企业官网建设流程全解析

在 TaoToken（https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_to_pi）上申请到的 Key，本质上只是一串凭证加一个 Base URL，它并不关心你把它喂给谁。但把同一把 Key、同一批模型、同一份任务描述分别塞进 Codex CLI 和 Pi 两个 harness 之后，账单侧看到的 input tokens 往往不会对齐——有时候差值小到可以忽略，有时候同一道 SWE-bench Lite 风格的修 bug 题，Pi 侧的解法和 Codex CLI 侧的解法的调用次数能差出一大截。UC Berkeley 团队那篇 HarnessTax 研究做的正是这件事：固定 7 个模型、3 个 harness（Claude Code、Codex CLI、Pi），在 SWE-bench Lite 和 Terminal-Bench 2.0 上各取 30 个任务、每个组合跑 3 次，观察 harness 本身给 agent 带来的"税"。这篇不聊研究结论的高低，只聊工程上怎么复现：怎么用同一把 Key 把 harness 从 Codex CLI 切到 Pi，怎么把两边消耗记录下来做成差值表，以及切过去之后最容易踩的几类翻车。TaoToken 在这里只承担 Key 与 Base URL 的角色，不参与评测，跑什么、跑多少、怎么统计，全部由你在本地控制。

1. 先把变量拆开：harness 到底在哪一层"吃"Token

要复现 harness 之间的消耗差，第一步不是去改配置，而是想清楚 Token 是被谁消耗掉的。一次 coding agent 任务的调用链大致是四层：

• 传输层：Base URL、鉴权头、协议形态（Chat Completions 还是 Responses）。这一层由供应商决定，TaoToken 的 Base URL 固定为https://taotoken.net/api，两个 harness 走的是同一个入口。
• harness 层：Codex CLI 和 Pi 各自决定系统提示词写多长、要不要注入仓库地图、工具调用的 schema 长什么样、失败重试几次、上下文什么时候压缩。这是差异最大的地方，也是 HarnessTax 想量化的那部分"税"。
• 模型层：同一批模型，理论上权重一样、采样参数一样，但 harness 传过来的 system prompt 和工具定义不同，模型的行为就会分叉。
• 任务层：仓库状态、依赖能不能装上、测试命令能不能跑通。这一层是噪声的主要来源，必须靠多次重复跑压掉。

把变量拆开之后，"同一把 Key 看消耗差"这件事就变得可操作了：传输层锁死（同一个 Base URL、同一个 Key），模型层锁死（同一批模型名），任务层固定（同一组任务、同一份初始 commit），唯一允许变化的就是 harness 层。如果不去做这层隔离，你测出来的差值里会混进网络抖动、缓存命中、模型侧路由等一堆无关因素，差值表就失去意义。

这里有个容易被忽略的点：harness 的 Token 消耗不是线性的。它往往是"阶梯式"的——正常情况下每轮几十到几百 token，一旦触发上下文压缩或者工具调用重试，单轮就能翻好几倍。所以统计时不能只看总 token，必须把输入 / 输出 / 缓存命中 / 调用轮次四项分开记，否则你只能看到"Pi 比 Codex CLI 多烧了 X"，却说不清多烧在哪一步。

2. 拿 Key 与 Base URL：三个 harness 的接入配置怎么写

2.1 第一步：在 TaoToken 申请 Key

浏览器打开 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_to_pi ，创建一个 API Key，复制出来先落到本地环境变量文件里，别直接写进任何要提交的配置文件。Key 占位符统一写成YOUR_API_KEY，下文所有示例都按这个占位符来。Base URL 在工具里统一填https://taotoken.net/api，注意这个地址不带任何 UTM 参数，UTM 只用于官网页面跳转统计，写进配置里反而可能被某些客户端当成非法路径。

2.2 Codex CLI：config.toml

Codex CLI 走自定义 provider，配置写在~/.codex/config.toml：

# ~/.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" wire_api = "responses"

然后在 shell 里导出 Key：

export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY"

