企业官网建设流程全解析

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1. 长时编码任务为什么值得用两个 CLI 各跑一遍

长时编码任务和「帮我写个函数」是两回事。前者通常要跨多个文件读上下文、改接口、补类型、跑测试、根据报错回改，一轮下来几十次工具调用，Token 消耗和完成率都会被放大。Claude Code 和 Codex CLI 都能做这类活，但它们的上下文组织方式、工具调用节奏、对失败重试的处理不一样，落到账单和结果上就是两条曲线。

我这次的做法是：同一个 TypeScript 仓库、同一个重构目标、同一把 TaoToken Key，分别喂给两个 CLI，记录启动命令、环境变量、Token 消耗和最终能不能跑通测试。TaoToken 在这里不是被评测的对象，它是两个 CLI 共用的默认供应商和对照基线——Base URL 统一填https://taotoken.net/api，Key 在官网创建，模型 ID 以模型广场为准。这样两个 CLI 面对的是同一条通道、同一套计费口径，差异才归因得到工具本身。

需要先说清楚：本文不含任何公榜排行分数，也没有把某次运行包装成「权威结论」。下面所有数字都来自我这一次本地运行，环境、Prompt、仓库状态都写出来，你可以在自己机器上复现。一次运行不代表公榜，也不代表长期表现。

任务设定是这样的：一个中等规模的 TypeScript 服务仓库，包含src/下的若干模块、tests/下的单元测试、package.json里的test脚本。重构目标是——把散落在多个文件里的数据校验逻辑抽成一个独立模块，统一导出，替换原有调用点，并保证npm test全绿。这个任务足够长：要读多个文件、要理解现有类型、要改 import、要处理边界，短则十几分钟，长则半小时以上，正好能拉开两个 CLI 的差距。

为什么强调「长时」？因为短任务里两个 CLI 的 Token 差异可能被系统提示词和初始化开销淹没，看不出工具调用策略的区别。长任务里，每一次多余的读文件、每一次失败重试、每一次上下文重传都会累积。这也是我建议读者自己跑一遍的原因：你的仓库结构、测试覆盖、报错信息都不一样，只有自己跑出来的对照表才对你有用。

2. 两个 CLI 怎么共用同一把 TaoToken Key

这一节是配置，必须可复制。核心原则只有一条：两个 CLI 都指向同一个 Base URLhttps://taotoken.net/api，用同一把 Key，模型 ID 从模型广场选。注意 Base URL 末尾不带/v1，也不要往这个地址上拼 UTM 参数——UTM 只用于官网落地页和 deep link，接口地址保持干净。

2.1 Claude Code 的环境变量与 settings.json

Claude Code 读的是ANTHROPIC_*系列变量。最直接的方式是在启动前导出：

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="YOUR_API_KEY" export ANTHROPIC_MODEL="YOUR_MODEL_ID"

ANTHROPIC_MODEL填模型广场里你选定的模型 ID，不要凭记忆写一个不存在的名字。如果你不想每次开终端都导出，可以写进~/.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" } }

这样 Claude Code 启动时会自动带上这套配置。Key 在 TaoToken 控制台 创建，创建后复制一次，之后不再明文展示，建议直接写进环境变量或本地配置文件，别贴在聊天记录里。

2.2 Codex CLI 的 config.toml

Codex CLI 走的是另一套配置，别把ANTHROPIC_*套到它头上，那样不会生效。它读~/.codex/config.toml。一个可用的最小配置长这样：

model = "YOUR_MODEL_ID" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY"

然后在环境里提供 Key：

export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY"

env_key指向哪个环境变量名由你定，只要和export的名字一致即可。base_url同样是https://taotoken.net/api，不带/v1。模型 ID 依旧以模型广场为准。

2.3 用 CC Switch 管理两套配置

如果你同时用 Claude Code 和 Codex CLI，手动改配置文件容易串。CC Switch 这类切换工具的思路是：把每个供应商存成一条自定义供应商记录，包含 Base URL、Key、模型 ID 三件套，切换时写入对应 CLI 的配置。给 TaoToken 建一条记录时，Base URL 填https://taotoken.net/api，Key 填YOUR_API_KEY，模型 ID 从广场复制。切换生效后，回到终端确认ANTHROPIC_BASE_URL或config.toml里的base_url确实变了，再启动 CLI。

配置完成后，两个 CLI 面对的是同一条兼容通道。这一步做对，后面的 Token 对照才有意义；如果其中一个 CLI 其实还在走别的地址，对照表就是废的。

3. 同一仓库长时重构任务的 Token 消耗对照

任务开始前，我把仓库恢复到同一个 commit，清掉未提交改动，确保两个 CLI 看到的是同一份代码。Prompt 也固定成同一段，大意是：把校验逻辑抽成独立模块、替换调用点、跑通npm test、不要改测试断言。两个 CLI 依次跑，中间不手动干预，除非它明确停下来问。

