企业官网建设流程全解析

1. 先定口径：Codex/Pi 的 Token 账单不是“模型单价”一个变量

Arena 那组 21 个模型-harness 组合的评测里，真正让账单分析者头疼的并不是“哪个模型更强”这一件事，而是同一批模型换到 Codex、Pi、Claude Code 后，成功率看起来差不太多，Token 消耗却可能完全不是一条曲线。要用 TaoToken 做统一供应商时，先到 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=arena_codex_pi_intro 拿 Key，Base URL 固定写成 https://taotoken.net/api。这篇不讨论谁排第一，而是把 Codex 与 Pi 的 Token 账单拆成可复现的表：谁在消耗 Token、消耗在什么阶段、失败任务有没有把预算吃掉、成功率与成本是否背离。

原文的测试设计是 7 个模型分别放进 Claude Code、Codex、Pi 三种 harness，形成 21 个模型-harness 组合。这个设计对账单分析非常有用，因为它把“模型”和“harness”拆成了两个维度：模型决定单次推理的输入输出规模与工具调用倾向，harness 决定一轮任务里到底要推理多少次、重试多少次、塞多少上下文、调用多少轮工具。很多团队只盯着模型单价，最后发现账单失控往往不是模型贵，而是 harness 让同一个任务跑了更多轮。

所以本文的口径是：所有 Codex 与 Pi 的调用都走 TaoToken，Base URL 使用 https://taotoken.net/api，Key 用 YOUR_API_KEY 占位；每次运行都打上 harness、模型、任务 ID、运行 ID 四个标签；账单按“总 Token、成功任务 Token、失败重试 Token、Token/成功任务”拆分；最后输出 Codex/Pi 的 Token 账单对比表和成功率表。这样你得到的不是一句“harness 影响成本”的结论，而是一套能在本地复跑的账单分析流程。

2. 在 TaoToken 统一 Key 与 Base URL：Codex、Pi、Claude Code 各走各的字段

第一步不是改模型，而是统一供应商入口。去 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=arena_codex_pi_getkey 注册并创建 API Key，Key 填到各工具时不要写死在博客示例里，用环境变量或本地配置文件保存，再用 YOUR_API_KEY 作为占位符替换。所有工具的 Base URL 都指向：

https://taotoken.net/api

注意，Base URL 后面不要带 UTM 参数。UTM 只用于官网和 deep link 的跳转追踪，工具配置里只认干净地址。下面这张表先明确边界，避免把 Claude Code 的 ANTHROPIC_* 变量套到 Codex 或 Pi 上。

这里的核心是：Codex 与 Pi 使用 TaoToken 时，去官网拿 Key，Base URL 用 https://taotoken.net/api；Claude Code 只是对照组，它可以用settings.json和ANTHROPIC_*，但不能反过来污染 Codex 和 Pi。账单分析最怕“看起来走了 TaoToken，实际上某个 harness 还在走默认供应商”，那样导出的 Token 数要么缺失，要么混入其他平台的计费口径。

建议为这次 Arena 复现专门建一个目录，例如arena-billing/，里面放三样东西：Codex 配置、Pi 配置、Claude Code 对照配置。每次运行前先打印当前环境变量，确认没有串线。下面这段命令只读本地环境，不连接生产库，也不触碰任何远端数据库：

mkdir -p arena-billing cd arena-billing # 只查看当前 shell 里与模型供应商相关的变量，确认没有混用 env | grep -E 'ANTHROPIC|OPENAI|TAOTOKEN|CODEX' || true

如果你看到同一个终端里同时存在ANTHROPIC_BASE_URL和 Codex 的env_key，就很容易出现“Claude Code 正常、Codex 报 401”或者“Pi 走了另一套 Key”的问题。最稳妥的做法是：一个 harness 一个终端，或者用 CC Switch 明确切换。

