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1. 多标签分类跑通 GLiFormer 之后，真正烧 Token 的是标签解释这一层

GLiFormer 这类 schema 条件化编码器最反直觉的一点是：它不生成 token。推理时你把文本、候选标签、可选的 schema 一起喂进去，模型直接给出每个标签的判别分数，一步到位。这意味着分类环节本身几乎没有 Token 账单，整条多标签流水线里真正产生调用成本的，是后面那一步「标签解释」——把命中的标签集合翻译成人类可读的理由。我这次把解释环节的 Key 统一换成了 TaoToken（https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=gliformer_multilabel），Base URL 固定填https://taotoken.net/api，下面把从环境准备到可复现产出的完整过程记录下来，包括踩过的 401、JSON 解析失败和 Codex 配置串味这几个坑。

先说清楚这个架构为什么值得单独写一篇。Knowledgator 发布的 GLiFormer 是「schema 条件化编码器」思路的产物：同一个编码器权重，在推理时通过标签集和 schema 切换任务形态，NER、句分类、关系抽取、嵌套 JSON 结构化、文本嵌入都能覆盖。它的输出是分数向量和结构，不是自然语言。这在工程上是好事——判别任务用编码器，速度快、成本低、结果稳定；但业务侧往往不接受一个只有分数没有理由的结果，尤其是多标签场景，用户会问「为什么这条文本同时命中了 A 和 C 两个标签，而且 C 的分数还更高」。

于是就有了典型的三段式流水线：

1. 文本预处理与分句、截断；
2. GLiFormer 编码 + 多标签判别，输出标签与分数；
3. 标签解释 LLM：输入原文 + 命中标签 + 分数，输出解释 JSON。

真正消耗 Token 的只有第 3 段。这也决定了优化方向：不要再去压缩第 2 段，把注意力放在解释环节的 prompt 结构、批处理、缓存和降级策略上。我这次的目标很明确——产出一张「多标签样本 ↔ 解释文本」的对照表，能直接拿去给标注同学做验收。

2. 环境准备：GLiFormer 只负责判别，别给它塞生成任务

先把依赖装干净。GLiFormer 走的是 Hugging Face 生态，torch+transformers是底线，长文本还需要sentencepiece之类的分词器支持。注意不同版本的 transformers 对自定义编码器的加载方式有差异，先把版本钉住再装。

python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install --upgrade pip pip install "torch>=2.2" "transformers>=4.44" sentencepiece openai pandas tqdm

模型加载这一段我用一个薄封装包起来，因为 GLiFormer 的调用签名大概率会随官方仓库迭代，把变化点收敛在一个文件里比散落在业务代码里好维护。

# gliformer_runner.py from dataclasses import dataclass from typing import Sequence import torch from transformers import AutoModel, AutoTokenizer MODEL_ID = "<按官方仓库/模型卡替换为实际的 GLiFormer 权重 ID>" @dataclass class LabelScore: label: str score: float class GLiFormerMultiLabel: """schema 条件化编码器封装：输入文本 + 标签集，输出多标签分数。""" def __init__(self, model_id: str = MODEL_ID, device: str | None = None): self.device = device or ("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) self.model = AutoModel.from_pretrained(model_id).to(self.device).eval() @torch.inference_mode() def predict(self, text: str, labels: Sequence[str], threshold: float = 0.5): # schema 条件化：标签集本身作为条件输入的一部分 # 具体 forward 参数以官方实现为准，这里给出结构骨架 outputs = self.model.encode_with_schema( text=text, labels=list(labels), ) probs = torch.sigmoid(outputs["label_logits"]).cpu().tolist() hits = [ LabelScore(label=lab, score=round(float(p), 6)) for lab, p in zip(labels, probs) if float(p) >= threshold ] hits.sort(key=lambda x: x.score, reverse=True) return hits

这里有个关键认知：标签集本身就是 schema。多标签分类里标签的语义边界经常重叠，把标签写成「标签名 + 一句话定义」的形式塞进 schema，判别效果通常比只给裸标签名更稳。

LABEL_SCHEMA = [ {"label": "合同风险", "desc": "涉及违约、赔偿、单方解除等责任条款"}, {"label": "付款条款", "desc": "涉及金额、账期、结算方式、发票要求"}, {"label": "知识产权", "desc": "涉及著作权、专利、商标归属与授权范围"}, {"label": "数据合规", "desc": "涉及个人信息、跨境传输、数据留存期限"}, {"label": "争议解决", "desc": "涉及仲裁、诉讼管辖、适用法律"}, ]

