1. 从 Agent Arena 中位成本 $0.07 反推 Base URL 该怎么填如果你正在复现 DeepSeek-V4.1-FlashMax在 Agent Arena 里的成本表现最先遇到的往往不是提示词设计而是请求入口怎么配。原文给出的关键口径是每任务中位成本 $0.07开源模型排名第 3净提升 4.87%与第 2 名相比成本低约 68%成绩只差 0.09 个百分点总榜第 12Confirmed Success 信号排名第 4提升 13.75%。这些数字要想变成你能复核的表第一步不是改代码而是先到 TaoToken 官网拿到可用 Keyhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_intro 。拿到 Key 后再把客户端的 Base URL 固定为 https://taotoken.net/api注意这个地址是给 SDK、CLI、插件配置用的不要带任何 UTM 参数。这里有一个非常常见的误区把控制台网页地址误填到base_url。例如把https://taotoken.net/?utm_source...填进 OpenAI SDK请求会跑到网页路由而不是 API 路由结果通常是 404 或返回 HTML。正确的拆分方式是拿 Key、看余额、创建 API Key去 TaoToken 官网带 UTM 的页面工具配置里的 Base URL只写https://taotoken.net/apiAPI Key 占位符统一写成YOUR_API_KEY不要提交真实 Key模型名以控制台或模型列表实际显示为准不要自己拼-max、-flash后缀。先把环境变量设好后面所有示例都复用这两个变量export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api这样做的价值在于Agent Arena 这种多任务评测最怕口径漂移。Base URL 一致、Key 一致、模型名一致最后统计出来的 Token 账单和中位成本才有对比意义。否则同一批任务里混入不同入口、不同模型别名中位成本会被污染$0.07 这个数你也无法解释。2. 用 TaoToken 拿 Key控制台、Base URL 与模型名三件事先去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentget_key_console 完成登录然后进入控制台创建 API Key。创建时建议按用途命名例如arena-cost-probe这样后面看账单时能区分是评测消耗还是日常调试。Key 只显示一次或短期可见拿到后立刻写入本地环境变量不要写进代码仓库也不要贴到公开日志里。控制台里需要确认三件事API Key 是否可用用最小请求验证不要直接跑全量任务Base URL 是否为https://taotoken.net/api这是工具配置项不是网页入口模型名是否匹配如果控制台显示的是 DeepSeek-V4.1-Flash 或带 Max 标识的别名就按显示值填如果显示的是供应商映射名也要按映射名填。先用curl做一次最小连通性测试curl -s $TAOTOKEN_BASE_URL/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: deepseek-v4.1-flash, messages: [ {role: user, content: 只回复 ok} ], stream: false }如果返回体里能看到usage字段说明入口和 Key 都通了。接下来不要急着跑 Agent Arena 全量任务先用 3 到 5 个本地样例任务确认请求是否稳定返回usage.prompt_tokens、usage.completion_tokens是否能记录同一任务重复跑时成本波动是否在可接受范围是否有缓存字段或 reasoning 字段需要单独计入账单。如果你用的是 OpenAI 兼容 SDK推荐统一用环境变量读取避免硬编码import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlhttps://taotoken.net/api, ) resp client.chat.completions.create( modeldeepseek-v4.1-flash, messages[{role: user, content: 只回复 ok}], streamFalse, ) print(resp.usage)注意base_url不要写成带 UTM 的官网地址也不要重复拼/v1/v1。如果 SDK 内部会自动补/chat/completions你只需要保留https://taotoken.net/api。如果某些客户端要求完整路径则以 TaoToken 文档或控制台示例为准。3. Claude Code settings.json 接入把 ANTHROPIC_* 指向 TaoTokenClaude Code 的配置核心是settings.json和环境变量。你可以在用户级或项目级 settings 里写入ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_MODEL。这里要强调Claude Code 用的是ANTHROPIC_*系列变量不要把 Codex 的config.toml混进来也不要把ANTHROPIC_*写到 Codex 配置里。一个可复制的settings.json示例如下{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }如果你的 Claude Code 版本要求使用ANTHROPIC_API_KEY可以按下面方式保留两个变量但不要同时填不同 Key{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }保存后重启 Claude Code让 settings 生效。你也可以在终端里临时覆盖export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELclaude-sonnet-4-5验证时不要只看能不能启动要看实际请求是否走到 TaoToken。