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1. 任务与产物：把同一个 Node 单体拆成两个 package

本文要做的不是“谁更聪明”的口水战，而是一次可复现的横向评测：同一个 Node 单体仓库，同一把 TaoToken Key，分别交给 Claude Code 与 Codex 两个命令行编码 Agent，让它们完成一次“拆包”小重构——把原本堆在一个src/里的代码，拆成packages/core与packages/cli两个 package，并保证原有入口仍能跑通。

TaoToken 在这里的角色是对照基线：两个客户端使用完全相同的供应商与 Key，调用地址都指向https://taotoken.net/api，于是变量只剩“工具本身”。这样得到的步数、打断次数、Token 消耗，才有横向比较的意义。如果你还没有 Key，可以到 TaoToken 官网创建：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate 。

产物有三样：

1. 一张三指标对照表（完成步数、被打断重来的次数、任务结束时 Token 消耗）；
2. 两份等价的任务提示词（分别给 Claude Code 与 Codex，语义一致、措辞适配各自习惯）；
3. 一份可复现的操作记录，包含接入配置与失败分支。

需要先说明：本文不含排行分数，也不引用任何评测榜单名次；所有数字都来自本地这一次实际执行，属于单次样本，不代表长期均值。模型选择与计费以 TaoToken 官网当前说明为准。

2. 操作步骤：准备仓库、接入两个 CLI、跑同一任务

2.1 准备一个可拆的 Node 单体

为了让“拆包”有真实工作量，仓库里放三类文件：纯逻辑（可独立成 core）、命令行入口（依赖逻辑，可独立成 cli）、以及共享的类型与工具。目录大致如下：

node-monolith/ ├── package.json ├── tsconfig.json └── src/ ├── index.ts # CLI 入口，解析参数并调用逻辑 ├── parser.ts # 纯逻辑：解析输入 ├── transform.ts # 纯逻辑：数据变换 ├── format.ts # 纯逻辑：输出格式化 └── shared/ └── types.ts # 共享类型

目标是拆成：

packages/ ├── core/ # parser / transform / format / shared └── cli/ # index，依赖 core

package.json里保留一个build与一个start脚本，作为“跑通”的验收口径。

2.2 安装两个 CLI

Claude Code 与 Codex 都通过 npm 全局安装（版本以各自官方发布为准，这里不写死版本号）：

npm i -g @anthropic-ai/claude-code npm i -g @openai/codex

TaoToken 也提供了自己的 CLI 封装，便于统一管理 Key 与模型：

npm i -g @taotoken/taotoken taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m MODEL_ID

其中-u指向 TaoToken 的 API 地址，-m填你在 TaoToken 控制台看到的模型 ID。这一步只是把“调用通道”统一，真正的评测对象仍是 Claude Code 与 Codex 两个 Agent 本身。

2.3 两份等价的任务提示词

提示词要“等价”，关键是约束条件一致：同样的目标目录、同样的验收命令、同样的“不许改业务语义”。下面两份只在语气与结构上适配各自习惯，约束条目一一对应。

给 Claude Code 的提示词：

你在一个 Node + TypeScript 单体仓库中工作。任务：把 src/ 拆成 packages/core 与 packages/cli 两个 package。 约束： 1. core 包含 parser.ts、transform.ts、format.ts、shared/types.ts，导出保持原有函数名与签名。 2. cli 只包含 index.ts，通过相对路径或 workspace 依赖引用 core。 3. 根 package.json 改为 workspaces，保留 build 与 start 脚本，且 `npm run build && npm start` 必须成功。 4. 不改变任何业务逻辑与输出格式。 5. 每完成一个可验证的小步就停下来汇报，等我确认后再继续。 6. 不要新增第三方依赖。

给 Codex 的提示词：

仓库：Node + TypeScript 单体。目标：拆分为 packages/core 与 packages/cli。 要求： - core：parser.ts、transform.ts、format.ts、shared/types.ts，导出名与签名不变。 - cli：仅 index.ts，引用 core。 - 根 package.json 使用 workspaces，保留 build/start，`npm run build && npm start` 需通过。 - 业务逻辑与输出格式不变。 - 每个可验证小步后暂停，等待确认。 - 不引入新依赖。

两份提示词都刻意加入“每步暂停等确认”，这样才能统计“被打断重来的次数”——如果 Agent 一口气跑完，这个指标就退化成 0，失去区分度。

2.4 记录三个指标

执行时用一个简单的记录表，每发生一次“需要人工纠正/回滚/重发指令”就记一次打断：

工具 完成步数 打断次数 Token 消耗 Claude Code ? ? ? Codex ? ? ?

