1. 技能包路由的第一性问题OCR 还是 UI 还原用 Codex 这类纯文本 agent 处理带图任务时最耗 token 的环节往往不是看图本身——图片根本没进模型——而是 agent 在技能包里反复纠结这张图到底该走 OCR 提取文字还是该走 UI 还原拿结构。我最近把 agent-vision-toolkit 的工具选择逻辑接到 TaoTokenhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentrouter_intro上跑了一轮发现一个很实际的现象一次路由决策的 token 消耗很多时候比真正执行 OCR 之后的文本推理还高。原因不复杂agent 把我该选哪个工具也当成了一道需要推理的题而这道题一旦没有确定性规则兜底就会在上下文里反复自我怀疑。agent-vision-toolkit 提供的技能包本意是教 agent什么时候该用哪个视觉工具。但教和会之间隔着一层模型可以背出长截图用 OCR、设计图用 UI 还原这句话可当它同时收到一张又长又有按钮的截图时仍然可能选错。选错的成本是双份的——工具跑了一遍浪费算力错误结果又进入下一轮推理继续烧 Codex 的文本 token。所以这篇文章不打算泛泛聊给纯文本模型装眼睛而是把视角放在 Agent 决策逻辑开发者身上怎么把 OCR/UI 的判断从模型脑内挪到技能包的路由规则里怎么让每次工具选择留下日志以及怎么用 TaoToken 把 Codex 的消耗按请求对清楚。可复现的产出有三样技能包路由配置、工具选择日志、用量对账记录。先把 Codex 接到 TaoToken再谈路由。先拿 Key进入 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentrouter_intro 注册后在控制台创建 API Key。Base URL 固定填https://taotoken.net/api不需要在 Base URL 后面拼任何 UTM。Key 用占位符YOUR_API_KEY表示下面所有配置都按这个来。2. 把 Codex 接到 TaoTokenconfig.toml 与 Key 的最小闭环Codex CLI 的供应商配置走~/.codex/config.toml不要往 Codex 里塞ANTHROPIC_*变量那是 Claude Code 的配置方式混用会导致请求发不出去或者被默认端点截走。Codex 的最小配置如下# ~/.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然后在 shell 里注入 Keyexport TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY如果你同时用 Claude Code配置写在settings.json里走ANTHROPIC_*三件套{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }注意两套配置的边界Codex 用config.tomlTAOTOKEN_API_KEYClaude Code 用settings.jsonANTHROPIC_*。如果你用 CC Switch 管理多套供应商切换时把 Base URL、API Key、模型名三件套一起切别只换其中一个。很多路由日志里用量对不上的案例最后查出来是 Codex 还在用旧的环境变量请求打到了另一个端点。配置完成后做一次最小验证codex exec --json 用一句话说明你当前使用的模型供应商 | head -n 5返回的 JSON 里会带model和usage字段。如果usage为空说明当前调用没有走 Codex 的文本推理通道后面的路由日志就记不到 token。确认这一步通了再进入技能包路由。3. 技能包路由配置用可判定的规则替代模型瞎猜agent-vision-toolkit 的技能包原本是给 agent 读的说明文档但要让 OCR/UI 的判断稳定复现最好把它降级成一份可执行的路由规则。思路是agent 只负责提取任务意图和图片特征选工具这件事交给确定性函数。下面是一份可以直接落地的路由配置放在skills/vision-router/manifest.yaml# skills/vision-router/manifest.yaml name: vision-router version: 1 entry: route.py tools: - id: ocr_long_screenshot cmd: vision ocr --lang chi_simeng --layout preserve - id: ui_restore cmd: vision ui-restore --framework react --style tailwind - id: gui_locate cmd: vision gui locate --screenshot --return-coords rules: - id: r1_error_log priority: 10 when: any_keyword: [报错, 日志, traceback, stack, 异常, 截图里的文字] height_ratio_gt: 2.5 use: ocr_long_screenshot reason: 长截图且以文字提取为主 - id: r2_design_to_code priority: 20 when: any_keyword: [照着, 还原, 设计图, 页面, 前端, 布局, 组件] has_ui_elements: true use: ui_restore reason: 目标是结构还原OCR 给不出组件层级 - id: r3_click_target priority: 30 when: any_keyword: [点击, 按钮, 定位, 跑一遍, 操作] use: gui_locate reason: 需要坐标和可交互元素 default: use: ocr_long_screenshot reason: 兜底先提文本避免让纯文本模型直接猜图这份配置的关键不是关键词有多全而是优先级和兜底逻辑。r3_click_target优先级最高因为点击/定位这类任务一旦选错工具后面所有步骤都白做。r2_design_to_code排第二因为 UI 还原对结构信息的要求比 OCR 高误判成 OCR 之后拿到的是一堆散文字模型无法还原布局。r1_error_log排第三因为报错截图即使误判成 UI 还原通常也能从文本里恢复一部分信息损失相对小。兜底规则固定走 OCR不让模型在无规则命中时自由发挥。