跑一批样本，先确认判别环节是干净的。如果这一步就已经乱标，后面解释得再漂亮也没意义。

runner = GLiFormerMultiLabel() text = "乙方应在验收后 30 日内支付合同价款，逾期按日万分之五计息；争议提交上海仲裁委员会。" for item in runner.predict(text, [s["label"] for s in LABEL_SCHEMA], threshold=0.35): print(item.label, item.score)

输出大概率会同时命中「付款条款」和「争议解决」。这就是多标签的常态，也正是需要解释层的原因。

3. 把标签解释层接到 TaoToken：Base URL 与 Key 的最小改动

解释层我用 OpenAI 兼容的 SDK 写，改动量最小的方式就是只改两个参数：base_url和api_key。Key 到 TaoToken 官网申请（https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=gliformer_apikey），拿到后不要硬编码进代码，走环境变量。

export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY"

# explainer.py import json import os from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://taotoken.net/api", api_key=os.environ.get("TAOTOKEN_API_KEY", "YOUR_API_KEY"), timeout=60.0, max_retries=3, ) SYSTEM_PROMPT = """你是一名合同条款审阅助手。 用户会给你一段原文、若干已命中的标签及其判别分数。 你的任务只有一件事：为每个命中标签写一条解释。 硬性要求： 1. 解释必须引用原文中的具体片段作为依据，禁止泛泛而谈。 2. 禁止新增未命中的标签，禁止改写标签名。 3. 每条解释控制在 60 字以内。 4. 只输出 JSON，不要输出任何额外文字、Markdown 代码块或注释。 输出格式： { "explanations": [ {"label": "标签名", "evidence": "原文片段", "reason": "解释文本"} ] } """ def explain(text: str, hits: list[dict]) -> dict: user_payload = { "text": text, "hit_labels": [ {"label": h["label"], "score": h["score"], "desc": h.get("desc", "")} for h in hits ], } resp = client.chat.completions.create( model="<填你在 TaoToken 控制台看到的模型名>", messages=[ {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}, {"role": "user", "content": json.dumps(user_payload, ensure_ascii=False)}, ], temperature=0.2, response_format={"type": "json_object"}, ) return { "raw": resp.choices[0].message.content, "usage": { "prompt_tokens": resp.usage.prompt_tokens, "completion_tokens": resp.usage.completion_tokens, }, }

几个容易踩的点，我直接写在这里省得你重复排查：

• base_url填https://taotoken.net/api就够了，SDK 会自己拼/chat/completions。手工再补一段路径很容易拼出双段地址，表现为 404。
• 模型名不要凭记忆写。先去控制台确认可用模型列表，再填进代码。模型名写错的报错信息和 Key 无效长得很像，容易误判。
• response_format={"type": "json_object"}能显著降低解析失败率，但 prompt 里仍然要显式说明输出 JSON——两个条件同时满足才稳。
• temperature压到 0.2 以下。解释任务要的是可复现，不是文采。

解析层必须做兜底，不能假设模型永远吐合法 JSON：

def safe_parse(resp: dict) -> dict: content = (resp.get("raw") or "").strip() if content.startswith("```"): content = content.strip("`") content = content.split("\n", 1)[-1] if "\n" in content else content try: data = json.loads(content) except json.JSONDecodeError: return {"explanations": [], "parse_error": True, "raw": content} allowed = set() result = [] for item in data.get("explanations", []): if not isinstance(item, dict): continue label = item.get("label") if label in allowed or not item.get("reason"): continue allowed.add(label) result.append({ "label": label, "evidence": item.get("evidence", ""), "reason": item["reason"], }) return {"explanations": result, "parse_error": False}

这里的allowed集合是防幻觉的第一道闸门：模型偶尔会「顺手」多加一个标签，尤其是标签名语义相近的时候。把命中标签集合传给解析层做白名单过滤，比在 prompt 里反复强调更可靠。