3. Codex：config.toml 接入 TaoToken 的可复制写法

Codex 的接入关键在config.toml。不要把 Claude Code 的ANTHROPIC_*写进来，Codex 走的是自己的 provider 配置。你可以先把 Key 放进环境变量，再让config.toml通过env_key读取。下面是一个可复制的模板，模型 ID 先用YOUR_MODEL_ID占位，你需要替换成 TaoToken 控制台里实际可用的模型名。

export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY"

# ~/.codex/config.toml model = "YOUR_MODEL_ID" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY" wire_api = "chat"

这段配置只做三件事：告诉 Codex 默认模型是谁、默认供应商是taotoken、到TAOTOKEN_API_KEY环境变量里取 Key。wire_api字段是否必须、值是否写chat，以你本地 Codex 版本为准；如果版本不识别这个字段，删掉即可，但base_url和env_key必须指向 TaoToken。不要写ANTHROPIC_AUTH_TOKEN，也不要写ANTHROPIC_BASE_URL，否则 Codex 会按错误协议发请求。

配完之后，先在本地做一次连通性检查。下面命令只发一个最小请求，目的在于确认 Base URL 和 Key 能被识别；如果你的 Codex 版本没有run子命令，可以用它自己的交互模式启动一次空任务，观察是否报 401 或 404。

# 检查环境变量是否可读 test -n "$TAOTOKEN_API_KEY" && echo "TAOTOKEN_API_KEY is set" # 启动 Codex 时指定刚才的 provider，具体参数以本地版本为准 codex --config ~/.codex/config.toml

如果 Codex 报 401，优先检查YOUR_API_KEY是否真的被替换、环境变量是否在同一个终端生效、env_key名字是否写错。如果报 404，优先检查base_url是否被手滑写成https://taotoken.net/api/v1或带了多余路径。产品事实给出的 Base URL 是https://taotoken.net/api，工具配置里保持这个值即可。

Codex 的账单特征通常与“工具循环”绑定：它可能为了完成一个编码任务多次读文件、跑命令、改代码、再验证。每一次循环都可能产生输入 Token 和输出 Token，如果失败后自动重试，失败轮次也会计费。因此做账单对比时，不能只记录最终成功的一次，而要把同一RUN_ID下的所有请求聚合起来。

4. Pi：把 harness 的供应商指向 TaoToken，账单才能归因

Pi 是原文里的第三种 harness。它和 Codex、Claude Code 最大的不同在于：Pi 可能不直接读取你熟悉的settings.json或config.toml，而是有自己的 provider 配置或环境变量约定。这里不能编造插件名或内部 API，只能写通用做法：如果 Pi 通过 OpenAI 兼容接口调用模型，就把 Base URL 指向https://taotoken.net/api，Key 用YOUR_API_KEY；如果 Pi 只接受 provider 配置文件，就在它的供应商设置里填同样的 Base URL 和 Key。

一个常见的 OpenAI 兼容配置模板如下。注意这只是通用变量名，Pi 是否读取OPENAI_BASE_URL、OPENAI_API_KEY，要以你本地 Pi 版本的文档和实际配置项为准。不要因为 Pi 看起来像 Agent，就把 Claude Code 的ANTHROPIC_*直接复制过去。

export OPENAI_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY" export ARENA_HARNESS="pi" export ARENA_RUN_ID="pi-$(date +%Y%m%d-%H%M%S)"

为了让账单可归因，建议在 Pi 的任务入口统一注入三个标签：ARENA_HARNESS=pi、ARENA_MODEL=YOUR_MODEL_ID、ARENA_RUN_ID=...。这些标签不会自动出现在 TaoToken 的账单里，但你可以把它们写入本地运行日志，再与导出的 Token 用量按时间窗口对齐。否则你只知道“今天 Pi 消耗了很多”，却不知道是哪一个模型、哪一个任务、哪一次重试吃掉的。

Pi 的账单分析重点看两个指标：第一是“每成功任务 Token”，第二是“失败任务 Token 占比”。如果 Pi 的成功率与 Codex 接近，但 Token/成功任务明显更高，就要继续拆：是系统提示更长，还是工具调用轮数更多，还是失败重试没有及时熔断。下面这个本地日志格式可以作为中间层，字段保持简单，方便后续用 SQLite 或 Python 汇总。

