企业官网建设流程全解析

先换 Key，再切 harness——这是我复盘完那组 7 模型 × 3 harness（Claude Code / Codex / Pi）共 21 个组合的公开编码对比之后，最想先写下来的一句话。要复现这组观察，第一步不是在本地装 Pi，而是先去 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=pi-switch-key 拿一个 TaoToken Key，再把 Base URL 统一指向 https://taotoken.net/api 。原因很直白：21 个组合里有 7 组是 Pi 在调用不同模型，模型推理本身就在消耗 Token；如果你等到把 harness 切过去之后才回头处理 Key、端点和计费口径，那么"哪一段贵"这个问题就永远说不清了。本文不复述那份评测的结论，只做一件事——把"先换 Key 再切 Pi"这个顺序拆成可跟做的配置步骤，并给出一张能自己填的 21 组成本观察表。

1. 先换 Key 再切 Pi：21 组 harness 对比里最容易被忽略的顺序变量

那组评测的设定其实很朴素：7 个模型分别放进 Claude Code、Codex、Pi 三种 harness 里跑同一批编码任务，交叉出 21 个模型-harness 组合，最后横向看两件事——任务成功率、以及完成这些任务的花费。得到的结论也很朴素：换 harness 对成功率的影响远小于直觉，但对成本的影响大得多。

问题在于，一旦你想自己复现，顺序就会变成一个真实的坑。原因有三层：

第一层，Key 和端点属于"环境变量"，harness 属于"运行时"。你在本地切 Pi，改的是启动哪个进程、读哪份配置文件；而 Key 和 Base URL 是这两者共享的底层出口。如果先切 Pi、后换 Key，中间那段窗口里 Pi 用的是旧出口，跑出来的 Token 消耗会被记到旧账上，这张 21 组表就废了。

第二层，Pi 调用模型时，Token 是由模型推理产生的，不是由 harness 产生的。这句话听起来像废话，但在多 harness 对比里非常关键：同一个模型在三个 harness 下，输入侧的 token 量会因为 harness 的提示词编排、上下文压缩策略、工具调用轮次而不同；输出侧的 token 量则直接取决于模型在收到这些上下文后生成多少内容。你换了 harness，等于换了给模型的"喂法"，但计费单元始终是模型推理产生的 token。所以要对比，就必须先把出口统一，再对比喂法。

第三层，顺序错了会污染归因。你看到 Codex 那几组比 Pi 那几组便宜，很可能只是因为某一次切换时用了不同的 Key 池或不同的端点，而不是 harness 本身的差异。先把 Key 换到统一出口，再逐个切 harness，才能把变量压到只剩一个。

所以可复现的操作顺序应该是：

1. 在 TaoToken 官网拿到 Key（这一步先做，别等切完 harness 再补）；
2. 把 Base URL 统一配置成https://taotoken.net/api；
3. 先在默认 harness 里跑一组基线任务，确认链路通；
4. 再依次切 Claude Code、Codex、Pi，每切一次只改 harness 相关配置，不动 Key 与端点；
5. 每一组跑完立刻记录 token 用量，避免事后凭记忆填表。

这五步里，前三步是"先换 Key"，后两步才是"再切 Pi"。顺序反过来，表就不可信。

2. 21 组成本观察表：把变量拆成 Key / Base URL / harness 三层

要做出可比对的 21 组数据，先把变量分层。建议在动手前就把表头定死，跑的时候只填数字，不做二次加工。

对应的记录表可以长这样，共 21 行：

model_1 + claude_code | success=? | in_tokens=? | out_tokens=? | secs=? model_1 + codex | success=? | in_tokens=? | out_tokens=? | secs=? model_1 + pi | success=? | in_tokens=? | out_tokens=? | secs=? model_2 + claude_code | ... model_2 + codex | ... model_2 + pi | ... ... model_7 + pi | ...

三个实用建议：

统一任务集。21 组必须跑完全相同的一组任务，任务描述、验收标准、允许的轮次上限都要写死。harness 之间天然存在交互方式差异，如果任务集还在变，成本差异就无从归因。

每组至少跑两遍。单次运行受缓存、上下文长度、工具调用随机性影响很大。取两次中位数再填表，能过滤掉相当一部分噪声。

Token 口径以出口侧为准。出口统一到https://taotoken.net/api之后，用量统计就集中在一处，不需要去每个 harness 里各自翻日志。这一点在 7×3 这种规模下收益非常明显。

如果你还没开始建这套记录，先去 https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=pi-switch-chat 用模型对话确认几个模型 ID 的写法，再回来填表，能省掉不少"模型名对不上"的返工。

3. 三种 harness 各自怎么配：Claude Code、Codex、Pi 不要互相套

这一节是全文最需要照抄的部分，也是最容易出错的部分。核心原则只有一条：Claude Code 用ANTHROPIC_*，Codex 用config.toml，不要把ANTHROPIC_*塞进 Codex 的配置里。两者协议与字段体系不同，混用会直接导致 401 或模型找不到。