可以在 Claude Code 里执行一个最小任务例如让它读取当前目录的README.md并总结三行。如果任务能返回同时 TaoToken 控制台的 API 调用记录出现请求说明链路已经通。若仍报 401优先检查ANTHROPIC_AUTH_TOKEN是否等于YOUR_API_KEY替换后的真实 Key环境变量是否被 shell 正确加载项目级.claude/settings.json是否覆盖了用户级配置Base URL 是否误填成官网 UTM 链接。需要说明的是Claude Code 更适合 Claude 系列模型的使用习惯。如果你要专门复现 DeepSeek-V4.1-FlashMax在 Agent Arena 的中位成本优先走 OpenAI 兼容 SDK、Codex 或自建脚本。Claude Code 接入方式可以作为多工具统一入口的参考但模型名务必以控制台可用列表为准。4. Codex config.toml 接入不要把 ANTHROPIC_* 塞进来Codex 使用config.toml配置思路和 Claude Code 不同。Codex 不要写ANTHROPIC_*而是通过model_providers定义 OpenAI 兼容供应商。典型配置如下model deepseek-v4.1-flash model_provider taotoken approval_policy on-request sandbox_mode workspace-write [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat然后在 shell 中设置export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY如果你把 Codex 配置放在~/.codex/config.toml修改后重新打开会话。验证方式是让 Codex 执行一个只读任务例如“列出当前目录文件并解释每个文件用途”观察是否正常返回同时到 TaoToken 控制台查看请求记录。Codex 排障重点env_key写的是环境变量名不是 Key 本身base_url必须是https://taotoken.net/api不要带 UTMwire_api按客户端版本选择常见为chat或responses以实际兼容性为准如果 Codex 仍提示未认证检查 shell 是否重启、环境变量是否导出不要把 Claude Code 的ANTHROPIC_BASE_URL写进config.toml两者不通用。如果你同时使用 Claude Code 和 Codex建议把两套配置分开放Claude Code 管settings.json和ANTHROPIC_*Codex 管config.toml和TAOTOKEN_API_KEY。这样切换工具时不会互相污染账单也更容易按工具维度拆分。5. CC Switch 三件套一键切换 TaoToken 供应商如果你用 CC Switch 管理多个供应商可以把 TaoToken 作为一个独立 Provider 加进去。核心就是三件套Provider 名称TaoToken-AgentArena Base URLhttps://taotoken.net/api API KeyYOUR_API_KEY 默认模型以控制台可用模型名为准有些版本的 CC Switch 还会要求填写模型映射或供应商类型。这里的原则是Base URL 只填https://taotoken.net/apiAPI Key 用YOUR_API_KEY替换后填入模型名不要凭记忆写直接复制控制台显示值如果同时配置 Claude Code请确认 CC Switch 写入的是ANTHROPIC_*对应配置如果同时配置 Codex请确认它读取的是config.toml或对应环境变量不要混用。切换完成后用最小请求验证不要直接跑批量评测curl -s https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d {model:deepseek-v4.1-flash,messages:[{role:user,content:ping}],stream:false}返回正常后再回到 Agent Arena 任务集。使用 CC Switch 的好处是你可以在同一台机器上快速对比不同入口的成本但必须保证每次评测只切换供应商不改变任务集、不改变评分脚本、不改变模型名。否则中位成本的变化无法归因。6. 复现中位成本表本地脚本、Token 账单与命令要复现“每任务中位成本 $0.07”这类指标重点不是单次请求价格而是同一批任务里每个任务的总成本再取中位数。建议记录字段如下字段说明task_id任务唯一编号model实际调用的模型名input_tokens输入 Tokenoutput_tokens输出 Tokencached_tokens缓存命中 Token如有request_count单任务请求次数cost_usd按账单单价计算出的单任务成本success是否达到成功信号latency_ms总耗时可选调用时把usage写进本地 JSONLimport json import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlhttps://taotoken.net/api, ) def run_one(task_id: str, prompt: str) - dict: resp client.chat.completions.create( modeldeepseek-v4.1-flash, messages[{role: user, content: prompt}], streamFalse, ) usage resp.usage row { task_id: task_id, model: deepseek-v4.1-flash, input_tokens: usage.prompt_tokens, output_tokens: usage.completion_tokens, content: resp.choices[0].message.content, } with open(arena_usage.jsonl, a, encodingutf-8) as f: f.write(json.dumps(row, ensure_asciiFalse) \n) return row if __name__ __main__: run_one(local-001, 只回复 ok)成本计算不要猜单价去 TaoToken 控制台或账单页查看实际计费口径。