4. 可复现产出：多标签样本与解释文本对照表

把判别和解释串起来，批量跑一批样本，落盘成 CSV。这张表是我这次要的核心产出，验收时直接看它。

# build_report.py import csv import time import pandas as pd from tqdm import tqdm from gliformer_runner import GLiFormerMultiLabel from explainer import explain, safe_parse LABELS = [s["label"] for s in LABEL_SCHEMA] DESC = {s["label"]: s["desc"] for s in LABEL_SCHEMA} def run(samples: list[dict], threshold: float = 0.35) -> pd.DataFrame: runner = GLiFormerMultiLabel() rows = [] for s in tqdm(samples): t0 = time.time() hits = runner.predict(s["text"], LABELS, threshold=threshold) hit_dicts = [ {"label": h.label, "score": h.score, "desc": DESC[h.label]} for h in hits ] if not hit_dicts: rows.append({ "sample_id": s["id"], "text": s["text"], "labels": "", "explanation": "", "prompt_tokens": 0, "completion_tokens": 0, "latency_ms": int((time.time() - t0) * 1000), }) continue resp = explain(s["text"], hit_dicts) parsed = safe_parse(resp) rows.append({ "sample_id": s["id"], "text": s["text"], "labels": " | ".join(f'{h["label"]}:{h["score"]}' for h in hit_dicts), "explanation": " || ".join( f'{e["label"]} -> {e["reason"]}' for e in parsed["explanations"] ), "prompt_tokens": resp["usage"]["prompt_tokens"], "completion_tokens": resp["usage"]["completion_tokens"], "latency_ms": int((time.time() - t0) * 1000), }) return pd.DataFrame(rows) if __name__ == "__main__": df = run(SAMPLES) df.to_csv("multilabel_explanation_report.csv", index=False, quoting=csv.QUOTE_ALL) print(df[["sample_id", "labels", "completion_tokens"]].head(10))

产出的对照表长这样，左边是模型判出来的标签和分数，右边是 LLM 给的解释：

验收时重点看三件事：

1. 解释是否复述了原文片段。如果evidence字段是空的或者和原文对不上，说明模型在编。
2. 标签数量是否与判别结果一致。多一个少一个都要标记出来，这是白名单过滤该抓的。
3. 低分标签的解释质量。0.42 这种擦线命中的标签，解释往往最模糊，也最能暴露 schema 定义不清的问题。

5. 用 Claude Code / Codex 调这个工程时，供应商配置怎么改

写 GLiFormer 这套代码的时候免不了要借助编码助手，Claude Code 和 Codex 的配置项完全不同，混用会直接报鉴权错误。这里分开写。

Claude Code 走的是ANTHROPIC_*系列环境变量，配置文件放在~/.claude/settings.json：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_API_KEY", "ANTHROPIC_MODEL": "<在 TaoToken 控制台确认的模型名>", "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "<同上的轻量模型名>" } }

改完重启会话，用一条最小请求验证鉴权是否通过。详细的字段说明和版本差异可以对照 Claude Code 文档，避免把旧版本的键名照抄进来。

Codex 走的是config.toml，键名体系和 Anthropic 那套没有任何关系，千万不要把ANTHROPIC_*抄进 Codex 的配置：

# ~/.codex/config.toml model = "<在 TaoToken 控制台确认的模型名>" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY"

配合config.toml还要在 shell 里导出对应的环境变量，否则env_key指向的变量为空，表现就是 401：

export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY"

如果你用 CC Switch 这类多配置切换工具管理多套环境，把三件套对齐同一套凭据即可：

• Claude Code 配置：Base URL 指向https://taotoken.net/api，鉴权字段填YOUR_API_KEY；
• Codex 配置：model_providers段落里的base_url同样指向https://taotoken.net/api，env_key指向你导出的变量名；
• 项目内脚本配置：.env里放TAOTOKEN_API_KEY与OPENAI_BASE_URL，由业务代码读取。

三套配置指向同一个 Base URL 之后，切换工具不需要换 Key，出问题也只需要查一个地方。Key 的创建入口在控制台的 API Keys 页面（https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=gliformer_console），建议给解释任务单独建一个 Key，方便按项目统计用量。

6. 排障清单：多标签解释环节最常见的 6 个报错

401 / invalid_api_key。九成是环境变量没生效或者复制 Key 时带了首尾空格。先在 shell 里echo $TAOTOKEN_API_KEY | wc -c看一眼长度，再确认代码里读的是同一个变量名，不要一边用TAOTOKEN_API_KEY一边用OPENAI_API_KEY。

