从 DeepSeek 周请求第一，看 TaoToken 接 OpenRouter 的记法

1. 榜单在变但你代码里的 Base URL 还没变最近大半年模型榜单的读法悄悄变了。以前大家盯的是谁的绝对能力更强现在越来越多人先看“谁被真正调用了”。围绕 Mozilla 那份 91 页报告被转述最多的一个判断是开源权重模型和前沿闭源模型之间的时间差在收窄但对应的收入份额没跟上与此同时在按 token 量统计的调用榜单上开源权重模型已经在头部占据多数位置某个中国出品的开源模型也第一次在周请求量这个维度上站到了最前面。对做应用开发和模型评测的工程师来说这件事的关键不在于谁赢谁输而在于你手里的评测集和线上流量很可能已经跑在开源权重模型上了。麻烦也恰恰从这里开始。一旦项目需要同时对接十几个模型做对比——今天跑 DeepSeek明天换 Qwen后天再把某个闭源模型拉进来做基线——你会立刻撞上三件事Key 散落在四五个控制台里、每个供应商的 Base URL 各不相同、各家返回的 usage 字段格式还不太一样。评测跑完手里只剩一堆散落的日志算不出“这一轮评测到底烧了多少 token”更别说复现别人的结果。我现在的做法是把这些收敛到一个入口先在 TaoToken 官网 申请一把 Key再把项目里所有客户端的 Base URL 统一切到https://taotoken.net/api模型名按控制台模型列表里的写法原样填。这样切换模型只需要改一个字符串用量记录也能落进同一张表。下面是我这几周实际踩过的配置和记录方式。2. 接入前先对齐三个坐标Key、Base URL、模型名不管你是用 Python、Node、curl还是 Claude Code、Codex 这类带 CLI 的编码工具接入前要确认的东西其实只有三样我习惯叫它“三坐标”。坐标一Key。打开 TaoToken 控制台创建 API Key生成之后立刻复制保存。多数控制台只在你创建的那一刻完整显示一次后面再想看只能重新生成。Key 不要写进代码仓库放进环境变量或用本地.env.env记得进.gitignore。坐标二Base URL。这是最容易出错的一项。TaoToken 的 Base URL 是https://taotoken.net/api注意它是根路径后面要不要再拼/v1取决于你用的客户端自己会不会补。OpenAI 官方 SDK 会自动往base_url后面拼/chat/completions而有些 CLI 工具会自己拼接/v1/chat/completions。所以如果你遇到 404第一个要怀疑的就是/v1被拼了两次或者一次都没拼上。坐标三模型名。模型名一律以控制台模型列表里显示的字符串为准不要凭记忆写。有些条目带供应商前缀形如vendor/model有些是短名。评测脚本里建议把模型名做成列表变量而不是散在代码各处否则换一次模型要全局搜索替换。把这三坐标确认好后面所有客户端的配置就都是“填空题”了。官网入口再贴一次方便对照taotoken.net。3. 用 curl 跑通第一次调用顺便把 usage 看清楚先用最小成本验证 Key 和 Base URL 是否配对我一般用 curl。把下面的YOUR_API_KEY替换成你自己的export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api curl -s ${TAOTOKEN_BASE_URL}/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer ${TAOTOKEN_API_KEY} \ -d { model: your-model-name, messages: [ {role: system, content: 你是一个严谨的技术助手回答控制在三句话内。}, {role: user, content: 用三句话解释 MoE 里的专家负载不均衡会带来什么问题。} ], temperature: 0.2 }返回体里除了choices重点看usage这一段结构大致是这样{ usage: { prompt_tokens: 63, completion_tokens: 128, total_tokens: 191 } }这三个数字就是你后面做用量记录的基础。prompt_tokens对应输入系统提示 用户消息 工具描述completion_tokens对应模型实际吐出来的内容。做评测对比时我会把两者分开统计——输入 token 反映的是你的提示词设计有多啰嗦输出 token 才反映模型“话多不多”。如果这一步就报 401去控制台确认 Key 有没有复制全、有没有多余空格如果是 404先按上一节说的检查/v1拼接问题如果报模型不存在那就老老实实回到模型列表复制名称。4. Python 侧一次评测跑多个模型把 token 用量落成 jsonlcurl 只适合验证。真正做评测的时候我需要一次跑一批模型、把每次调用的用量和时间写下来。这里用 OpenAI 兼容 SDK因为它足够通用# eval_run.py import json import os import time import uuid from datetime import datetime, timezone from openai import OpenAI BASE_URL os.environ.get(TAOTOKEN_BASE_URL, https://taotoken.net/api) API_KEY os.environ[TAOTOKEN_API_KEY] client OpenAI(api_keyAPI_KEY, base_urlBASE_URL) # 模型名以控制台模型列表为准这里只是占位 MODELS [ your-model-a, your-model-b, your-model-c, ] PROMPTS [ (regex, 把这个字符串里的日期全部替换成 ISO 格式2024/3/7 和 2024/12/31。), (refactor, 下面这段代码有重复逻辑请重构成一个函数并说明改动理由。), ] def call_once(model: str, task: str, prompt: str) - dict: t0 time.perf_counter() resp client.chat.completions.create( modelmodel, messages[ {role: system, content: 你是资深工程师回答要给出可执行的结论。