脚本里用占位符import json import statistics INPUT_PRICE_PER_M 0.0 # 从 TaoToken 账单页替换为实际输入单价 OUTPUT_PRICE_PER_M 0.0 # 从 TaoToken 账单页替换为实际输出单价 costs [] with open(arena_usage.jsonl, r, encodingutf-8) as f: for line in f: row json.loads(line) cost ( row[input_tokens] / 1_000_000 * INPUT_PRICE_PER_M row[output_tokens] / 1_000_000 * OUTPUT_PRICE_PER_M ) costs.append(cost) print(任务数:, len(costs)) print(中位成本:, statistics.median(costs) if costs else None)本地执行export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY python arena_cost_probe.py注意所有 SQL、脚本、批处理命令都在你本地执行。不要让 Agent 或 MCP 工具直连 Oracle、生产库或其他敏感数据源。Agent Arena 复现只应调用模型 API 和本地任务文件数据库操作请在本地沙箱中完成。如果你要对比原文口径可以把结果整理成自己的表指标你的复现值原文口径开源模型排名以你的评测集为准第 3每任务中位成本本地脚本计算$0.07净提升本地基线对比4.87%与第 2 名成本差本地对比低约 68%与第 2 名成绩差本地对比0.09 个百分点总榜排名本地对比第 12Confirmed Success本地信号统计第 413.75%这张表的意义是让你的评测过程可复核而不是照搬结论。中位成本尤其要小心它受任务难度、重试次数、输出长度、缓存命中影响。不要用一次请求的价格推断全任务成本也不要把失败重试漏记到账单里。7. 常见排障401、404、模型不存在与计费口径第一类错误是 401。通常原因有Authorization: Bearer YOUR_API_KEY里的 Key 没替换环境变量没有exportClaude Code 的ANTHROPIC_AUTH_TOKEN和 Codex 的TAOTOKEN_API_KEY混用Key 被删除或权限不足。第二类错误是 404。常见原因是 Base URL 写错# 错误把官网页面当 API 入口 export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/?utm_source... # 正确只写 API Base URL export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api如果你在 SDK 里已经写了/chat/completions不要再手动拼重复路径。如果客户端要求完整 URL按文档示例来。第三类错误是模型不存在。处理方法去 TaoToken 控制台或模型列表复制模型名不要自己加-max、-flash、日期后缀Claude Code 与 Codex 的模型名可能不同如果切换了供应商确认 CC Switch 没有保留旧模型名。第四类问题是计费口径。中位成本不是平均成本更不是最低成本。建议每次评测固定任务集版本模型名Base URLKey 所属项目最大输出 Token重试策略是否开启缓存。如果这些变量变化账单会变中位成本也会变。遇到异常账单时先到 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contenttroubleshooting 检查控制台调用记录和 Key 状态再回到本地 JSONL 对齐任务 ID。不要只看总金额要定位到具体任务和请求。8. 把中位成本跑成账单文末 CTA 路径做到这里你应该已经完成三件事用 TaoToken 官网拿到了 Key把 Base URL 固定为https://taotoken.net/api并在本地脚本或工具里跑通了最小请求。接下来建议按这个顺序把评测闭环补齐先在模型对话里验证目标模型是否能正常响应确认模型名和返回格式再用Coding Plan规划批量评测和成本控制避免一次性跑爆账单然后到API Keys创建专用 Key按评测项目隔离消耗最后参考Claude Code 文档完成终端配置把日常调试和批量评测分开。对应入口如下模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_cost_chatCoding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_cost_coding_planAPI Keyshttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_cost_api_keysClaude Code 文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_cost_claude_code_doc如果你还没有拿到 Key直接回到主站https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentfinal_cta 。拿到 Key 后把YOUR_API_KEY替换掉Base URL 保持https://taotoken.net/api先跑一个最小任务再逐步扩大 Agent Arena 任务集。这样你得到的中位成本表、Token 账单和复现命令才是可解释、可复核、可迁移的。