404 / model_not_found。两种情况：模型名写错，或者 base_url 被手工拼成了带重复路径的地址。Base URL 只填https://taotoken.net/api，模型名从控制台复制，不要手打。

429 / rate_limit。批量跑样本时最容易触发。别硬扛，加指数退避，并把并发压到个位数：

import time from openai import RateLimitError def call_with_backoff(fn, max_attempts: int = 5): for attempt in range(max_attempts): try: return fn() except RateLimitError: sleep_s = min(2 ** attempt, 30) time.sleep(sleep_s) raise RuntimeError("rate limit retries exhausted")

返回内容不是合法 JSON。先确认response_format传了没有，再检查 system prompt 里有没有明确写「只输出 JSON」。两层都做了还偶发失败，就靠第 3 节的safe_parse兜底，把解析失败的样本单独存一份，不要直接丢队列丢弃。

解释里出现了未命中的标签。这是典型的幻觉。解析层做白名单过滤是第一道，prompt 里把「禁止新增未命中的标签」写进硬性要求是第二道，两个都要有。

响应超时。GLiFormer 判别很快，慢的通常是解释环节。timeout给到 60 秒，超过就重试一次，两次都超时就降级——只输出标签不输出解释，把样本标记成pending，不要让整批任务卡死在一个样本上。

7. 成本与工程化：让只有解释环节产生账单

现在回到最开始那个判断：整条链路里只有解释 LLM 在消耗 Token，所以优化全都落在这一个点上。

第一，只在必要的时候解释。分数分布在极端区间的样本（比如 0.95 以上单标签）其实不需要 LLM 费口舌，用模板生成「该文本明显涉及 XX」就够了。把解释预算花在 0.35–0.65 这个灰区，以及多标签同时命中的样本上，信息增量最大。

第二，按原文做缓存。同一段文本反复进出流水线是常态，用文本哈希做 key，命中就直接复用上次的解释结果。

import hashlib import json from pathlib import Path CACHE = Path(".cache/explain.jsonl") CACHE.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) def cache_key(text: str, labels: list[str]) -> str: payload = text + "||" + ",".join(sorted(labels)) return hashlib.sha256(payload.encode("utf-8")).hexdigest()

第三，把标签集当成版本化资产。LABEL_SCHEMA一变，判别结果和解释都会变，缓存必须整体失效。给 schema 加一个schema_version字段，写进每次落盘的结果里，回查的时候能一眼看出某条解释是基于哪版 schema 生成的。

第四，控制 prompt 体积。多标签场景下把全部标签定义都塞进 prompt 是很浪费的——解释环节只需要命中标签的定义，未命中的标签定义对解释没有帮助。我上面explain()里只传hit_labels就是这个原因。

8. 从跑通到落地，下一步做什么

这套东西跑通之后，你手上应该有两样可复现的资产：一份「多标签样本 ↔ 判别分数 ↔ 解释文本」的对照 CSV，以及一套只改 Base URL 就能切换供应商的解释层代码。前者的价值在于验收——解释质量好不好，看表就知道，不需要凭感觉争论；后者的价值在于解耦——判别模型可以换，解释模型也可以换，两边互不干扰。

如果你还没开始，建议按这个顺序推进：先用模型对话功能把解释 prompt 调顺，确认输出结构稳定；再去看 Coding Plan 决定用量档位；然后到控制台创建一个专用 Key，填进第 3 节的YOUR_API_KEY位置；最后如果要用 Claude Code 写这套流水线，按文档把settings.json配好。

• 模型对话（先把解释 prompt 调通）：https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=gliformer_chat
• Coding Plan（确定用量与档位）：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=gliformer_plan
• 创建 API Key（解释任务单独建一个）：https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=gliformer_key
• Claude Code 文档（settings.json字段说明）：https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=gliformer_doc

官网入口在这里，Base URL 记得是https://taotoken.net/api，Key 用YOUR_API_KEY占位替换成你自己的：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=gliformer_footer

最后一句话总结这套架构的核心取舍：让编码器做它擅长的判别，让 LLM 做它擅长的解释，两者之间的边界就是那张对照表。边界画清楚了，Token 花在哪、效果差在哪，都变得可观测、可优化。