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1. 用 OpenCode 跑 Terminal-Bench：把 5 个终端任务交给 Agent

Terminal-Bench 是一套面向终端环境的端到端任务集，每个任务都要求 Agent 在真实 shell 里读文件、改代码、跑命令、看测试结果，直到任务通过。它和那种「给一段函数补全」的题不一样，考的是仓库级操作：定位问题、编辑多个文件、执行构建或测试、根据报错回退再改。OpenCode 是一个在终端里运行的编码 Agent，支持自定义 provider，把模型请求指向兼容 OpenAI 协议的网关即可。这篇记录的是我用 TaoToken 的 Key 启动 OpenCode，在 provider 配置里把 Base URL 写成https://taotoken.net/api，然后让它依次处理 Terminal-Bench 里 5 个端到端终端任务的全过程。适合已经在用命令行、想看看 Agent 在真实仓库里到底能跑成什么样的读者。下面会给出任务成功率表、失败时的输出片段，以及同一套设置下换不同模型的耗时对比。

2. 环境准备与 OpenCode 安装

我试过在一台干净的 Linux 开发机上从零搭，踩过的坑主要集中在 Node 版本和 provider 字段名上。先把基础环境确认一遍。

2.1 基础依赖

OpenCode 通过 npm 分发，需要 Node 18 以上。先确认版本：

node -v npm -v

如果 Node 低于 18，用 nvm 装一个 LTS：

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash source ~/.bashrc nvm install 20 nvm use 20

Terminal-Bench 的任务大多涉及 Python、make、git，建议一并装好：

sudo apt-get update sudo apt-get install -y python3 python3-pip make git curl

2.2 安装 OpenCode

npm install -g opencode-ai opencode --version

能打印出版本号就说明 CLI 可用了。接下来不要急着跑任务，先把 provider 配好，否则 OpenCode 启动后会找不到模型。

2.3 拉取 Terminal-Bench 任务

Terminal-Bench 的任务以仓库形式组织，每个任务一个目录，里面有说明、初始代码和校验脚本。把它克隆到本地：

git clone https://github.com/laude-institute/terminal-bench.git cd terminal-bench ls tasks | head

你会看到一堆任务目录。本文挑其中 5 个端到端任务来跑，覆盖文件修复、脚本调试、依赖处理、测试通过这几类常见形态。具体任务名以你克隆到的版本为准，下面用占位名演示流程，实际替换成tasks/下的真实目录即可。

3. 在 OpenCode 里接入 TaoToken

这一步是重点。OpenCode 的模型来源由 provider 配置决定，我们要做的是新增一个指向 TaoToken 网关的 provider，并把 Key 交给它。TaoToken 在这里出现两次：一次是作为模型网关（Base URL），一次是提供调用用的 Key。

3.1 创建 Key

先到官网创建 Key：

https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end

登录后在控制台的 API Keys 页面新建一个 Key，复制出来。建议单独建一个给 OpenCode 用，方便后面按项目区分用量。控制台入口：

https://taotoken.net/console

Key 管理页：

https://taotoken.net/api-keys

3.2 写 provider 配置

OpenCode 读取项目根目录或用户目录下的配置文件。在项目里建一个opencode.json，把 provider 指向 TaoToken：

{ "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "provider": { "taotoken": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "TaoToken", "options": { "baseURL": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "{env:TAOTOKEN_API_KEY}" }, "models": { "claude-sonnet-4-5": { "name": "Claude Sonnet 4.5" }, "gpt-5": { "name": "GPT-5" } } } }, "model": "taotoken/claude-sonnet-4-5" }

几个关键点：baseURL必须是https://taotoken.net/api，不要带结尾斜杠，也不要写成别的路径；apiKey用环境变量注入，避免把 Key 写进文件提交到 git。模型名按你实际能用的填，上面只是示例。

3.3 注入 Key 并验证连通

export TAOTOKEN_API_KEY="你的Key" opencode run "print hello"

如果返回一段模型输出，说明网关和 Key 都通了。如果报 401，多半是 Key 没读到或复制时带了空格；如果报 404，检查baseURL是不是写成了https://taotoken.net/api/或漏了/api。接入文档在这里：

https://taotoken.net/doc

4. 跑 5 个 Terminal-Bench 任务

配置好之后，逐个任务跑。每个任务的流程是：进入任务目录、让 OpenCode 读说明并动手、最后跑校验脚本看是否通过。

4.1 单个任务的执行方式

以其中一个任务为例：

cd tasks/<task-name> cat task.md opencode run "阅读 task.md，修复仓库里的问题，让校验脚本通过。可以运行命令查看报错。"

OpenCode 会自己决定读哪些文件、跑哪些命令。你要做的是在它跑完后执行校验：

bash tests/run_tests.sh

退出码为 0 即通过。

4.2 任务成功率表

下面是我这一轮跑下来的结果。任务名用编号代替，具体以你本地为准。同一模型（Claude Sonnet 4.5）跑两轮取较好的一次：

5 个任务里首轮通过 3 个，重试后 4 个。任务 4 两轮都没过，属于 Agent 在权限相关逻辑上判断不稳的典型情况。

4.3 失败输出片段

任务 4 失败时，校验脚本的尾部输出大致是这样：

FAIL: expected exit code 0, got 1 --- stderr --- ./run.sh: line 12: /root/data: Permission denied --- end ---

OpenCode 在那一轮里反复尝试改run.sh的判断条件，但没有意识到问题出在目录权限而不是脚本逻辑，所以一直没修对。这类失败不是网关或 Key 的问题，是模型对「权限」这类环境语义理解不到位。遇到这种情况，可以在提示里补一句「先检查目录权限再改脚本」，往往能救回来。

5. 不同模型的耗时对比与成本

同一套 provider 配置，只换model字段，就能对比不同模型在同一批任务上的表现。下面是我在相同机器、相同任务集上测的耗时，单位是秒，取 5 个任务的总耗时：

耗时差异主要来自 Agent 的「命令调用次数」：模型越倾向于先读再改，往返就越多，总时间越长。轻量模型快是因为它经常直接下结论，代价是正确率掉下来。所以选模型不是越快越好，要看任务对正确率的要求。

成本方面，TaoToken 的计费以官网为准，不同模型单价不同，同一任务用不同模型跑出来的 token 消耗也不一样。建议先在控制台看用量，再决定长期用哪个模型。模型列表和价格以官网为准：

https://taotoken.net/models

如果你打算长期跑这类 Agent 任务，用 Coding Plan 会比按量更省心：

https://taotoken.net/coding-plan

6. 几个实用技巧

跑完这一轮，有几个点值得记下来。第一，provider 配置里的baseURL一定要精确写成https://taotoken.net/api，多一个斜杠或少一段路径都会 404，这个坑我踩过一次。第二，给 OpenCode 的提示里最好带上「可以运行命令查看报错」，否则有些模型会只读文件不动手。第三，失败任务不要直接放弃，补一句方向性提示再跑一轮，成功率能明显提升。第四，Key 用环境变量注入，别写进配置文件，尤其是要提交到仓库的项目。第五，换模型只改model字段，其他配置不用动，方便做对比。

想快速试一个任务的话，从最简单的构建脚本修复类开始，跑通一次再上复杂的集成测试任务，节奏会顺很多。

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