1. 从 Agent Arena 中位成本 $0.07 反推 Base URL 该怎么填如果你正在复现 DeepSeek-V4.1-FlashMax在 Agent Arena 里的成本表现最先遇到的往往不是提示词设计而是请求入口怎么配。原文给出的关键口径是每任务中位成本 $0.07开源模型排名第 3净提升 4.87%与第 2 名相比成本低约 68%成绩只差 0.09 个百分点总榜第 12Confirmed Success 信号排名第 4提升 13.75%。这些数字要想变成你能复核的表第一步不是改代码而是先到 TaoToken 官网拿到可用 Keyhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_intro 。拿到 Key 后再把客户端的 Base URL 固定为 https://taotoken.net/api注意这个地址是给 SDK、CLI、插件配置用的不要带任何 UTM 参数。这里有一个非常常见的误区把控制台网页地址误填到base_url。例如把https://taotoken.net/?utm_source...填进 OpenAI SDK请求会跑到网页路由而不是 API 路由结果通常是 404 或返回 HTML。正确的拆分方式是拿 Key、看余额、创建 API Key去 TaoToken 官网带 UTM 的页面工具配置里的 Base URL只写https://taotoken.net/apiAPI Key 占位符统一写成YOUR_API_KEY不要提交真实 Key模型名以控制台或模型列表实际显示为准不要自己拼-max、-flash后缀。先把环境变量设好后面所有示例都复用这两个变量export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api这样做的价值在于Agent Arena 这种多任务评测最怕口径漂移。Base URL 一致、Key 一致、模型名一致最后统计出来的 Token 账单和中位成本才有对比意义。否则同一批任务里混入不同入口、不同模型别名中位成本会被污染$0.07 这个数你也无法解释。2. 用 TaoToken 拿 Key控制台、Base URL 与模型名三件事先去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentget_key_console 完成登录然后进入控制台创建 API Key。创建时建议按用途命名例如arena-cost-probe这样后面看账单时能区分是评测消耗还是日常调试。Key 只显示一次或短期可见拿到后立刻写入本地环境变量不要写进代码仓库也不要贴到公开日志里。控制台里需要确认三件事API Key 是否可用用最小请求验证不要直接跑全量任务Base URL 是否为https://taotoken.net/api这是工具配置项不是网页入口模型名是否匹配如果控制台显示的是 DeepSeek-V4.1-Flash 或带 Max 标识的别名就按显示值填如果显示的是供应商映射名也要按映射名填。先用curl做一次最小连通性测试curl -s $TAOTOKEN_BASE_URL/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: deepseek-v4.1-flash, messages: [ {role: user, content: 只回复 ok} ], stream: false }如果返回体里能看到usage字段说明入口和 Key 都通了。接下来不要急着跑 Agent Arena 全量任务先用 3 到 5 个本地样例任务确认请求是否稳定返回usage.prompt_tokens、usage.completion_tokens是否能记录同一任务重复跑时成本波动是否在可接受范围是否有缓存字段或 reasoning 字段需要单独计入账单。如果你用的是 OpenAI 兼容 SDK推荐统一用环境变量读取避免硬编码import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlhttps://taotoken.net/api, ) resp client.chat.completions.create( modeldeepseek-v4.1-flash, messages[{role: user, content: 只回复 ok}], streamFalse, ) print(resp.usage)注意base_url不要写成带 UTM 的官网地址也不要重复拼/v1/v1。如果 SDK 内部会自动补/chat/completions你只需要保留https://taotoken.net/api。如果某些客户端要求完整路径则以 TaoToken 文档或控制台示例为准。3. Claude Code settings.json 接入把 ANTHROPIC_* 指向 TaoTokenClaude Code 的配置核心是settings.json和环境变量。你可以在用户级或项目级 settings 里写入ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_MODEL。这里要强调Claude Code 用的是ANTHROPIC_*系列变量不要把 Codex 的config.toml混进来也不要把ANTHROPIC_*写到 Codex 配置里。一个可复制的settings.json示例如下{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }如果你的 Claude Code 版本要求使用ANTHROPIC_API_KEY可以按下面方式保留两个变量但不要同时填不同 Key{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }保存后重启 Claude Code让 settings 生效。你也可以在终端里临时覆盖export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELclaude-sonnet-4-5验证时不要只看能不能启动要看实际请求是否走到 TaoToken。