企业官网建设流程全解析

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1. 先把任务定死：一个能跑出 Token 差异的 Python 包重构

我选了一个自己维护的小包datakit-lite，它原本只有一个 400 多行的core.py，里面混着数据读取、清洗、统计和导出四类逻辑。目标很明确：拆成io.py、clean.py、stats.py、export.py四个内部模块，同时把对外暴露的公共 API 收敛到__init__.py，保证from datakit_lite import load_csv, summarize这类旧调用不报错。

这个任务适合对比 Agent，因为它同时考验三件事：跨文件理解、模块边界划分、以及回归验证。Claude Code 和 Codex 都能读仓库、改文件、跑测试，但它们在“先规划再动手”和“边改边验证”上的节奏不一样，Token 消耗自然也不同。

你需要准备的东西不多：一个 Git 仓库、一份能跑通的pytest、以及一把 TaoToken 的 Key。下面所有命令都在项目根目录执行，Token 统计以工具自身输出的 usage 为准，不额外装计费插件。

2. 操作步骤：从拿 Key 到两个 Agent 分别跑完

2.1 从官网拿 Key 并写入环境变量

先到 TaoToken 官网注册并创建 Key，地址是 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate&utm_content= 。创建完在控制台复制，别直接贴进代码里。

export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的Key" echo $TAOTOKEN_API_KEY | head -c 8

输出前 8 位能对上就说明环境变量生效了。这一步两个工具共用，后面不再重复。

2.2 给 Claude Code 配置 API Base

Claude Code 走 Anthropic 兼容协议，配置项在它的设置里。你可以用命令行写入，也可以改配置文件。我试过直接写~/.claude/settings.json：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-你的Key" } }

保存后重启 Claude Code，用/status确认 Base URL 已经指向https://taotoken.net/api。如果还是默认地址，检查是不是有旧的 shell 变量覆盖了它。

2.3 给 Codex 配置 API Base

Codex 走 OpenAI 兼容协议，配置在~/.codex/config.toml：

model = "gpt-5-codex" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY"

env_key指向你刚才导出的环境变量，这样 Key 不会落盘到配置文件里。改完执行codex --version能正常返回就说明配置被读到了。

2.4 准备重构前的基线

在让 Agent 动手前，先确认仓库是干净的，并且测试能过：

git status --short pytest -q

git status没有输出、pytest显示 passed，才说明基线可信。否则 Agent 改完你分不清是它引入的问题还是原本就坏。

2.5 分别驱动两个 Agent

Claude Code 用交互式会话，我给的提示词是：

把 datakit_lite/core.py 拆成 io.py、clean.py、stats.py、export.py， 在 __init__.py 里收敛公共 API，保持现有函数名可导入。 每改完一个模块跑一次 pytest，最后汇报改动文件和测试结果。

Codex 用非交互模式，方便记录：

codex exec "把 datakit_lite/core.py 拆成 io.py、clean.py、stats.py、export.py，在 __init__.py 收敛公共 API，保持旧导入可用，改完跑 pytest"

两个 Agent 都跑完后，分别从它们的会话输出里抄下 input tokens、output tokens 和总消耗。Claude Code 在会话结束时会打印 usage，Codex 在exec结束时也会输出一段统计。

3. TaoToken 接入与配置要点

同一把 Key 能同时喂给两个工具，是因为 TaoToken 的 API 地址https://taotoken.net/api对 Anthropic 和 OpenAI 两种协议都做了兼容。你不需要为 Claude Code 和 Codex 各申请一把 Key，省掉了对账的麻烦。

配置时有两个坑值得提前说。第一，Claude Code 读的是ANTHROPIC_BASE_URL，Codex 读的是base_url，名字不一样，别写混。第二，两个工具都优先读环境变量，如果你在 shell 里 export 过旧的地址，配置文件里的新地址可能不生效，用env | grep -i base查一下。

想确认 Key 和地址都对，可以先发一个最小请求：

curl https://taotoken.net/api/v1/models \ -H "Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY"

返回模型列表就说明链路通了。这一步不消耗生成 Token，但能帮你排除 401 和 404。更多接入细节可以看官方文档 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate&utm_content= ，Key 管理在 https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate&utm_content= 。

4. 可验证结果与失败分支

4.1 Token 消耗对比表

下表是我这次实测的记录，任务相同、仓库相同、提示词相同，唯一变量是 Agent。数字来自工具自身 usage 输出，单位是 token。

Codex 总消耗更低，主要是它 output 更短，倾向于一次性给出完整文件而不是分步解释。Claude Code input 更高，因为它在每轮都重新读取了更多上下文来做回归确认。两者最终都通过了测试，但 Codex 第一次漏改了__init__.py的一个导出，补跑一次才过，这次补跑也计入了它的消耗。

4.2 复现命令

想自己复现，按顺序执行：

git clone <你的仓库> && cd datakit-lite pytest -q export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的Key" codex exec "把 datakit_lite/core.py 拆成 io.py、clean.py、stats.py、export.py，在 __init__.py 收敛公共 API，保持旧导入可用，改完跑 pytest" git diff --stat pytest -q

Claude Code 那边把codex exec换成交互式会话，提示词保持一致即可。跑完对比git diff --stat和 usage 输出。

4.3 失败分支

如果pytest在 Agent 改完后失败，先看是不是导入路径没更新。常见情况是core.py删了但某处还在from .core import。用grep -rn "core" datakit_lite/定位。

如果 usage 输出里 input tokens 异常高，检查是不是仓库里有大文件被反复读取，比如data/下的 CSV。可以在提示词里明确“只读 Python 文件”。

如果请求返回 401，多半是 Key 没导出或写错；返回 404，检查 Base URL 是不是漏了/api。这两个错误和 Agent 本身无关，先排掉再谈 Token 对比。

5. 限制、成本与模型选择

这次对比只覆盖一个重构任务，结论不能推广到所有场景。任务越大、跨文件依赖越多，两个 Agent 的差距可能反向。Token 消耗也受提示词长度、是否开启自动验证、仓库大小影响，你复现时数字不会和我完全一样。

成本上，TaoToken 按实际用量计费，具体单价以官网为准，我这里不写死数字。想控制消耗，可以在提示词里限制“只改必要文件”“不要输出完整文件内容，只给 diff”。模型选择上，Claude Code 适合需要多轮确认的重构，Codex 适合一次成型的批量改动，你可以两个都试，用同一把 Key 切换成本很低。

长期跑这类任务，Coding Plan 会比按量更划算，入口在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate&utm_content= 。如果你更想先在对话里试提示词，可以从模型对话 https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate&utm_content= 开始。

最后留一个我踩过的坑：别在 Agent 跑的过程中手动改文件，两个工具都会因此重新读取上下文，Token 会悄悄涨上去。等它跑完再看 diff，是更省的做法。

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