC_*Codex 用config.toml。两者共享的是 TaoToken 的 Base URL 和 Key不是变量名。变量名混用会导致 Codex 读不到配置或者 Claude Code 偶然走通后让你误以为 Codex 也配好了。5. Codexconfig.toml 独立配置别把 ANTHROPIC_* 套进去Codex 侧使用config.toml不要用ANTHROPIC_*。这是一个常见错误看到 Claude Code 配了ANTHROPIC_BASE_URL就把同一套变量复制到 Codex结果 Codex 根本不读取这些字段。正确做法是单独维护 Codex 配置。本地 Codex 配置可以放在~/.codex/config.toml示例model deepseek-v4.1-flash model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY然后在 shell 中设置 Keyexport TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY如果你的 Codex 版本要求显式 API Key 字段也可以使用本地未跟踪配置model deepseek-v4.1-flash model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api api_key YOUR_API_KEY但更推荐env_key因为 Key 不落盘便于多项目复用。配置完成后先在本地跑一个最小请求。可以用 Codex 的简单命令或者用 curl 直接访问同一 Base URL确认返回正常再跑 Agent 任务。curl -sS https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: deepseek-v4.1-flash, messages: [ {role: user, content: reply with: codex proxy ok} ], max_tokens: 32 } | tee /tmp/taotoken_codex_probe.jsonCodex 跑 Agent Arena 时建议把每轮请求的 request_id 和 task_id 写入本地日志。Codex 侧和 Claude Code 侧共享同一套 task_id 命名规则例如arena-{run_id}-{case_id}。这样后面聚合 Token 账单时不管任务由哪个工具执行都能按 task_id 合并。再次强调Codex 不用ANTHROPIC_*。Claude Code 的ANTHROPIC_BASE_URL只对 Claude Code 生效。Codex 的代理层入口在config.toml的base_url写https://taotoken.net/api。两边共享 TaoToken Key但变量名和配置文件必须分开。6. 本地复现按 task_id 聚合 Token 账单与 Agent Arena 指标代理层设置完成后下一步是可复现产出代理层设置、Token 账单、Agent Arena 复现结果。建议让每次任务输出一行 JSONL字段至少包含 task_id、request_id、model、input_tokens、output_tokens、cost、success、retry_count。示例日志{task_id:arena-001,request_id:req_a,model:deepseek-v4.1-flash,input_tokens:12000,output_tokens:620,cost:0.061,success:true,retry_count:0} {task_id:arena-001,request_id:req_b,model:deepseek-v4.1-flash,input_tokens:8000,output_tokens:410,cost:0.032,success:true,retry_count:0} {task_id:arena-002,request_id:req_c,model:deepseek-v4.1-flash,input_tokens:15000,output_tokens:900,cost:0.082,success:false,retry_count:1} {task_id:arena-002,request_id:req_d,model:deepseek-v4.1-flash,input_tokens:14500,output_tokens:850,cost:0.078,success:true,retry_count:0}然后用本地 Python 脚本聚合。脚本只读本地 JSONL不连接数据库不访问生产库import json import statistics from collections import defaultdict LOG_PATH arena_runs.jsonl runs defaultdict(lambda: {cost: 0.0, success: False, tokens: 0}) with open(LOG_PATH, r, encodingutf-8) as f: for line in f: line line.strip() if not line: continue row json.loads(line) task_id row[task_id] runs[task_id][cost] float(row.get(cost, 0)) runs[task_id][tokens] int(row.get(input_tokens, 0)) int(row.get(output_tokens, 0)) runs[task_id][success] runs[task_id][success] or