对应的路由函数可以写成这样放在route.py# skills/vision-router/route.py import json, sys, hashlib from datetime import datetime, timezone def decide(features, task_text): text task_text.lower() if any(k in text for k in [点击, 按钮, 定位, 操作]): return {tool: gui_locate, rule: r3_click_target, reason: 交互定位} if any(k in text for k in [照着, 还原, 设计图, 前端, 布局, 组件]): return {tool: ui_restore, rule: r2_design_to_code, reason: 结构还原} if any(k in text for k in [报错, 日志, traceback, stack, 异常]): return {tool: ocr_long_screenshot, rule: r1_error_log, reason: 文字提取} return {tool: ocr_long_screenshot, rule: fallback, reason: 默认兜底} def log(record): with open(vision_router.jsonl, a, encodingutf-8) as f: f.write(json.dumps(record, ensure_asciiFalse) \n) if __name__ __main__: payload json.loads(sys.stdin.read()) features payload.get(features, {}) task_text payload.get(task_text, ) decision decide(features, task_text) record { ts: datetime.now(timezone.utc).isoformat(), image_sha256: hashlib.sha256(payload.get(image_path, ).encode()).hexdigest()[:12], task_text: task_text, decision: decision, features: features, } log(record) print(json.dumps(decision, ensure_asciiFalse))这份路由配置解决的是选哪个工具的确定性问题但不解决选得对不对的可观测性问题。下一步要把每次决策写成日志否则出了误判只能靠猜。4. 工具选择日志让每次 OCR/UI 决策可回放路由函数每次执行都会往vision_router.jsonl追加一行格式如下{ts:2026-09-07T09:12:33Z,image_sha256:a1b2c3d4e5f6,task_text:帮我看下这个报错截图,decision:{tool:ocr_long_screenshot,rule:r1_error_log,reason:文字提取},features:{height_ratio:3.2,has_ui_elements:false},usage:{input_tokens:1840,output_tokens:96,request_id:req_xxx}}这里有几个字段是刻意保留的第一image_sha256只取前 12 位。不用完整哈希是为了日志体积可控同时 12 位足以在单次会话里区分不同截图。如果同一个哈希在短时间内反复出现说明 agent 在重复处理同一张图通常意味着上一轮结果没有进入上下文或者路由被循环调用了。第二decision.rule必须记录。排障时第一眼看的就是这条如果一张设计图走了r1_error_log说明关键词匹配或height_ratio_gt阈值出了问题而不是模型不听话。把责任定位到规则比定位到模型容易修得多。第三usage字段要和 Codex 返回的 usage 对齐。Codex 执行--json模式时会输出每轮请求的 token 统计把其中的request_id、input_tokens、output_tokens合并进路由日志。这样一份 JSONL 同时记录了选了什么工具和这次选择花了多少 token。落日志的方式可以串在 Codex 调用链里cat EOF | python skills/vision-router/route.py | tee -a vision_router.jsonl {image_path:/tmp/error_long.png,task_text:帮我看下这个报错截图,features:{height_ratio:3.2,has_ui_elements:false}} EOF如果要把 Codex 的用量也合并进去可以用一个薄封装codex exec --json 根据路由结果执行视觉工具 \ | tee -a codex_raw.jsonl \ | python skills/vision-router/merge_usage.pymerge_usage.py只做一件事从 Codex 的 JSON 输出里抽usage按最近一条decision追加到vision_router.jsonl。这样日志里既有工具选择也有 token 消耗后面和 TaoToken 控制台对账时不用来回翻两个文件。5. 用量对账TaoToken 控制台与本地 JSONL 如何核对Codex 的 token 消耗全部来自文本推理图片被 OCR 或 UI 还原转成文本之后才进入模型上下文。这意味着你在 TaoToken 控制台看到的消耗应该和vision_router.jsonl里usage.input_tokens的总和对得上。对账方法分三步。第一步在 TaoToken 控制台按 API Key 筛选时间范围。进入 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentusage_reconcile 选择对应的 Key 和日期。控制台会按请求列出消耗重点是看有没有多个request_id对应同一张image_sha256。如果有说明路由被重复触发通常是技能包没有缓存工具结果导致的。第二步把本地 JSONL 按image_sha256聚合python - PY import json from collections import defaultdict agg defaultdict(lambda: {calls: 0, input_tokens: 0, output_tokens: 0}) with open(vision_router.jsonl, encodingutf-8) as f: for line in f: rec json.loads(line) key rec[image_sha256] agg[key][calls] 1 usage rec.get(usage, {}) agg[key][input_tokens] usage.get(input_tokens, 0) agg[key][output_tokens] usage.get(output_tokens, 0) for k, v in agg.items(): print(k, v) PY第三步对比控制台的总消耗和本地聚合结果。