这里要强调一句：别把ANTHROPIC_*那一套搬到 Codex CLI 上。Codex 的config.toml只认env_key指向的变量名，你在 shell 里导出一堆ANTHROPIC_BASE_URL对它没有任何作用，只会让你误以为配置生效了，实际还在走默认端点。

2.3 Claude Code：settings.json

Claude Code 用ANTHROPIC_*系列变量，配置写在~/.claude/settings.json（项目级则放在.claude/settings.json）：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_API_KEY", "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-4-5", "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "claude-haiku-4-5" } }

所谓"CC Switch 三件套"，指的就是把这三个位置对齐：用户级 settings.json、项目级 .claude/settings.json、当前 shell 的环境变量。三者优先级不同，只要有一处残留旧值，你切换 harness 之后的对照实验就废了。切换前跑一遍env | grep ANTHROPIC确认没有脏变量，是个成本极低但收益很高的习惯。

2.4 Pi：走 OpenAI 兼容入口

Pi 作为 harness，本身也是通过 API 调用模型，所以它同样需要拿到 Base URL 和 Key。不同版本对配置项的命名不完全一致，稳妥做法是走 OpenAI 兼容约定，用双变量注入：

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

如果 Pi 自带配置文件，把上面的两个值填进它的 provider / base_url / api_key 对应字段即可；字段名以你本地安装版本的说明为准，不要凭记忆硬填。配置完成后先做一次最小连通性验证，再进入正式对照实验，否则后面出现的所有"消耗差"都可能只是配置错误引发的重试。

3. 切换脚本：用目录隔离做到"一把 Key、两条 harness 通路"

手动改配置最容易出错，写一个切换脚本反而更省事。核心思路是配置目录隔离 + 环境变量统一注入 + 日志目录分开：两个 harness 各自独立的HOME子目录，避免互相读取对方的缓存和会话记录。

#!/usr/bin/env bash # harness_switch.sh —— 同一把 TaoToken Key，在 codex / pi 之间切换 set -euo pipefail export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export TAOTOKEN_API_KEY="${TAOTOKEN_API_KEY:-YOUR_API_KEY}" HARNESS="${1:-}" TASK_ID="${2:-task-001}" ROOT="$HOME/harness-tax" STAMP="$(date +%Y%m%d-%H%M%S)" case "$HARNESS" in codex) export CODEX_HOME="$ROOT/codex/home" export LOG_DIR="$ROOT/codex/logs/$TASK_ID-$STAMP" mkdir -p "$CODEX_HOME" "$LOG_DIR" # Codex 走自己的 provider 配置，不读 ANTHROPIC_* cat > "$CODEX_HOME/config.toml" <<EOF model = "gpt-5-codex" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "${TAOTOKEN_BASE_URL}" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY" wire_api = "responses" EOF echo "[ok] codex 已就绪，日志目录: $LOG_DIR" ;; pi) export PI_CONFIG_DIR="$ROOT/pi/config" export LOG_DIR="$ROOT/pi/logs/$TASK_ID-$STAMP" mkdir -p "$PI_CONFIG_DIR" "$LOG_DIR" # Pi 走 OpenAI 兼容入口，变量只在本进程内可见 export OPENAI_BASE_URL="$TAOTOKEN_BASE_URL" export OPENAI_API_KEY="$TAOTOKEN_API_KEY" echo "[ok] pi 已就绪，日志目录: $LOG_DIR" ;; *) echo "用法: source harness_switch.sh {codex|pi} [task-id]" >&2 exit 1 ;; esac echo "[env] BASE_URL=$TAOTOKEN_BASE_URL" echo "[env] LOG_DIR=$LOG_DIR"

使用时必须用source，否则导出变量只存在于子 shell：

source harness_switch.sh codex task-lite-007 # 跑完 codex 侧之后 source harness_switch.sh pi task-lite-007