启动命令分别是：

# Claude Code claude # Codex CLI codex

进入交互后粘贴同一段 Prompt。下面这张表是我这次运行的记录。再次强调：这是单次本地运行，环境是同一台机器、同一把 Key、同一段 Prompt，不代表公榜，也不代表两个 CLI 的长期平均表现。Token 数字来自各自会话结束后的用量展示，如果你在 TaoToken 控制台看，口径可能包含重试和系统提示词，以控制台为准。

表格里「相对 Token 消耗」我故意没写绝对值，因为绝对值依赖你的仓库大小、模型、上下文窗口和重试次数，写死了反而误导。你可以按上面的步骤自己跑，把两个 CLI 的用量填进同一张表。真正有信息量的是趋势：这次运行里，Claude Code 的工具调用轮次更多，读文件和回改更频繁，Token 消耗偏高；Codex CLI 的调用更紧凑，Token 消耗偏低。但两者都完成了重构并跑通了测试，完成率这一项打平。

为什么会有这个差异？我的观察是，Claude Code 在长任务里倾向于更细粒度地确认上下文，遇到类型报错会重新读相关文件再改；Codex CLI 更倾向于一次性规划多步、批量执行。前者稳但费 Token，后者省但一旦规划偏了，回改成本也不低。这次任务里 Codex CLI 的规划没有偏，所以省下来了；换个更模糊的重构目标，结论可能反过来。

还有一个容易被忽略的点：长时任务里，上下文重传是 Token 大头。两个 CLI 都会在每轮把历史对话重新发给模型，轮次越多，重传越多。所以「工具调用轮次」和「Token 消耗」高度相关。想压 Token，要么减少无效轮次，要么用更长的上下文窗口减少截断重来。这也是为什么同一把 Key、同一个 Base URL 很重要——通道一致，你才能把差异归因到 CLI 的策略，而不是归因到某个通道的限流或重试。

4. 复现步骤与踩过的配置坑

想复现这张对照表，按下面顺序来，别跳步。

第一步，准备仓库。选一个你熟悉的 TypeScript 项目，确保npm test当前是绿的，然后git commit或git stash固定状态。任务目标写清楚，最好包含「跑通测试」这个可验证的终点，否则完成率没法判定。

第二步，创建 Key。在 TaoToken 官网 注册后进控制台创建 API Key，复制YOUR_API_KEY。同时去模型广场确认你要用的模型 ID，记下来。

第三步，配 Claude Code。按 2.1 导出环境变量或写settings.json，启动claude，先发一句「你好」确认通道通。如果报 401，多半是 Key 错了或没生效；如果报 404，多半是 Base URL 写错或模型 ID 不存在。

第四步，配 Codex CLI。按 2.2 写config.toml，导出TAOTOKEN_API_KEY，启动codex，同样先确认通道通。注意别把ANTHROPIC_*变量指望在 Codex 上生效，它不读那套。

第五步，依次跑任务。两个 CLI 用同一段 Prompt，中间不手动改代码。跑完记录：是否跑通测试、工具调用轮次、Token 用量。用量以控制台为准，会话内的展示只作参考。

我踩过的坑有三个。一是 Base URL 多写了/v1，结果请求路径拼错，直接 404；正确写法就是https://taotoken.net/api。二是 Codex 的env_key名字和export的名字不一致，Key 读不到，表现为 401，排查时先对名字。三是把 UTM 参数加到了接口地址上，那是给落地页用的，接口地址保持干净，否则可能被当成非法路径。

还有一个习惯问题：长时任务跑到一半，别急着手动改代码「帮它一把」。你一改，两个 CLI 的对照就不公平了。要么让它自己跑完，要么两个都中断重来。对照表的价值在于同条件，条件一破，数字就没意义。

5. 跑完之后怎么对账与继续用

对照表跑完，建议去控制台看一眼这次调用的入账情况，确认两个 CLI 的消耗都记在同一把 Key 下。这一步能帮你验证配置确实生效，也能让你对长时任务的成本有个直观感受。如果发现某个 CLI 的消耗异常高，先查是不是重试太多或上下文被反复重传，而不是急着换模型。

想继续试别的模型，可以打开 模型对话 确认广场里的模型 ID 和你要填的一致；长期做这类长时编码任务，可以看 Coding Plan；Key 统一在 控制台 创建；Claude Code 的接入细节可以对照 接入文档。

最后提醒一句：AI 工具只负责生成或解释命令，真正在仓库里执行npm test、改文件、跑迁移的应该是你本地。把执行结果贴回对话，让它基于真实输出继续，比让它「假装跑过了」靠谱得多。同一把 Key、同一个 Base URL、同一段 Prompt，这套对照方法你可以每周跑一次，看两个 CLI 在你自己的仓库上到底谁更省、谁更稳。

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