bool(row.get(success)) costs [v[cost] for v in runs.values()] success_rate sum(1 for v in runs.values() if v[success]) / max(len(runs), 1) print(tasks:, len(runs)) print(median_cost:, round(statistics.median(costs), 4)) print(mean_cost:, round(statistics.mean(costs), 4)) print(success_rate:, round(success_rate, 4))运行python3 aggregate_arena_cost.py输出可以整理成复现记录表指标本地复现记录公开榜单参考模型DeepSeek-V4.1-FlashMaxDeepSeek-V4.1-FlashMax开源模型排名以本地任务集为准第 3净提升以本地 baseline 为准4.87%每任务中位成本由本地 JSONL 聚合约 $0.07对比 Hy4 preview以同任务集复跑为准成本低约 68%成绩差 0.09 个百分点总榜排名不适用第 12Confirmed Success 信号以本地成功判定为准第 413.75%这张表的关键不是复刻数字而是建立同一口径同一个 task_id 下所有 request_id 的 Token 和成本都计入失败重试也计入缓存读写单独展示。只有这样你才能判断每任务中位成本到底接近 $0.07还是因为重试和工具回填被拉高。代理层统一到 TaoToken 后账单字段来自同一 Base URL模型 ID 不容易串任务聚合也更干净。如果你要跑多轮 Agent Arena建议每轮固定模型 ID从 TaoToken 模型对话页确认后写死。系统提示与工具集版本化保存。任务集固定 case 列表。成功判定提前定义避免结果解释漂移。日志路径每轮一个 JSONL包含 request_id 和 task_id。这样即使公开榜单给出的是开源第 3、每任务约 $0.07、Confirmed Success 第 4你也能用自己的任务集给出可解释的偏差而不是只截一张排名图。7. 排障清单401、404、429、流式中断与 Token 对不上代理层切换后最常见的问题集中在 401、404、429、流式中断和 Token 对不上。下面按“先最小请求再任务复现”的顺序排查。401 Unauthorized / invalid api key优先检查 Key 是否替换了YOUR_API_KEY以及环境变量是否在当前 shell 生效。echo ${TAOTOKEN_API_KEY:-unset}如果输出unset或仍然是YOUR_API_KEY说明 Claude Code 或 Codex 读不到 Key。Claude Code 检查ANTHROPIC_AUTH_TOKENCodex 检查config.toml里的env_key是否对应TAOTOKEN_API_KEY。不要把一个工具的 Key 变量名复制到另一个工具。404 model not found通常是模型 ID 写错或者模型尚未在当前代理层开放。到 TaoToken 模型对话页确认可用模型 ID再把 Claude Code 的ANTHROPIC_MODEL、Codex 的model同步更新。不要用标题中的展示名直接当 API 模型名。429 rate limit / quota说明请求触发了限流或额度策略。先降低并发检查是否有重试风暴。Agent Arena 任务经常在同一 task 内并发工具调用如果客户端没有退避429 会显著拉高每任务成本。可以在本地日志里统计retry_count和 429 次数再决定是否使用 Coding Plan 或调整并发。流式中断 / 连接提前关闭如果 Claude Code 或 Codex 在长输出时中断先确认 Base URL 是https://taotoken.net/api再检查客户端超时、代理层超时和本地网络。不要用 Agent 直连生产库来“绕过”中断所有数据库操作和 SQL 都应由读者本地执行。流式中断还会导致 usage 只记录一部分账单看起来偏低但任务实际失败。Token 对不上常见原因有四个第一客户端只统计最终 completion漏掉工具调用和重试第二缓存 token 没有单独归类第三模型 fallback 后请求走了不同模型第四多个供应商配置混用部分请求没走 TaoToken。解决方式是只认代理层日志的request_id按task_id聚合并把model、base_url、cache_read_tokens、cache_write_tokens、retry_count一起导出。Claude Code 仍走旧供应商检查.claude/settings.local.json是否覆盖了项目配置检查 shell 是否残留旧ANTHROPIC_BASE_URL。最直接的方法是启动前打印env | grep -E ANTHROPIC|TAOTOKEN || trueCodex 误用 ANTHROPIC_*Codex 不读取ANTHROPIC_*。如果 Codex 报错回到~/.codex/config.toml确认base_url https://taotoken.net/apienv_key TAOTOKEN_API_KEY模型 ID 正确。不要把 Claude Code 的变量复制过去。排障时建议按固定顺序先 curl 最小请求再单工具短任务再完整 Agent Arena。每一步都记录 request_id 和 task_id。这样 401、404、429 和 Token 偏差不会混在一起。8. 可复制落地顺序模型对话 → Coding Plan → 创建 Key → Claude Code 文档如果你准备把 DeepSeek-V4.1-FlashMax的 Agent Arena 复现搬到 TaoToken 代理层建议按下面顺序落地。