脚本里有两个刻意的设计：一是 codex 分支完全不碰ANTHROPIC_*，pi 分支完全不碰config.toml，从源头杜绝串配置；二是每个 harness 每个任务一个独立LOG_DIR，后面做差值表时可以直接按目录聚合，不用回头猜哪条记录属于哪次运行。

还有一个细节：如果两个 harness 会在同一个仓库目录里留下.git之外的临时文件（比如自建的缓存目录、虚拟环境），务必在两次运行之间把仓库重置到同一个 commit，并清掉未跟踪文件。任务层不干净，harness 层的差值就永远测不准。

4. Token 差值表怎么落地：从原始日志到可对比的数字

4.1 先确定"记什么"

不管 harness 输出的日志格式如何，你要从里面抠出来的字段是固定的：

4.2 差值表模板

每跑完一组，把两侧数据填进同一张表，用中位数而不是单次值：

填表时建议加两列派生指标，让差值可解释：

• token_per_round = total / rounds：如果这个值在 Pi 侧明显更高，说明差异来自单轮上下文体积，而不是轮次多。
• cache_ratio = cached / input：如果两侧差距大，说明 harness 的提示词前缀稳定性不同，前缀一变缓存就失效，实际单价会跳。

4.3 用脚本把 JSONL 日志聚合成表

多数 harness 都会把会话过程写成 JSONL，字段名不一定统一，所以脚本要写得"宽容"一点——递归找 token 相关字段，找不到就先打印原始行对照：

#!/usr/bin/env python3 # sum_tokens.py —— 聚合一次 harness 运行的 token 用量 import json, sys, pathlib KEYS = { "input": ("input_tokens", "prompt_tokens"), "output": ("output_tokens", "completion_tokens"), "cached": ("cached_tokens", "cache_read_input_tokens"), } def pick(obj, names): if not isinstance(obj, dict): return 0 for n in names: v = obj.get(n) if isinstance(v, int): return v for v in obj.values(): r = pick(v, names) if r: return r return 0 def main(path): stats = {"input": 0, "output": 0, "cached": 0, "rounds": 0} for line in pathlib.Path(path).read_text(encoding="utf-8", errors="ignore").splitlines(): line = line.strip() if not line: continue try: row = json.loads(line) except json.JSONDecodeError: continue hit = False for k, names in KEYS.items(): v = pick(row, names) if v: stats[k] += v hit = True if hit: stats["rounds"] += 1 stats["total"] = stats["input"] + stats["output"] print(json.dumps(stats, ensure_ascii=False)) if __name__ == "__main__": main(sys.argv[1])

跑法：

python3 sum_tokens.py "$LOG_DIR/session.jsonl"

脚本第一次跑如果全是 0，不要急着改逻辑，先把某一行原样打出来看一眼真实字段名，再往KEYS里加。这一步花五分钟，能省掉后面几小时的"为什么两边都是零"。

4.4 控制重复次数与统计口径

HarnessTax 的做法是每个组合跑 3 次，这个次数是有讲究的：跑 1 次你看到的是噪声，跑 3 次取中位数才勉强能看出趋势，跑更多次收益递减但成本线性上升。落到你自己的复现里，建议：

1. 同一任务、同一 harness 至少跑 3 次，记录全部 3 次，报告时用中位数。
2. 两侧的任务初始 commit 必须一致，跑之前用git status确认干净。
3. 失败运行不要删掉，单独放一列——失败重试本身就是 harness 差异的一部分。
4. 温度、超时、最大轮次这些参数在两侧尽量对齐，对不齐的在结论里注明。