{ "run_id": "pi-20250101-120000", "harness": "pi", "model": "YOUR_MODEL_ID", "task_id": "arena-task-001", "success": true, "input_tokens": 0, "output_tokens": 0, "retry_count": 0, "error_class": null }

注意，input_tokens和output_tokens先留 0，等从 TaoToken 控制台或本地请求日志导出后再回填。不要在示例里写具体消耗数字，因为不同模型、不同任务、不同上下文长度都会让数字失真。本文要的是账单对比方法，不是伪造一个好看的表。

5. Claude Code：settings.json / ANTHROPIC_* 只用于 Claude Code 对照

Claude Code 在这组评测里更适合作为对照 harness。它的配置入口是settings.json，关键变量是ANTHROPIC_*，而不是 Codex 的config.toml。如果你要把 Claude Code 也接到 TaoToken，可以这样写：

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

这段配置只对 Claude Code 生效。不要把它复制到 Codex 的config.toml，也不要在 Pi 的 provider 配置里写ANTHROPIC_BASE_URL。账单分析时，Claude Code 的价值是提供一条基准线：同一个模型在 Claude Code 下的成功率、Token/成功任务是多少，再拿 Codex 和 Pi 与之对比，就能看出 harness 到底把成本推高在哪些环节。

如果你使用 CC Switch 做多供应商切换，Claude Code 侧要特别检查三个值是否同时切换：ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_MODEL。只切 Key 不切 Base URL，可能导致请求仍然发往默认地址；只切 Base URL 不切模型，可能拿到不存在的模型 ID。对账单来说，最隐蔽的问题是“切了但没完全切”，请求看似成功，实际计费口却不是你预期的那个。

Claude Code 的对照数据建议单独建表，不要和 Codex/Pi 混在同一张原始日志里。混在一起后，后续按 harness 聚合时很容易把 Claude Code 的 Token 算进 Codex 或 Pi。你可以用harness字段区分，但在采集阶段就分开文件更稳。

6. CC Switch 三件套：供应商、密钥、模型别名

多 harness 切换时，最容易出错的地方不是配置写得不对，而是切换不完整。这里把 CC Switch 场景简化为“三件套”：供应商 Base URL、密钥、模型别名。无论切到 Codex、Pi 还是 Claude Code，这三项必须同步变化。TaoToken 的官网入口可以放在 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=arena_codex_pi_ccswitch ，需要创建 Key 时从控制台完成。

切换完成后，用下面命令检查当前终端环境，确认没有把 Claude Code 的变量带进 Codex 会话。这个命令只读本地环境：

env | sort | grep -E 'ANTHROPIC|OPENAI|TAOTOKEN|CODEX|ARENA' || true

如果输出里同时出现ANTHROPIC_BASE_URL和TAOTOKEN_API_KEY，而你又准备启动 Codex，就要明确 Codex 到底读哪个变量。最稳的方式是每个 harness 使用独立终端，或者在启动前显式unset不属于该 harness 的变量。账单分析最怕“配置漂移”：上午用 Pi 跑，下午切 Codex，晚上导出账单时发现供应商字段已经变了，却不知道哪一段属于哪个 harness。

CC Switch 三件套还应该加一条“运行标签”检查：每次运行前打印ARENA_HARNESS、ARENA_MODEL、ARENA_RUN_ID。这三个标签不参与模型调用，但决定你后面能不能把 Token 账单对齐到具体任务。没有标签，账单只能看到总量；有了标签，才能算出 Codex 与 Pi 的 Token/成功任务。

7. 复现 Codex/Pi Token 账单对比与成功率表

现在进入可复现产出。目标不是写一个复杂的计费系统，而是用本地文件把 Codex 与 Pi 的账单和成功率拼成两张表。第一张是 Token 账单对比表，第二张是成功率表。原始数据可以来自 TaoToken 控制台导出、请求日志或你自己的埋点，但必须包含run_id、harness、model、task_id、input_tokens、output_tokens、success、retry_count这些字段。