先看模型对话确认模型 ID 和计费口径再看 Coding Plan决定任务量和并发策略然后创建 Key写入本地环境变量最后按 Claude Code 文档配置settings.json与ANTHROPIC_*。Codex 单独用config.toml不要混用ANTHROPIC_*。第一步模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_chat在模型对话页确认 DeepSeek-V4.1-Flash 对应 ID并观察一次调用的 usage 与费用展示。这个 ID 后面要同时写入 Claude Code 的ANTHROPIC_MODEL和 Codex 的model。第二步Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_codingplanAgent Arena 复现通常不是单轮问答而是多任务、多工具、多轮重试。先根据任务集规模和并发需求选择合适计划避免跑一半遇到 429导致 Token 账单被重试拉高。第三步创建 Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_apikeys创建后把 Key 放到本地环境变量export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYClaude Code 的ANTHROPIC_AUTH_TOKEN使用这个 KeyCodex 的env_key也指向这个变量。Base URL 始终写https://taotoken.net/api不要带 UTM。第四步Claude Code 文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_claudecode按文档核对settings.json、ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_MODEL。如果你还在用 CC Switch就按“供应商档案、Claude Code settings、项目级覆盖”三件套拆分避免配置互相覆盖。最后回到 TaoToken 官网查看最新模型与控制台入口https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_cta整体落地路线可以压缩成一句话代理层统一到 TaoTokenBase URL 固定为https://taotoken.net/apiKey 用YOUR_API_KEY本地注入Claude Code 走ANTHROPIC_*与settings.jsonCodex 走config.tomlCC Switch 按三件套拆分本地按 task_id 聚合 Token 账单再对照 Agent Arena 的排名、每任务中位成本和 Confirmed Success 信号做复现记录。这样你得到的不只是一次榜单对照而是一套可重复、可审计、可迁移的代理层配置。 代理层换：DeepSeek-V4.1-Flash 在 Agent Arena 的 Token 账单走 TaoToken
1. 复现 Agent Arena 时DeepSeek-V4.1-Flash 的 Token 账单先卡在代理层本地复现 Agent Arena 任务时我把 DeepSeek-V4.1-FlashMax接进一套本地 Agent Harness。最先暴露的问题不是任务成功率而是账单口径对不上同一个 task_id 在客户端侧统计出的每任务中位成本约 $0.07代理层日志里的 input/output token 却和模型侧返回 usage 不一致换供应商后模型名、Base URL、Key 又散落在 Claude Code、Codex、评测脚本三个地方。最后我把代理层统一到 TaoTokenhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_introBase URL 固定为https://taotoken.net/apiKey 先用YOUR_API_KEY占位跑通再把 Claude Code、Codex 和本地评测脚本分别配置。这样做的直接收益是账单字段、模型名、请求 ID 和 Agent Arena 任务 ID 能在同一层对齐复现结果不再靠人工拼表。公开榜单里DeepSeek-V4.1-FlashMax在 Agent Arena 开源模型序列中排到第 3。同一份材料给出的参考信息包括净提升 4.87%每任务中位成本约 $0.07和 Hy4 preview 相比成本低了约 68%成绩差距只有 0.09 个百分点。它在总榜中位于第 12Confirmed Success 信号排到第 4相关增幅为 13.75%。这些数字适合作为复现目标但不能直接等同于你自己的任务结果。因为 Agent Arena 类评测不只消耗 completion token还会叠加工具调用、重试、缓存命中、系统提示、轨迹压缩等开销。只要代理层 Key 不统一、Base URL 写在不同配置文件里最后看到的成本就可能只是某一次调用的局部账单而不是完整任务账单。所以这篇不是榜单新闻改写而是一份代理层落地记录怎样到 TaoToken 拿 Key怎样把 Base URL 设为https://taotoken.net/api怎样在 Claude Code 的settings.json与ANTHROPIC_*、Codex 的config.toml、CC Switch 三件套里分别配置最后怎样在本地按 task_id 聚合 Token 账单复现 Agent Arena 的成本与成功率观察。所有命令和脚本都在本地执行不连接生产库也不让 Agent 直连数据库。2. 