5. 失败案例清单：切换 harness 时最容易翻的 7 类车

这份清单按"出现频率 × 排查难度"排序，都是切 harness 时会真实撞上的：

1. 404 / 405：Base URL 写成了带/v1或带路径的形式。配置里只写https://taotoken.net/api，多一段少一段都会被服务端按未知路径处理。排查方式：先用 curl 打一次最小请求，确认端点形态再改 harness 配置。
2. 鉴权失败但 Key 是对的。最常见原因是环境变量名不匹配——Codex 的env_key指的是变量名，不是值；你在 shell 里导出了TAOTOKEN_API_KEY，但config.toml里写的是别的名字，一样会 401。
3. ANTHROPIC_*残留污染。在同一个 shell 里先跑过 Claude Code，再跑 Codex CLI，如果变量没清，某些客户端会误读。切换脚本里显式unset或者用子 shell 是可靠做法。
4. 模型名不被识别，harness 静默回退到默认模型。这类问题最阴——请求成功了，token 也消耗了，但你测的根本不是你想测的模型。跑之前打印一次实际使用的模型名。
5. 工具调用 schema 不兼容导致无限重试。一个 harness 生成的 tool call 参数格式另一个不吃，客户端就会反复重试，Token 在几分钟内翻几倍。看日志里rounds异常高的记录，八成是这类。
6. 上下文压缩策略差异造成的"假性节省"。某个 harness 频繁压缩上下文，看起来单轮 token 低，但它可能因此丢了关键信息、多跑好几轮才完成任务，总消耗反而更高。所以永远不要只看单轮均值。
7. 沙箱/权限差异导致重复读文件。一个 harness 可以直接读整个仓库，另一个每次都要重新列举目录，光这一项就能贡献可观的输入 token。这类差异属于 harness 设计，不是 bug，但必须在结论里说明，不能算成"模型差异"。

补充一条流程上的坑：不要用不同任务的任务 ID 混着做对照。有人图省事，codex 跑任务 A、pi 跑任务 B，然后比较总 token，这种对比没有任何意义。差值表的每一行必须是同一个任务 ID 在两侧各跑一遍。

6. 结论：把"税"量化出来，比争论哪个 harness 更强有用

做完上面这套流程，你手里会有三样东西：一份可复用的切换脚本、一张同任务 Token 差值表、一份失败案例清单。这三样东西的价值不在结论本身，而在于它们把"harness 影响多大"这个模糊问题变成了可复现的实验。HarnessTax 之所以值得关注，也是因为它把 harness 当成一个独立的变量来测，而不是把 agent 的表现笼统归因于模型。

几个可以直接带走的判断：

• 同一把 Key 切换 harness 是完全可行的，前提是 Base URL 与鉴权变量按各自的规范写，Codex 走config.toml、Claude Code 走ANTHROPIC_*、Pi 走 OpenAI 兼容双变量，三者不要互相串。
• Token 差值必须拆项看。输入、输出、缓存、轮次四项里，任何一项单独拿出来都可能得出相反结论。
• 失败运行要计入统计。重试是 harness 行为的一部分，把它排除掉等于人为抹掉了你想测量的差异。
• 模型侧保持不动。切换 harness 期间，模型名、采样参数、温度都不要变，否则你就分不清差值来自哪一层。

如果你还没开始，建议的最小起步路径是：先去官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_to_pi 了解入口，然后按下面的顺序往下走——先在模型对话里确认目标模型可用，再决定用哪种计费方式跑批量实验，接着创建独立 Key 用于对照，最后照着文档把命令行工具配起来。四个入口按顺序列在这里：

1. 模型对话，先做连通性与模型可用性确认：https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_to_pi
2. Coding Plan，批量跑对照实验前选计费方式：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_to_pi
3. 创建 API Key，为 codex / pi 两侧各准备一把独立凭证，便于分账：https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_to_pi
4. Claude Code 配置文档，确认ANTHROPIC_*相关字段的写法：https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_to_pi

配置层面记住三个常量就够了：Base URL 用https://taotoken.net/api，Key 用YOUR_API_KEY占位并落到环境变量，Codex 与 Claude Code 的配置绝不混用。剩下的，就是把同一批任务在两个 harness 上各跑三遍，把差值表填满。