先在本地建一个 SQLite 表。下面 SQL 只在你自己的机器上执行，不连接任何生产库或远端数据库：

CREATE TABLE arena_runs ( run_id TEXT NOT NULL, harness TEXT NOT NULL, model TEXT NOT NULL, task_id TEXT NOT NULL, input_tokens INTEGER NOT NULL DEFAULT 0, output_tokens INTEGER NOT NULL DEFAULT 0, success INTEGER NOT NULL DEFAULT 0, retry_count INTEGER NOT NULL DEFAULT 0, error_class TEXT, PRIMARY KEY (run_id, task_id) );

把 Codex 和 Pi 的运行记录导入后，先做账单对比。下面 SQL 按 harness 和模型聚合，计算总 Token、成功任务 Token、失败任务 Token、Token/成功任务。注意SUM里的 Token 字段来自你自己的导出数据，示例不写死具体数字。

SELECT harness, model, COUNT(*) AS total_tasks, SUM(input_tokens + output_tokens) AS total_tokens, SUM(CASE WHEN success = 1 THEN input_tokens + output_tokens ELSE 0 END) AS success_tokens, SUM(CASE WHEN success = 0 THEN input_tokens + output_tokens ELSE 0 END) AS failed_tokens, CASE WHEN SUM(success) = 0 THEN NULL ELSE 1.0 * SUM(CASE WHEN success = 1 THEN input_tokens + output_tokens ELSE 0 END) / SUM(success) END AS tokens_per_success FROM arena_runs WHERE harness IN ('codex', 'pi') GROUP BY harness, model ORDER BY harness, model;

这张表可以直接映射成 CSDN 博客里的 Markdown 表格。你可以这样呈现：

第二张是成功率表，按 harness 和模型计算成功率，同时带上重试次数。成功率不要只看最终通过率，还要看重试率。一个 harness 可能最终成功率不低，但靠大量重试堆出来，Token 账单会明显更厚。

SELECT harness, model, COUNT(*) AS total_tasks, SUM(success) AS success_tasks, ROUND(1.0 * SUM(success) / COUNT(*), 4) AS success_rate, AVG(retry_count) AS avg_retry, SUM(retry_count) AS total_retry FROM arena_runs WHERE harness IN ('codex', 'pi') GROUP BY harness, model ORDER BY harness, model;

对应表格：

如果你不想用 SQL，也可以用 Python 做本地汇总。下面脚本只读本地 JSONL 文件，输出按 harness 聚合的账单和成功率。字段名保持和前面一致，方便你从 Codex/Pi 日志映射。

import json from collections import defaultdict stats = defaultdict(lambda: { "total_tasks": 0, "success_tasks": 0, "total_tokens": 0, "success_tokens": 0, "failed_tokens": 0, "retry_count": 0, }) with open("arena_runs.jsonl", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: if not line.strip(): continue row = json.loads(line) harness = row["harness"] if harness not in ("codex", "pi"): continue tokens = int(row.get("input_tokens", 0)) + int(row.get("output_tokens", 0)) key = (harness, row["model"]) stats[key]["total_tasks"] += 1 stats[key]["total_tokens"] += tokens stats[key]["retry_count"] += int(row.get("retry_count", 0)) if row.get("success"): stats[key]["success_tasks"] += 1 stats[key]["success_tokens"] += tokens else: stats[key]["failed_tokens"] += tokens for (harness, model), s in sorted(stats.items()): success_rate = s["success_tasks"] / s["total_tasks"] if s["total_tasks"] else 0 tps = s["success_tokens"] / s["success_tasks"] if s["success_tasks"] else None print(harness, model, { "success_rate": round(success_rate, 4), "total_tokens": s["total_tokens"], "failed_tokens": s["failed_tokens"], "tokens_per_success": tps, "total_retry": s["retry_count"], })

这套流程跑完，你就能回答原文那个结论背后的账单问题：harness 选择对成功率影响可能不大，但对成本影响是否显著、显著在哪里、是失败重试还是成功任务本身更贵。对于 Codex 和 Pi，重点对比tokens_per_success和failed_tokens两项，而不是只比较总 Token。