}, {role: user, content: prompt}, ], temperature0.2, max_tokens1024, ) latency_ms (time.perf_counter() - t0) * 1000 usage resp.usage row { ts: datetime.now(timezone.utc).isoformat(), run_id: str(uuid.uuid4())[:8], model: model, task: task, prompt_tokens: usage.prompt_tokens, completion_tokens: usage.completion_tokens, total_tokens: usage.total_tokens, latency_ms: round(latency_ms, 1), answer_head: resp.choices[0].message.content[:60].replace(\n, ), } return row def main() - None: with open(usage.jsonl, a, encodingutf-8) as f: for model in MODELS: for task, prompt in PROMPTS: try: row call_once(model, task, prompt) except Exception as exc: # 单个模型失败不影响整批 row { ts: datetime.now(timezone.utc).isoformat(), model: model, task: task, error: str(exc)[:200], } f.write(json.dumps(row, ensure_asciiFalse) \n) f.flush() print(json.dumps(row, ensure_asciiFalse)) if __name__ __main__: main()跑完之后usage.jsonl里就是一行一次调用的原始记录。几个实践上的点别在异常里丢掉模型名。上面这段在 except 分支里依然把model和task写进去了否则你回头看不出是哪个模型挂的。一行一次调用不要聚合后再写。聚合会丢信息统计交给后面读文件的那一步。加run_id。一次评测跑批生成一批 run_id方便你按批次筛选。读文件做汇总的脚本可以很短# usage_summary.py import json from collections import defaultdict agg defaultdict(lambda: {calls: 0, in: 0, out: 0, lat_sum: 0.0}) with open(usage.jsonl, encodingutf-8) as f: for line in f: row json.loads(line) if error in row: continue k row[model] agg[k][calls] 1 agg[k][in] row[prompt_tokens] agg[k][out] row[completion_tokens] agg[k][lat_sum] row[latency_ms] print(f{model:24}{calls:7}{in_tok:10}{out_tok:10}{avg_ms:10}) for model, v in sorted(agg.items()): avg v[lat_sum] / v[calls] if v[calls] else 0 print(f{model:24}{v[calls]:7}{v[in]:10}{v[out]:10}{avg:10.1f})输出的表格大概长这样可以直接贴进评测结论里modelcallsin_tokout_tokavg_msyour-model-a21265121840.2your-model-b21263881120.7your-model-c21267312630.5有了这张表你就能回答“同样的任务哪个模型更啰嗦”“哪个模型虽然答得好但延迟翻倍”这类问题而不是只看一个笼统的跑分。5. 流式输出下也想拿到用量要多带一个参数很多人做流式是为了体验结果发现流式响应里拿不到usage于是用量记录直接断档。OpenAI 兼容接口的解法是在请求体里加一个开关stream client.chat.completions.create( modelyour-model-name, messages[{role: user, content: 写一段 200 字的产品说明。}], streamTrue, stream_options{include_usage: True}, ) collected [] last_usage None for chunk in stream: if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content: collected.append(chunk.choices[0].delta.content) if getattr(chunk, usage, None): last_usage chunk.usage print(.join(collected)) print(usage:, last_usage)带了这个参数之后流会在最后多吐一个只含usage的块把它接住就行。如果你的客户端是基于httpx手写的 SSE 解析记得在循环里对data: [DONE]做终止判断并且在终止前把最后那个 usage 块处理掉。6. Claude Codesettings.json 加 ANTHROPIC_* 环境变量Claude Code 的接入方式和上面的 OpenAI 兼容路径完全不是一套它走的是ANTHROPIC_*这组变量。