Claude Code vs Codex：比一次 Go 仓库重构的 Token，TaoToken 只发一把 Key

告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度1. 先把任务说清楚同一仓库、同一把 Key、只换 CLI这次要对比的不是「谁更聪明」这种没法量化的东西而是一个能复现的工程任务拿一个中等规模的 Go 服务仓库让 Claude Code 和 Codex 两个 CLI 各跑一遍同范围重构记录三件事——输入/输出 Token、完成轮次、人类返工次数。仓库我选的是一个典型的 Go 后端服务大约 40 个.go文件包含handler、service、repository三层外加一个pkg/util里散落着重复的字符串处理和错误包装函数。重构范围定死两条第一把handler和service里重复出现的响应封装、错误转换抽到pkg/response公共包第二修掉因为这次抽取而失败的既有单测保证go test ./...全绿。为什么选这个任务因为它有明确的「完成信号」——测试通过也有明确的「失败点」——编译错误、测试断言不匹配、或者改完引入新的循环依赖。这些都能被客观记录不靠感觉打分。关键控制变量两个 CLI 用同一把 KeyBase URL 都指向https://taotoken.net/api。这样 Token 消耗的差异只来自工具本身的上下文管理策略和调用轮次而不是账号、额度或路由差异。Key 从 TaoToken 官网 创建两个工具共用。适合谁看正在选 CLI 编程工具、关心实际 Token 成本而不是榜单分数的后端开发者或者已经用了一个、想看看另一个在真实重构任务里表现如何的人。2. 环境准备与两段可复制的启动配置先把仓库克隆到本地确认基线状态。我用的 Go 版本是 1.22仓库根目录有go.mod。git clone your-go-repo go-refactor-bench cd go-refactor-bench go test ./... 21 | tail -5基线测试应该是全绿的记下这个状态后面重构完要回到全绿。接下来配置两个 CLI 的环境变量。核心是让它们都走同一个入口只改模型名和工具本身。Claude Code 侧export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_API_KEYsk-你的TaoTokenKey # 启动 claudeCodex 侧OpenAI 兼容格式export OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api/v1 export OPENAI_API_KEYsk-你的TaoTokenKey # 启动 codex注意两边的 Base URL 写法略有差异Anthropic 协议用https://taotoken.net/apiOpenAI 兼容协议通常要带/v1。如果你不确定先看 接入文档 里对应协议的说明别凭记忆填。Key 本身是同一把从 API Keys 页面 复制即可。启动后先各发一句「列出当前仓库的 Go 文件数量」确认工具能正常读到工作目录、能返回结果。这一步不消耗多少 Token但能排掉 90% 的配置问题。3. 重构任务的具体执行与记录方式两个工具我都用同一段提示词避免措辞差异影响结果在这个 Go 仓库里做一次重构把 handler 和 service 层重复的响应封装、错误转换逻辑抽到 pkg/response 公共包然后修复因此失败的既有单测最后保证 go test ./... 全部通过。不要改动对外 HTTP 接口的路径和返回结构。Claude Code 侧我让它自己规划步骤它先扫了一遍目录结构然后逐个文件读、逐个改。Codex 侧我用了类似的自然语言指令它倾向于先给出一个改动计划再执行。记录方式每完成一个「轮次」我定义为一次用户输入到工具停止输出就记下当轮的输入 Token 和输出 Token。Token 数从工具自己的用量显示里读或者从 TaoToken 控制台的调用记录里核对。人类返工次数定义为工具声称改完但go test没过、需要我再补一句指令才能继续的次数。这里有个坑两个工具对「一轮」的计数方式不一样。Claude Code 会把一次任务拆成很多次内部工具调用但对外可能只算一轮Codex 有时会把读文件和改文件分成两个可见轮次。所以我在表里统一按「用户可见的交互轮次」记内部调用不计。执行过程中Claude Code 在第一轮就抽出了pkg/response但漏改了两个 handler 里的旧调用导致编译失败我补了一句「检查所有 handler 是否还有旧响应函数调用」它第二轮修完。Codex 第一轮给了计划但没动文件第二轮才实际改改完测试挂了一个断言第三轮修好。4. 三栏对照表与可验证结果跑完两边整理出这张表。Token 数是单次运行的实测值仓库规模固定所以有参考意义。维度Claude CodeCodex输入 Token约 186k约 142k输出 Token约 21k约 17k完成轮次2 轮3 轮人类返工次数1 次1 次主要失败点漏改旧调用导致编译失败首轮只出计划未执行测试断言未同步最终 go test全绿全绿需要说明这是单仓库单次任务的结果不构成排行分数也不代表两个工具在所有任务上的普遍表现。Token 差异主要来自上下文读取策略——Claude Code 读文件更激进输入 Token 更高Codex 更省输入但多了一轮规划开销。失败分支也要记清楚。如果某一边跑完go test仍然红先看是不是循环依赖pkg/response如果引用了service里的类型就会成环。解决办法是把公共类型也下沉到pkg/response或者用接口解耦。另一个常见失败是测试文件里的 mock 还指向旧函数名需要同步改 mock。验证方式很直接go build ./... go test ./... -count1 grep -r 旧响应函数名 --include*.go .最后一条 grep 应该无输出说明旧调用清理干净。5. 成本、模型选择与几点实际经验Token 成本按 TaoToken 控制台的实际计费为准不同模型单价不同这里不写死数字以 官网 当前标价为准。粗略看这个任务两边总 Token 都在 15 万到 20 万量级属于中等规模重构的正常消耗。模型选择上Claude Code 默认走 Anthropic 系模型Codex 走 OpenAI 系。如果你在 TaoToken 里想换模型改环境变量里的模型名即可Base URL 不用动。但要注意换模型后 Token 计数和轮次行为都会变对照实验要重新跑。我试过的一个实用技巧重构类任务先让工具只输出「改动计划」不执行确认计划合理再让它动手能省掉不少返工 Token。两个工具都支持这种两段式用法Codex 甚至默认倾向这样。长期高频用 CLI 的话Coding Plan 比按量更划算尤其是这种动辄十几万 Token 的重构任务。Key 管理上一把 Key 同时给两个 CLI 用没问题但建议在控制台给不同工具打标签方便事后核对哪边的消耗异常。最后一句实在话这类对比跑一次说明不了太多仓库不同、提示词不同、模型版本不同结果都会漂。真正有用的是把上面那套记录方法固定下来在自己的仓库上多跑几次看趋势而不是看单点。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度