3.1 Claude Code：改 settings.json 里的 env 段

Claude Code 走的是 Anthropic 协议，配置入口是settings.json。在用户级配置里加上环境变量段：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_API_KEY" } }

如果你更习惯用环境变量而不是配置文件，等价写法是：

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

两点提醒：

• ANTHROPIC_BASE_URL末尾不要带/v1之类的后缀，也不要带尾斜杠，写裸域名加/api即可；
• 修改settings.json后要重启 Claude Code 进程，热加载不一定生效。改完先在会话里随便问一句，确认返回正常再进入正式任务，避免把"链路没通"误记成"任务失败"。

更完整的字段说明和代理配置项，可以直接对照 https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=pi-switch-doc 来核对，尤其是团队协作场景下需要共享的配置项。

3.2 Codex：只认 config.toml，不认 ANTHROPIC_*

Codex 的配置在config.toml，字段体系和 Anthropic 那套完全不是一回事。把ANTHROPIC_*写进去不会报"未知字段"，而是直接不生效，然后你会拿到一个莫名其妙的鉴权错误。正确姿势是声明一个自定义 provider：

model = "你的模型ID" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY"

然后让环境变量提供 key：

export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY"

这样拆分的好处是：key 不落盘在config.toml里，多人共用同一份配置模板也不会互相泄露；同时env_key指向的变量名你可以按团队规范改，不必叫TAOTOKEN_API_KEY。

容易踩的坑：

• model_provider的值必须和下面[model_providers.xxx]的xxx完全一致，大小写敏感；
• base_url同样不要追加多余路径；
• 换模型时只改model这一行，provider 段不动。这在跑 21 组表时特别有用——7 个模型只需要改 7 次单行配置。

3.3 Pi：先把出口固定，再谈 harness 差异

Pi 在这次的对比里是第三种 harness，也是标题里"要切过去"的那个。原则和前两者一致：先把出口固定成https://taotoken.net/api，Key 用同一把，再去调 Pi 自己的运行参数。

对支持 OpenAI 兼容接口的客户端/运行时，通用做法是把 base URL 指向https://taotoken.net/api，鉴权头用Authorization: Bearer YOUR_API_KEY：

export OPENAI_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

注意这里刻意没有编造 Pi 专属的配置文件名或插件名——不同版本的 harness 在配置落点上差异很大，照抄一个不存在字段只会白折腾。稳妥做法是：先在 Pi 里把模型列表拉通（能列出模型 ID 即说明鉴权与端点都对），再开始跑任务。这一步不通过，后面 7 组 Pi 的数据全是无效样本。

3.4 一张对照表，避免串台

只要这张表里的"端点字段"全部指向同一个https://taotoken.net/api，21 组之间的成本差异就只可能来自 harness 与模型，而不是来自出口。

4. CC Switch 三件套：在 harness 之间来回切而不重配 Key

跑 21 组数据意味着你要在三种 harness 之间反复横跳。如果每次切换都要手动改settings.json和config.toml，出错概率会随切换次数线性上升——而这类错误恰好会伪装成"某个 harness 更贵"。

所谓 CC Switch 三件套，指的是一套最小化的多 harness 切换方案，包含三部分：

第一件：Claude Code 的settings.json。保持 env 段里的 Base URL 固定，只让模型相关字段随场景变化。把它当作"Anthropic 协议出口"的单一事实来源。

第二件：Codex 的config.toml。保持model_provider段固定，只改model一行。把它当作"OpenAI 兼容协议出口"的单一事实来源。

第三件：一层切换脚本/别名。不引入额外工具，用 shell 函数把"切换 harness + 设置对应环境变量"合并成一个动作：

switch_harness() { case "$1" in claude) export ANTHROPIC_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="YOUR_API_KEY" ;; codex) export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY" ;; pi) export OPENAI_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY" ;; *) echo "usage: switch_harness {claude|codex|pi}" ;; esac echo "harness=$1 base=https://taotoken.net/api" }

这样做的价值在于：Key 与 Base URL 在三件套里都是常量，唯一的变量是你调用的函数参数。21 组跑下来，"配置错误"这一类噪声会被压到很低，剩下的差异才能归因给 harness。

两个实践细节：

• 切换后先echo一遍当前环境变量，确认没有残留上一个 harness 的值。尤其是ANTHROPIC_*和OPENAI_*同时存在的终端，很容易出现"以为切了其实没切"。
• 如果你需要长期管理多把 Key（比如区分个人和团队额度），可以在 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=pi-switch-keys 创建并命名不同的 Key，再让脚本按场景注入。但注意：跑同一张 21 组表时必须全程用同一把 Key，否则额度池差异会直接污染结论。