全局配置文件在~/.claude/settings.json写法是{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: your-claude-model-name, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: your-fast-model-name } }几点说明ANTHROPIC_AUTH_TOKEN里填的是你从控制台拿到的 Key不要额外加Bearer前缀客户端会自己加。如果不想动全局配置也可以在项目目录里放.claude/settings.json只对当前项目生效。也可以用 shell 环境变量临时覆盖适合做 A/B 测试export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELyour-claude-model-name模型名和 OpenAI 兼容路径下的模型名不一定通用切换供应商时务必回到模型列表重新确认一遍。Claude Code 的环境变量细节比较多完整说明在 Claude Code 接入文档 里配置完先跑一个claude的简单问答确认链路通不通再去做复杂任务。注意ANTHROPIC_*这套变量只属于 Claude Code 及其同源客户端不要把它套到 Codex 上两边的配置体系是分开的。7. Codex走 config.toml不要混用环境变量Codex 的配置入口是~/.codex/config.toml核心是先把模型供应商定义出来再在顶层指定用哪个model your-codex-model-name model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat然后把 Key 放进环境变量不要直接写进 tomlexport TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY改完之后用codex起一个简单任务验证。如果报 provider 找不到多半是model_provider的值和[model_providers.xxx]里的xxx不一致如果报鉴权失败检查env_key指向的环境变量名是不是和你实际 export 的完全同名。这里的base_url同样填根路径https://taotoken.net/api剩下由客户端去拼。8. CC Switch把“三件套”存成可切换的供应商条目同时用 Claude Code 和 Codex 的人最烦的其实不是配置而是切换。我的做法是在 CC Switch 里把每个供应商存成一条条目条目里固定填三样东西字段填写内容说明供应商名称taotoken只是本地标识随便起Base URLhttps://taotoken.net/api两个客户端共用同一个根路径API KeyYOUR_API_KEY直接粘贴不要带引号或前缀再额外维护一份“客户端 → 模型名”的映射表因为同一条供应商条目落到 Claude Code 和 Codex 上时填的模型名不一定相同clientclaude-code modelyour-claude-model-name clientcodex modelyour-codex-model-name这份映射表可以放在一个纯文本文件里也可以直接写进项目 README。它的价值在于当你为了做评测需要临时切回某个基线模型时不用靠记忆照着表改一行就行。CC Switch 这类工具解决的核心问题是“配置漂移”——手动改配置文件改多了早晚会出现某个客户端还在用旧 Base URL 的情况。把条目集中管理切换变成点一下用量记录里就不会突然混进别家供应商的调用。9. 报错排查清单我先看这五个地方按我实际遇到的频率排序401 Unauthorized—— Key 复制不完整、带了前后空格或者环境变量没被当前 shell 继承。用echo ${TAOTOKEN_API_KEY:0:6}打印前六位确认一下。404 Not Found——/v1拼重了或漏了。先用 curl 直接打${BASE_URL}/v1/chat/completions验证如果 curl 通过但客户端报 404那就是客户端在base_url后面又补了一层。模型不存在 / model not found—— 模型名写错或者这个模型当前不在你的可用列表里。回到控制台复制名称注意大小写和连字符。请求超时—— 长文本任务建议先用小输入验证连通性再逐步加大max_tokens流式场景优先开streamTrue避免客户端读超时。用量对不上—— 流式请求没带stream_options{include_usage: True}或者你统计时把报错的重试也算进去了。记录脚本里给重试加个标记字段汇总时能排除掉。把这几条做成 checklist团队里新人接手的成本会低很多。10. 把这套记法固化成规范回到开头那个判断开源权重模型在调用量榜单上不断往上走这件事对工程师的真正影响不是“要不要换模型”而是“你有没有能力快速、可比、可复现地换模型”。如果你的评测脚本里模型名是硬编码的、Base URL 散落在五个文件里、用量数据从来没落过盘那么每一次模型迭代对你来说都是一次从零开始的折腾。我现在的做法已经变成一条固定流水线所有客户端统一 Base URL → 模型名集中在一个配置里 → 每次调用写一行 jsonl → 跑完自动出一张对比表。这套流程不复杂但它让“换个模型试试”从半天的工作量变成了改一行字符串。如果你准备把这套流程搭起来建议按下面这个顺序走先想快速比对一批模型的实际输出效果直接打开 模型对话 在网页里试不用写代码。打算把模型长期接进 Claude Code、Codex 这类编码工具看 Coding Plan把用量和日常开发绑在一起。现在就要一把能立刻写进配置的 Key去 创建 API Key复制后按第 6、7 节的写法填进settings.json和config.toml。配置 Claude Code 时卡在环境变量上对照 Claude Code 接入文档 逐项核对比在群里问快得多。Base URL 记住一个就够https://taotoken.net/api。剩下的交给你的usage.jsonl。