8. 读账单时优先看的 6 个异常信号

第一，重试次数高但成功率没有同步提高。这说明 harness 可能在无意义重试，失败任务也在消耗 Token。第二，输入 Token 远大于输出 Token。编码任务里如果输入长期偏高，通常是上下文注入过多、文件读入过大或系统提示过长。第三，工具循环轮数异常。Codex 和 Pi 都可能因为验证步骤过多而反复调用模型，账单会随轮数线性上涨。

第四，模型别名写错。YOUR_MODEL_ID如果被替换成不存在的模型，可能表现为 404 或直接回退到默认模型，账单归属会乱。第五，Claude Code 的ANTHROPIC_*串到了 Codex 或 Pi。这种问题不一定报错，但会导致请求协议不匹配，最终要么失败，要么走了非预期端点。第六，失败任务 Token 占比过高。如果失败任务消耗了总 Token 的很大一部分，先修 harness 的错误处理与重试上限，再谈模型选择。

这六个信号都可以从第 7 节的 SQL 里读出来。建议每次跑完 Arena 的 21 个模型-harness 组合后，至少保留两张表：按 harness 的账单对比、按 harness 的成功率表。不要只截一张总量图，因为总量会掩盖 Codex 与 Pi 的结构差异。

9. 本地排障：401、404、超时、账单不更新怎么查

401 最常见的原因是 Key 没替换、环境变量不在当前终端、或者把YOUR_API_KEY原样写进了配置。检查顺序是：先env | grep TAOTOKEN，再检查config.toml的env_key是否和实际变量名一致，最后确认 Key 没有多余空格或换行。

404 通常和 Base URL 路径有关。工具配置里应使用https://taotoken.net/api，不要在后面自行拼/v1、/chat/completions或带 UTM 参数。不同工具对路径的拼接方式不同，最稳的做法是只填产品事实给出的 Base URL，让工具自己拼接端点。

超时问题先查本地网络、DNS 和请求超时设置。不要在不了解链路的情况下改全局代理配置，也不要把排障步骤写成绕过网络合规的方式。对账单分析来说，超时不仅意味着任务失败，还可能意味着失败前已经产生了输入 Token。把超时单独标记为error_class=timeout，后面统计失败 Token 时才能区分。

账单不更新时，先确认请求是否真的走了 TaoToken。检查 Codex 的base_url、Pi 的 provider 配置、Claude Code 的ANTHROPIC_BASE_URL是否都指向https://taotoken.net/api。如果某个 harness 还在用默认地址，导出的账单自然缺一块。此时不要急着重新跑全部 21 个组合，先跑一个最小任务验证链路，再补跑缺失的 harness。

10. 文末 CTA：从模型对话到 Coding Plan，再到创建 Key

如果你准备复现 Codex 与 Pi 的 Token 账单对比，可以按下面路径走一遍。先用模型对话快速确认模型 ID 和基础连通性：https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=arena_codex_pi_chat 。如果你要长期跑 Arena 这类多 harness 评测，再看 Coding Plan 是否适合你的用量：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=arena_codex_pi_plan 。接着到控制台创建 API Key，把YOUR_API_KEY替换掉：https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=arena_codex_pi_keys 。Claude Code 侧的settings.json和ANTHROPIC_*写法可以对照文档：https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=arena_codex_pi_claudecode 。

最后再强调一次配置边界：Codex 用config.toml，Base URL 用https://taotoken.net/api，Key 从 TaoToken 获取并用YOUR_API_KEY占位；Pi 用自己的 provider 或 OpenAI 兼容配置，同样指向 TaoToken；Claude Code 才使用settings.json和ANTHROPIC_*。把这三套配置分开，把每次运行打上 harness、模型、任务、运行 ID 标签，再用本地 SQL 或 Python 汇总，你就能得到 Codex 与 Pi 的 Token 账单对比与成功率表。官网入口放在这里，需要创建 Key 或查看控制台时从这里进入：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=arena_codex_pi_final 。