到 TaoToken 拿 KeyBase URL、模型名与账单字段一次对齐第一步不是改模型参数而是统一代理层入口。到 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_proxy拿 Key然后在本地 shell 里先设置两个变量。Key 用YOUR_API_KEY占位等你创建后替换。Base URL 在工具配置里不加 UTM统一写https://taotoken.net/api。export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY # 本地确认变量已生效 printf %s\n $TAOTOKEN_BASE_URL test -n $TAOTOKEN_API_KEY echo TAOTOKEN_API_KEY is set这里有一个容易踩的坑把 Base URL 写成官网首页、控制台地址或带 UTM 的链接。工具侧需要的是 API 入口不是活动页地址。正确做法是官网链接用于拿 Key、看模型、进入控制台工具配置里只写https://taotoken.net/api。这样 Claude Code、Codex、本地脚本都能共用同一个代理层入口。第二步是确认模型 ID。不要凭标题猜模型名。先到 TaoToken 模型对话页确认当前可用的 DeepSeek-V4.1-Flash 对应 ID再写入各工具配置。模型名、Base URL、Key 三者必须来自同一代理层否则账单会出现“请求成功但归属不明”的情况。第三步是定义账单字段。代理层日志至少保留这些字段{ request_id: req_xxx, task_id: arena-001, model: deepseek-v4.1-flash, base_url: https://taotoken.net/api, input_tokens: 12345, output_tokens: 678, cache_read_tokens: 0, cache_write_tokens: 0, cost: 0.07, currency: USD, success: true, retry_count: 0 }request_id用于定位单次调用task_id用于聚合 Agent Arena 任务。input_tokens和output_tokens是基础缓存读写、重试次数、是否成功也要记录。很多成本差异不是模型单价造成的而是失败重试、长系统提示、轨迹压缩、工具输出回填造成的。只要你把代理层统一到 TaoToken这些字段就可以稳定落到本地日志后面算每任务中位成本才有意义。如果你还没创建 Key可以先到模型对话页确认模型与计费展示再进入创建 Key 流程。创建 Key 后不要提交到 Git也不要写进项目公共配置。推荐做法是# 不要写入受版本控制的文件 echo export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY ~/.bashrc source ~/.bashrc团队协作时公共配置只保留TAOTOKEN_BASE_URL个人 Key 放在本机环境变量或本地未跟踪文件里。这样 Claude Code 和 Codex 都能通过代理层调用但不会因为共享 Key 导致账单混在一起。3. Claude Codesettings.json ANTHROPIC_* 的代理层写法Claude Code 侧推荐用settings.json管理环境变量。核心是ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_MODEL。这里的ANTHROPIC_*只用于 Claude Code不要让 Codex 也读这套变量。Base URL 仍然写https://taotoken.net/api不要带 UTM。项目根目录可以放.claude/settings.json个人覆盖放.claude/settings.local.json。示例{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: deepseek-v4.1-flash, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: deepseek-v4.1-flash } }如果你不想把 Key 写进 JSON可以改成只写环境变量名由 shell 注入{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: ${TAOTOKEN_API_KEY}, ANTHROPIC_MODEL: deepseek-v4.1-flash } }然后在本地 shell 中导出export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYClaude Code 启动后先用一个最小请求确认代理层生效。不要一上来就跑完整 Agent Arena否则失败原因会混在一起。可以写一个本地检查脚本只发一条短消息观察返回模型名、request_id 和 usagecurl -sS $TAOTOKEN_BASE_URL/v1/messages \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: deepseek-v4.1-flash, max_tokens: 64, messages: [ {role: user, content: 只回复proxy ok} ] } | tee /tmp/taotoken_claude_probe.json如果这里返回 401优先检查ANTHROPIC_AUTH_TOKEN和TAOTOKEN_API_KEY是否一致如果返回 404优先检查模型 ID如果返回 429说明触发了限流或额度策略需要去控制台或 Coding Plan 查看。