可以在 Claude Code 里执行一个最小任务例如让它读取当前目录的README.md并总结三行。如果任务能返回同时 TaoToken 控制台的 API 调用记录出现请求说明链路已经通。若仍报 401优先检查ANTHROPIC_AUTH_TOKEN是否等于YOUR_API_KEY替换后的真实 Key环境变量是否被 shell 正确加载项目级.claude/settings.json是否覆盖了用户级配置Base URL 是否误填成官网 UTM 链接。需要说明的是Claude Code 更适合 Claude 系列模型的使用习惯。如果你要专门复现 DeepSeek-V4.1-FlashMax在 Agent Arena 的中位成本优先走 OpenAI 兼容 SDK、Codex 或自建脚本。Claude Code 接入方式可以作为多工具统一入口的参考但模型名务必以控制台可用列表为准。4. Codex config.toml 接入不要把 ANTHROPIC_* 塞进来Codex 使用config.toml配置思路和 Claude Code 不同。Codex 不要写ANTHROPIC_*而是通过model_providers定义 OpenAI 兼容供应商。典型配置如下model deepseek-v4.1-flash model_provider taotoken approval_policy on-request sandbox_mode workspace-write [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat然后在 shell 中设置export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY如果你把 Codex 配置放在~/.codex/config.toml修改后重新打开会话。验证方式是让 Codex 执行一个只读任务例如“列出当前目录文件并解释每个文件用途”观察是否正常返回同时到 TaoToken 控制台查看请求记录。Codex 排障重点env_key写的是环境变量名不是 Key 本身base_url必须是https://taotoken.net/api不要带 UTMwire_api按客户端版本选择常见为chat或responses以实际兼容性为准如果 Codex 仍提示未认证检查 shell 是否重启、环境变量是否导出不要把 Claude Code 的ANTHROPIC_BASE_URL写进config.toml两者不通用。如果你同时使用 Claude Code 和 Codex建议把两套配置分开放Claude Code 管settings.json和ANTHROPIC_*Codex 管config.toml和TAOTOKEN_API_KEY。这样切换工具时不会互相污染账单也更容易按工具维度拆分。5. CC Switch 三件套一键切换 TaoToken 供应商如果你用 CC Switch 管理多个供应商可以把 TaoToken 作为一个独立 Provider 加进去。核心就是三件套Provider 名称TaoToken-AgentArena Base URLhttps://taotoken.net/api API KeyYOUR_API_KEY 默认模型以控制台可用模型名为准有些版本的 CC Switch 还会要求填写模型映射或供应商类型。这里的原则是Base URL 只填https://taotoken.net/apiAPI Key 用YOUR_API_KEY替换后填入模型名不要凭记忆写直接复制控制台显示值如果同时配置 Claude Code请确认 CC Switch 写入的是ANTHROPIC_*对应配置如果同时配置 Codex请确认它读取的是config.toml或对应环境变量不要混用。切换完成后用最小请求验证不要直接跑批量评测curl -s https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d {model:deepseek-v4.1-flash,messages:[{role:user,content:ping}],stream:false}返回正常后再回到 Agent Arena 任务集。使用 CC Switch 的好处是你可以在同一台机器上快速对比不同入口的成本但必须保证每次评测只切换供应商不改变任务集、不改变评分脚本、不改变模型名。否则中位成本的变化无法归因。6. 复现中位成本表本地脚本、Token 账单与命令要复现“每任务中位成本 $0.07”这类指标重点不是单次请求价格而是同一批任务里每个任务的总成本再取中位数。建议记录字段如下字段说明task_id任务唯一编号model实际调用的模型名input_tokens输入 Tokenoutput_tokens输出 Tokencached_tokens缓存命中 Token如有request_count单任务请求次数cost_usd按账单单价计算出的单任务成本success是否达到成功信号latency_ms总耗时可选调用时把usage写进本地 JSONLimport json import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlhttps://taotoken.net/api, ) def run_one(task_id: str, prompt: str) - dict: resp client.chat.completions.create( modeldeepseek-v4.1-flash, messages[{role: user, content: prompt}], streamFalse, ) usage resp.usage row { task_id: task_id, model: deepseek-v4.1-flash, input_tokens: usage.prompt_tokens, output_tokens: usage.completion_tokens, content: resp.choices[0].message.content, } with open(arena_usage.jsonl, a, encodingutf-8) as f: f.write(json.dumps(row, ensure_asciiFalse) \n) return row if __name__ __main__: run_one(local-001, 只回复 ok)成本计算不要猜单价去 TaoToken 控制台或账单页查看实际计费口径。