如果本地明显小于控制台检查是不是有请求没带--json或者使用了不返回 usage 的流式模式。如果本地明显大于控制台检查是不是把 Base URL 写成了带路径的变体导致请求被拆成多次。Base URL 只填https://taotoken.net/api不要加/v1或其他后缀。对账的意义不只是省钱。当你能把每次 OCR/UI 决策和 token 消耗对应起来时就能算出一个更实际的指标单张截图的决策成本。如果一张长截图的 OCR 文本有 3000 token路由推理又花了 1500 token那路由本身的成本已经占到三分之一。这时候优化方向就不是换更便宜的工具而是把路由规则做得更确定减少模型在选哪个上的来回推理。6. 误判排障OCR 抢了 UI 还原的活怎么办最常见的误判是第一类任务描述里只写了看看这个页面没有出现设计图还原前端等关键词路由落到兜底规则走了 OCR。结果是 agent 拿到一堆文字却无法还原按钮、输入框、卡片的位置关系。排查时先看vision_router.jsonl里的decision.rule如果是fallback说明关键词表需要补同义词比如页面截图里的界面照着做这个布局。第二类误判是 UI 还原抢了 OCR 的活。一张很长的报错截图里恰好有按钮和输入框has_ui_elements被置为 true优先级更高的r2_design_to_code命中。结果是 agent 花时间输出一份前端结构而用户真正想要的是报错文字。修正方法是在规则里给长截图加一个前置条件当height_ratio_gt大于 3 且任务文本包含报错/日志/异常时强制走 OCR不让has_ui_elements单独决定。这可以在route.py里加一条硬判断if features.get(height_ratio, 0) 3 and any( k in text for k in [报错, 日志, traceback, 异常] ): return {tool: ocr_long_screenshot, rule: hard_long_error, reason: 长图优先提文字}第三类误判是重复调用。同一张图在短时间内出现两次r1_error_log通常是因为第一次 OCR 结果没有被技能包缓存agent 下一轮又触发了一次路由。修正方法是在路由函数里加一个基于image_sha256的短期缓存如果同一哈希在 10 分钟内已经执行过同一工具直接返回上一次结果不再发起新的 Codex 请求。这能直接减少重复的文本推理消耗。第四类误判是工具执行成功但结果为空。OCR 返回空文本或者 UI 还原只返回一句未识别到组件。这时候不要急着调规则先检查图片本身长截图是否被压缩到文字模糊设计图是否分辨率过低。agent-vision-toolkit 的工具能力依赖输入质量路由再准也救不回一张糊图。7. 完整复现流程从拿 Key 到跑通一张长截图把前面的步骤串起来一次完整复现如下。去 TaoToken 官网注册并创建 API Keyhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentfull_flow 。把 Key 导出为TAOTOKEN_API_KEY。在~/.codex/config.toml里写入model_providers.taotokenBase URL 填https://taotoken.net/api。把manifest.yaml和route.py放进skills/vision-router/。准备一张长报错截图构造任务描述帮我看下这个报错截图提取里面的异常信息。执行路由echo {image_path:/tmp/error_long.png,task_text:帮我看下这个报错截图提取里面的异常信息。,features:{height_ratio:3.6,has_ui_elements:false}} \ | python skills/vision-router/route.py预期输出{tool: ocr_long_screenshot, rule: r1_error_log, reason: 文字提取}检查vision_router.jsonl确认image_sha256、decision.rule、features都已写入。用 Codex 执行 OCR 工具并带上--json采集用量codex exec --json 执行 vision ocr语言 chi_simeng输出保留布局 \ | tee -a codex_raw.jsonl合并用量到路由日志然后去 TaoToken 控制台按 Key 查看对应时间段的消耗https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsole_check 。确认request_id能在控制台找到且 token 数与本地日志一致。跑完这一轮你手里就有三份可复用的东西一份路由配置、一份包含工具选择和用量的 JSONL 日志、一份与 TaoToken 控制台对齐的消耗记录。之后每加一个视觉工具只需要在manifest.yaml里加一条规则然后重复第 4 到第 8 步观察新规则有没有抢走原本属于 OCR 或 UI 还原的请求。8. 边界与 CTA这套路由方案解决的是结构化看图的决策问题OCR 提取文字、UI 还原拿布局、GUI 定位找元素。它不适合需要真正视觉审美的任务也不适合让 agent 直接对像素做推理。如果你的需求是判断配色好不好看、识别复杂场景语义仍然应该用原生多模态模型不要硬塞给工具链。另一个边界是路由规则本身需要维护。关键词表会随着团队用语变化而失效height_ratio阈值也会因为截图工具不同而漂移。建议把vision_router.jsonl当成一份持续更新的数据集每周看一次fallback比例和误判比例把高频任务描述补进any_keyword。路由不是写完就一劳永逸的东西它更像一份需要和 agent 一起迭代的配置。如果你还没有 Key或者想先看看 Codex 接到 TaoToken 之后的实际对话效果可以从下面这条路径走先试模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcta_chat需要长期跑 Codex/agent 任务看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcta_plan创建和管理 API Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcta_keysClaude Code 侧的接入文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcta_doc先把 Codex 的config.toml改到https://taotoken.net/api再把技能包路由写成确定规则最后用日志把每次 OCR/UI 决策和 token 消耗对齐。做完这三步纯文本 agent 看图这件事就不再是一笔糊涂账。