确认最小请求通过后再让 Claude Code 执行 Agent Arena 任务。还有一个细节Claude Code 可能同时读取系统环境变量、用户级settings.json、项目级.claude/settings.json、项目本地.claude/settings.local.json。排查时不要只看一个文件按优先级确认最终生效值。最稳的方式是在项目本地覆盖文件里显式写ANTHROPIC_BASE_URL和ANTHROPIC_AUTH_TOKEN避免继承旧供应商配置。4. CC Switch 三件套供应商、settings、项目级覆盖如何拆如果你用 CC Switch 管理多套代理配置建议把它拆成三件套供应商档案、Claude Code settings、项目级覆盖。三者的职责不同混在一起最容易导致“界面切了供应商实际请求还走旧 Base URL”。第一件套是供应商档案。这里只放代理层基础信息名称、Base URL、Key 引用方式。字段可以按下面填[provider] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api api_key YOUR_API_KEY model deepseek-v4.1-flash第二件套是 Claude Code settings。它决定 Claude Code 启动时注入哪些ANTHROPIC_*变量。建议和供应商档案分开不要在一个文件里既写代理供应商又写项目工具权限。{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: deepseek-v4.1-flash } }第三件套是项目级覆盖。不同 Agent Arena 项目可能使用不同系统提示、工具白名单、模型参数。项目级文件只覆盖差异项{ env: { ANTHROPIC_MODEL: deepseek-v4.1-flash }, permissions: { allow: [ Read, Write, Bash(git status), Bash(python:*) ] } }这样拆的好处是TaoToken 官网拿到 Key 后供应商档案只改一次Claude Code settings 保持代理层入口稳定项目级覆盖负责任务差异。排查账单时只要看到 Base URL 是https://taotoken.net/api模型 ID 正确Key 来自本地环境变量就能把问题缩小到任务逻辑而不是供应商配置。CC Switch 三件套还要注意一个边界不要把 Codex 的配置也塞进 Claude Code 的ANTHROPIC_*体系。Claude Code 用ANTHROPIC_*Codex 用config.toml。两者共享的是 TaoToken 的 Base URL 和 Key不是变量名。变量名混用会导致 Codex 读不到配置或者 Claude Code 偶然走通后让你误以为 Codex 也配好了。5. Codexconfig.toml 独立配置别把 ANTHROPIC_* 套进去Codex 侧使用config.toml不要用ANTHROPIC_*。这是一个常见错误看到 Claude Code 配了ANTHROPIC_BASE_URL就把同一套变量复制到 Codex结果 Codex 根本不读取这些字段。正确做法是单独维护 Codex 配置。本地 Codex 配置可以放在~/.codex/config.toml示例model deepseek-v4.1-flash model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY然后在 shell 中设置 Keyexport TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY如果你的 Codex 版本要求显式 API Key 字段也可以使用本地未跟踪配置model deepseek-v4.1-flash model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api api_key YOUR_API_KEY但更推荐env_key因为 Key 不落盘便于多项目复用。配置完成后先在本地跑一个最小请求。可以用 Codex 的简单命令或者用 curl 直接访问同一 Base URL确认返回正常再跑 Agent 任务。curl -sS https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: deepseek-v4.1-flash, messages: [ {role: user, content: reply with: codex proxy ok} ], max_tokens: 32 } | tee /tmp/taotoken_codex_probe.jsonCodex 跑 Agent Arena 时建议把每轮请求的 request_id 和 task_id 写入本地日志。Codex 侧和 Claude Code 侧共享同一套 task_id 命名规则例如arena-{run_id}-{case_id}。这样后面聚合 Token 账单时不管任务由哪个工具执行都能按 task_id 合并。再次强调Codex 不用ANTHROPIC_*。Claude Code 的ANTHROPIC_BASE_URL只对 Claude Code 生效。Codex 的代理层入口在config.toml的base_url写https://taotoken.net/api。两边共享 TaoToken Key但变量名和配置文件必须分开。6. 本地复现按 task_id 聚合 Token 账单与 Agent Arena 指标代理层设置完成后下一步是可复现产出代理层设置、Token 账单、Agent Arena 复现结果。