5. 成本观测：Pi 调用 7 个模型时，Token 到底消耗在哪

回到那组评测最核心的观察——harness 对成功率影响小，对成本影响显著。想在自己的 21 组数据里看到同样的信号，得先搞清楚 token 都花在哪。

消耗方一：模型推理本身。这是最大头，也是唯一真正的计费来源。Pi 作为 harness，本身不生产 token；它做的是把任务、上下文、工具返回拼成一次请求，交给模型，模型推理后生成输出。输入 token 由 harness 的上下文编排决定，输出 token 由模型生成量决定。所以"Pi 比另一个 harness 贵"，机制上必然是：Pi 在完成同样任务时，喂进去的上下文更多，或者迫使模型生成了更多轮输出。

消耗方二：harness 的上下文策略。三种 harness 在"怎么把仓库结构、文件内容、历史对话塞进上下文"上策略不同。有的倾向于一次性塞更多文件，有的倾向于多轮小步试探。前者输入 token 高、轮次少；后者输入 token 低、轮次多。两者最终成本谁高，取决于你的任务类型和模型的输入输出定价比。这也是为什么同一批任务在不同 harness 下成本能差出可观幅度。

消耗方三：重试与纠错轮次。任务成功率高不代表划算。一个 harness 可能第一次就过，另一个可能失败三次后靠第四次成功——成功率统计里都算"成功"，但成本差了好几倍。所以 21 组表里建议额外记一列"实际轮次"，别只看最终结果。

消耗方四：工具调用的往返。每次工具调用都会把结果回灌进上下文，形成新的输入 token。工具调用越频繁、返回内容越冗长，这一项越贵。有些 harness 会在写回上下文前做截断或摘要，有些不会。

基于这四点，读表时的正确姿势是：

1. 先看同一模型在三种 harness 下的成本排序，这是纯粹的 harness 效应；
2. 再看同一 harness 下 7 个模型的成本排序，这是纯粹的模型效应；
3. 最后看"成功率相同但成本差很多"的那些格子，这些是最有优化价值的位置。

如果发现某个 harness 在所有模型上都贵，那是 harness 的上下文策略问题；如果只有个别模型在某 harness 下贵，那更可能是该模型与这个 harness 的提示词风格不匹配，换模型比换 harness 更划算。

6. 复现清单：从换 Key 到跑完 21 组的完整顺序

把前面几节压缩成一份可以直接照着走的清单。

阶段一：出口准备（先换 Key）

1. 打开 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=pi-switch-setup ，完成账号与 Key 的获取；
2. 记录 Base URL 为https://taotoken.net/api，注意不要在末尾追加路径；
3. 在 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=pi-switch-keys 确认这把 Key 可用，并确认它的额度足够跑完 21 组；
4. 把YOUR_API_KEY替换进你的切换脚本或配置文件，先跑一次最简请求验证连通性。

阶段二：harness 配置（再切 Pi）

5. 按第 3 节的对照表，分别配好 Claude Code 的settings.json、Codex 的config.toml、Pi 的运行时配置；
6. 用第 4 节的switch_harness脚本验证三种 harness 都能正常发出请求；
7. 每种 harness 先跑一个最小任务，确认返回格式与计费统计都正常。

阶段三：数据采集

8. 固定任务集、固定验收标准、固定轮次上限；
9. 按 harness 分组依次跑，每组跑两遍取中位数；
10. 每组结束后立刻记录：成功率、输入 token、输出 token、实际轮次、用时；
11. 全部跑完后按第 2 节的表格汇总，共 21 行。

常见报错与排查方向：

7. 什么时候该换 harness，什么时候该换模型

有了 21 组数据之后，决策会变得简单。总结成几句话：

如果三种 harness 在同一个模型上的成本差在可接受范围内，就别折腾 harness，把精力放在任务拆分和上下文精简上。harness 的价值主要体现在交互体验和工具生态，而不是省钱。

如果某个 harness 在所有模型上都明显更贵，那问题在它的上下文策略。这种情况下要么接受这个成本，要么放弃这个 harness，换模型救不了。

如果某个模型在特定 harness 下又慢又贵，优先换模型。这通常意味着该模型的输出风格与这个 harness 的提示词不兼容，产生大量无效往返。

如果 Pi 那 7 组的成本曲线整体偏高，先检查出口是否一致。在切换顺序错的场景里，最容易被误判的就是 Pi——因为它是你最后切过去的那个 harness，前面的配置残留最容易在这里显形。

真正值得长期跟踪的是"每完成一个任务花了多少 token"，而不是"某个 harness 单次调用多少钱"。前者是可优化的工程指标，后者只是报价。

跑完这张 21 组表之后，如果你打算把它沉淀成团队的日常配置，可以从 Coding Plan 入手把额度与协作方式固定下来：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=pi-switch-plan 。把出口固定、把 Key 管理规范、把 harness 切换脚本化，剩下的才是真正值得研究的模型与任务匹配问题。