脚本里用占位符import json import statistics INPUT_PRICE_PER_M 0.0 # 从 TaoToken 账单页替换为实际输入单价 OUTPUT_PRICE_PER_M 0.0 # 从 TaoToken 账单页替换为实际输出单价 costs [] with open(arena_usage.jsonl, r, encodingutf-8) as f: for line in f: row json.loads(line) cost ( row[input_tokens] / 1_000_000 * INPUT_PRICE_PER_M row[output_tokens] / 1_000_000 * OUTPUT_PRICE_PER_M ) costs.append(cost) print(任务数:, len(costs)) print(中位成本:, statistics.median(costs) if costs else None)本地执行export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY python arena_cost_probe.py注意所有 SQL、脚本、批处理命令都在你本地执行。不要让 Agent 或 MCP 工具直连 Oracle、生产库或其他敏感数据源。Agent Arena 复现只应调用模型 API 和本地任务文件数据库操作请在本地沙箱中完成。如果你要对比原文口径可以把结果整理成自己的表指标你的复现值原文口径开源模型排名以你的评测集为准第 3每任务中位成本本地脚本计算$0.07净提升本地基线对比4.87%与第 2 名成本差本地对比低约 68%与第 2 名成绩差本地对比0.09 个百分点总榜排名本地对比第 12Confirmed Success本地信号统计第 413.75%这张表的意义是让你的评测过程可复核而不是照搬结论。中位成本尤其要小心它受任务难度、重试次数、输出长度、缓存命中影响。不要用一次请求的价格推断全任务成本也不要把失败重试漏记到账单里。7. 常见排障401、404、模型不存在与计费口径第一类错误是 401。通常原因有Authorization: Bearer YOUR_API_KEY里的 Key 没替换环境变量没有exportClaude Code 的ANTHROPIC_AUTH_TOKEN和 Codex 的TAOTOKEN_API_KEY混用Key 被删除或权限不足。第二类错误是 404。常见原因是 Base URL 写错# 错误把官网页面当 API 入口 export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/?utm_source... # 正确只写 API Base URL export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api如果你在 SDK 里已经写了/chat/completions不要再手动拼重复路径。如果客户端要求完整 URL按文档示例来。第三类错误是模型不存在。处理方法去 TaoToken 控制台或模型列表复制模型名不要自己加-max、-flash、日期后缀Claude Code 与 Codex 的模型名可能不同如果切换了供应商确认 CC Switch 没有保留旧模型名。第四类问题是计费口径。中位成本不是平均成本更不是最低成本。建议每次评测固定任务集版本模型名Base URLKey 所属项目最大输出 Token重试策略是否开启缓存。如果这些变量变化账单会变中位成本也会变。遇到异常账单时先到 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contenttroubleshooting 检查控制台调用记录和 Key 状态再回到本地 JSONL 对齐任务 ID。不要只看总金额要定位到具体任务和请求。8. 把中位成本跑成账单文末 CTA 路径做到这里你应该已经完成三件事用 TaoToken 官网拿到了 Key把 Base URL 固定为https://taotoken.net/api并在本地脚本或工具里跑通了最小请求。接下来建议按这个顺序把评测闭环补齐先在模型对话里验证目标模型是否能正常响应确认模型名和返回格式再用Coding Plan规划批量评测和成本控制避免一次性跑爆账单然后到API Keys创建专用 Key按评测项目隔离消耗最后参考Claude Code 文档完成终端配置把日常调试和批量评测分开。对应入口如下模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_cost_chatCoding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_cost_coding_planAPI Keyshttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_cost_api_keysClaude Code 文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentagent_arena_cost_claude_code_doc如果你还没有拿到 Key直接回到主站https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentfinal_cta 。拿到 Key 后把YOUR_API_KEY替换掉Base URL 保持https://taotoken.net/api先跑一个最小任务再逐步扩大 Agent Arena 任务集。这样你得到的中位成本表、Token 账单和复现命令才是可解释、可复核、可迁移的。