建议让每次任务输出一行 JSONL字段至少包含 task_id、request_id、model、input_tokens、output_tokens、cost、success、retry_count。示例日志{task_id:arena-001,request_id:req_a,model:deepseek-v4.1-flash,input_tokens:12000,output_tokens:620,cost:0.061,success:true,retry_count:0} {task_id:arena-001,request_id:req_b,model:deepseek-v4.1-flash,input_tokens:8000,output_tokens:410,cost:0.032,success:true,retry_count:0} {task_id:arena-002,request_id:req_c,model:deepseek-v4.1-flash,input_tokens:15000,output_tokens:900,cost:0.082,success:false,retry_count:1} {task_id:arena-002,request_id:req_d,model:deepseek-v4.1-flash,input_tokens:14500,output_tokens:850,cost:0.078,success:true,retry_count:0}然后用本地 Python 脚本聚合。脚本只读本地 JSONL不连接数据库不访问生产库import json import statistics from collections import defaultdict LOG_PATH arena_runs.jsonl runs defaultdict(lambda: {cost: 0.0, success: False, tokens: 0}) with open(LOG_PATH, r, encodingutf-8) as f: for line in f: line line.strip() if not line: continue row json.loads(line) task_id row[task_id] runs[task_id][cost] float(row.get(cost, 0)) runs[task_id][tokens] int(row.get(input_tokens, 0)) int(row.get(output_tokens, 0)) runs[task_id][success] runs[task_id][success] or bool(row.get(success)) costs [v[cost] for v in runs.values()] success_rate sum(1 for v in runs.values() if v[success]) / max(len(runs), 1) print(tasks:, len(runs)) print(median_cost:, round(statistics.median(costs), 4)) print(mean_cost:, round(statistics.mean(costs), 4)) print(success_rate:, round(success_rate, 4))运行python3 aggregate_arena_cost.py输出可以整理成复现记录表指标本地复现记录公开榜单参考模型DeepSeek-V4.1-FlashMaxDeepSeek-V4.1-FlashMax开源模型排名以本地任务集为准第 3净提升以本地 baseline 为准4.87%每任务中位成本由本地 JSONL 聚合约 $0.07对比 Hy4 preview以同任务集复跑为准成本低约 68%成绩差 0.09 个百分点总榜排名不适用第 12Confirmed Success 信号以本地成功判定为准第 413.75%这张表的关键不是复刻数字而是建立同一口径同一个 task_id 下所有 request_id 的 Token 和成本都计入失败重试也计入缓存读写单独展示。只有这样你才能判断每任务中位成本到底接近 $0.07还是因为重试和工具回填被拉高。代理层统一到 TaoToken 后账单字段来自同一 Base URL模型 ID 不容易串任务聚合也更干净。如果你要跑多轮 Agent Arena建议每轮固定模型 ID从 TaoToken 模型对话页确认后写死。系统提示与工具集版本化保存。任务集固定 case 列表。成功判定提前定义避免结果解释漂移。日志路径每轮一个 JSONL包含 request_id 和 task_id。这样即使公开榜单给出的是开源第 3、每任务约 $0.07、Confirmed Success 第 4你也能用自己的任务集给出可解释的偏差而不是只截一张排名图。7. 排障清单401、404、429、流式中断与 Token 对不上代理层切换后最常见的问题集中在 401、404、429、流式中断和 Token 对不上。下面按“先最小请求再任务复现”的顺序排查。401 Unauthorized / invalid api key优先检查 Key 是否替换了YOUR_API_KEY以及环境变量是否在当前 shell 生效。echo ${TAOTOKEN_API_KEY:-unset}如果输出unset或仍然是YOUR_API_KEY说明 Claude Code 或 Codex 读不到 Key。Claude Code 检查ANTHROPIC_AUTH_TOKENCodex 检查config.toml里的env_key是否对应TAOTOKEN_API_KEY。不要把一个工具的 Key 变量名复制到另一个工具。