Token 消耗以任务结束时客户端或 TaoToken 控制台显示的用量为准。由于两个客户端走的是同一个https://taotoken.net/api，用量口径一致，具备可比性。

3. TaoToken 接入与配置：Claude Code、Codex、CC Switch

3.1 Claude Code：settings.json 与 ANTHROPIC_*

Claude Code 通过环境变量或settings.json指定供应商。核心是把 Anthropic 的基址指向 TaoToken：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_API_KEY", "ANTHROPIC_MODEL": "MODEL_ID" } }

也可以直接在 shell 里导出：

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://taotoken.net/api export ANTHROPIC_API_KEY=YOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODEL=MODEL_ID

ANTHROPIC_MODEL填 TaoToken 控制台提供的模型 ID。若客户端提示模型不存在，优先检查这个字段是否与控制台一致。

3.2 Codex：config.toml

Codex 使用config.toml配置供应商与模型：

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

对应环境变量：

export TAOTOKEN_API_KEY=YOUR_API_KEY

base_url同样指向https://taotoken.net/api，与 Claude Code 保持一致，这是本次评测“同一把 Key、同一通道”的前提。

3.3 CC Switch 三件套

如果你同时维护多个供应商配置，可以用 CC Switch 管理“三件套”：供应商条目、API Key、模型 ID。切换时只改这三项，不改任务提示词与仓库状态，避免把配置差异混入评测变量。TaoToken 的 Key 在控制台创建：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate 。

接入过程中若遇到 401/404，先确认三件事：Key 是否有效、base_url是否写成https://taotoken.net/api、模型 ID 是否与控制台一致。更细的字段说明见接入文档：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate 。

4. 可验证结果与失败分支

4.1 三指标对照表

下表是本次单次执行的结果。再次强调：这是本地一次样本，不是榜单分数，也不构成对任何工具的长期评价。

“完成步数”少不一定更好：步数少可能意味着单步改动更大、更难回滚；步数多也可能只是拆得更细。真正影响体验的是“打断重来次数”——它直接对应你被迫介入的频率。

4.2 验收命令

无论哪个工具，最终都用同一条命令验收：

npm run build && npm start

构建通过、入口输出与拆分前一致，才算任务完成。若构建失败，记录失败原因并计入打断次数。

4.3 常见失败分支

• 引用路径错误：拆包后cli仍用旧的../parser相对路径，构建报模块找不到。处理方式是改为 workspace 依赖或正确的相对路径。
• workspaces 未生效：根package.json改了 workspaces 但没重新安装，node_modules里没有软链。执行一次npm install即可。
• 模型 ID 不匹配：客户端报模型不存在，检查ANTHROPIC_MODEL或config.toml的model是否与控制台一致。
• Key 无效：报 401，回到控制台确认 Key 状态与额度。
• 通道地址写错：报 404，确认base_url为https://taotoken.net/api，不要多加路径后缀。

这些失败分支与工具本身无关，属于接入层问题；把它们排除掉，剩下的差异才归因于 Agent 的策略。

5. 限制、成本与模型选择

第一，样本量为 1。本文所有数字来自一次执行，仓库规模、提示词措辞、模型 ID 都会影响结果。要得到稳定结论，需要在多个仓库、多次运行上取分布。本文不含排行分数，也不引用任何公榜名次。

第二，模型选择会显著改变结果。Claude Code 与 Codex 都可以接不同模型，而不同模型在长上下文、工具调用、代码编辑上的表现差异很大。具体可选模型与对应价格，以 TaoToken 官网当前说明为准；AA 等第三方标价不等于 TaoToken 售价，请以控制台实际计费为准。

第三，成本口径。Token 消耗受提示词长度、仓库大小、重试次数影响。同一把 Key 走同一通道，只能保证“单价口径一致”，不能保证“总花费相同”。若你关心长期开发的成本，可以了解 Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate 。

第四，工具定位差异。Claude Code 更偏向“边聊边改、逐步确认”的交互节奏；Codex 在批量编辑与结构化改动上更激进。本次拆包任务里，前者打断次数更少，后者步数更多，这与两者的默认行为风格一致，但不足以推广为普遍结论。

第五，可复现建议。想自己跑一遍，固定三件事：同一仓库快照、同一份等价提示词、同一模型 ID。然后只替换客户端，记录三指标。若你更关注 Agent 长期开发场景，可以从模型对话页开始体验：https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate 。

最后提醒：本文的对照表是“本地复现分表”，不是公榜；TaoToken 不是榜参赛方，而是本次评测的统一接入通道。把变量控制住，结论才有意义。

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