404 model not found通常是模型 ID 写错或者模型尚未在当前代理层开放。到 TaoToken 模型对话页确认可用模型 ID再把 Claude Code 的ANTHROPIC_MODEL、Codex 的model同步更新。不要用标题中的展示名直接当 API 模型名。429 rate limit / quota说明请求触发了限流或额度策略。先降低并发检查是否有重试风暴。Agent Arena 任务经常在同一 task 内并发工具调用如果客户端没有退避429 会显著拉高每任务成本。可以在本地日志里统计retry_count和 429 次数再决定是否使用 Coding Plan 或调整并发。流式中断 / 连接提前关闭如果 Claude Code 或 Codex 在长输出时中断先确认 Base URL 是https://taotoken.net/api再检查客户端超时、代理层超时和本地网络。不要用 Agent 直连生产库来“绕过”中断所有数据库操作和 SQL 都应由读者本地执行。流式中断还会导致 usage 只记录一部分账单看起来偏低但任务实际失败。Token 对不上常见原因有四个第一客户端只统计最终 completion漏掉工具调用和重试第二缓存 token 没有单独归类第三模型 fallback 后请求走了不同模型第四多个供应商配置混用部分请求没走 TaoToken。解决方式是只认代理层日志的request_id按task_id聚合并把model、base_url、cache_read_tokens、cache_write_tokens、retry_count一起导出。Claude Code 仍走旧供应商检查.claude/settings.local.json是否覆盖了项目配置检查 shell 是否残留旧ANTHROPIC_BASE_URL。最直接的方法是启动前打印env | grep -E ANTHROPIC|TAOTOKEN || trueCodex 误用 ANTHROPIC_*Codex 不读取ANTHROPIC_*。如果 Codex 报错回到~/.codex/config.toml确认base_url https://taotoken.net/apienv_key TAOTOKEN_API_KEY模型 ID 正确。不要把 Claude Code 的变量复制过去。排障时建议按固定顺序先 curl 最小请求再单工具短任务再完整 Agent Arena。每一步都记录 request_id 和 task_id。这样 401、404、429 和 Token 偏差不会混在一起。8. 可复制落地顺序模型对话 → Coding Plan → 创建 Key → Claude Code 文档如果你准备把 DeepSeek-V4.1-FlashMax的 Agent Arena 复现搬到 TaoToken 代理层建议按下面顺序落地。先看模型对话确认模型 ID 和计费口径再看 Coding Plan决定任务量和并发策略然后创建 Key写入本地环境变量最后按 Claude Code 文档配置settings.json与ANTHROPIC_*。Codex 单独用config.toml不要混用ANTHROPIC_*。第一步模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_chat在模型对话页确认 DeepSeek-V4.1-Flash 对应 ID并观察一次调用的 usage 与费用展示。这个 ID 后面要同时写入 Claude Code 的ANTHROPIC_MODEL和 Codex 的model。第二步Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_codingplanAgent Arena 复现通常不是单轮问答而是多任务、多工具、多轮重试。先根据任务集规模和并发需求选择合适计划避免跑一半遇到 429导致 Token 账单被重试拉高。第三步创建 Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_apikeys创建后把 Key 放到本地环境变量export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYClaude Code 的ANTHROPIC_AUTH_TOKEN使用这个 KeyCodex 的env_key也指向这个变量。Base URL 始终写https://taotoken.net/api不要带 UTM。第四步Claude Code 文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_claudecode按文档核对settings.json、ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_MODEL。如果你还在用 CC Switch就按“供应商档案、Claude Code settings、项目级覆盖”三件套拆分避免配置互相覆盖。最后回到 TaoToken 官网查看最新模型与控制台入口https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_cta整体落地路线可以压缩成一句话代理层统一到 TaoTokenBase URL 固定为https://taotoken.net/apiKey 用YOUR_API_KEY本地注入Claude Code 走ANTHROPIC_*与settings.jsonCodex 走config.tomlCC Switch 按三件套拆分本地按 task_id 聚合 Token 账单再对照 Agent Arena 的排名、每任务中位成本和 Confirmed Success 信号做复现记录。这样你得到的不只是一次榜单对照而是一套可重复、可审计、可迁移的代理层配置。