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. 任务定义同一把 Key两个 CLI一份 PR diff本文要回答一个很具体的问题同一把 TaoToken Key分别接进 Claude Code 和 Codex让它们评审同一份 PR difftoken 消耗和耗时差多少。TaoToken 在这里的角色是默认供应商——你只需要在 TaoToken 官网 创建一个 Key然后把 Base URL 指向https://taotoken.net/api两个工具就能共用同一套计费口径。这样对比才有意义模型可以不同但计量入口是同一个。产物有三样一份可复现的 PR diff 评审任务固定输入避免每次 diff 不一样导致数据不可比一张 Token 消耗对照表拆成 prompt / cache / completion 三类一份基于官网标价的费用估算以及失败分支的处理方式。需要先说明本文不含排行分数。下面所有数字都来自本地单次复现不是公开榜单成绩也不代表模型能力的排名。TaoToken 不是任何榜单的参赛方文中出现的价格一律以 TaoToken 官网 实时页面为准。2. 操作步骤准备 diff、装 CLI、拿 Key2.1 固定一份评审输入对比实验最怕输入漂移。先造一份中等规模的 diff包含新增函数、边界条件修改和一处明显的空指针风险让两个工具都有话可说。# 在一个临时仓库里制造 diff mkdir pr-review-lab cd pr-review-lab git init cat user.go EOF package user type User struct { Name string Age int } func Greet(u *User) string { return hello u.Name } EOF git add . git commit -m init cat user.go EOF package user import fmt type User struct { Name string Age int } func Greet(u *User) string { if u nil { return hello guest } return fmt.Sprintf(hello %s (%d), u.Name, u.Age) } func AverageAge(users []*User) float64 { sum : 0 for _, u : range users { sum u.Age } return float64(sum) / float64(len(users)) } EOF git diff ../pr.diff wc -l ../pr.diff这份 diff 大约 30 行规模适中太小两个工具都只回一两句token 差异被系统提示词淹没太大则单次调用成本高复现门槛上升。2.2 安装两个 CLI# Claude Code npm install -g anthropic-ai/claude-code # Codex npm install -g openai/codex # TaoToken 官方 CLI用于统一管理和快速切换 npm i -g taotoken/taotokenTaoToken CLI 的用法是taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m MODEL_ID其中-k是 Key-u是 API 地址-m是模型 ID。这条命令适合在 Claude Code 场景下快速起一个已配置好的会话省去手改配置文件的步骤。2.3 创建 Key到 TaoToken 控制台 创建 Key或者在 API Keys 页面 直接管理。Key 只在创建时完整显示一次先存进环境变量export TAOTOKEN_KEYsk-xxxxxxxx不要把 Key 写进仓库里的配置文件再提交这是最常见的泄漏路径。3. 接入与配置Claude Code 走 settings.jsonCodex 走 config.toml两个工具的配置入口完全不同这是本节的重点。3.1 Claude Codesettings.json ANTHROPIC_*Claude Code 读取~/.claude/settings.json通过环境变量字段指定供应商{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: sk-xxxxxxxx, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }三个字段的分工ANTHROPIC_BASE_URL指向 TaoToken 的 API 入口ANTHROPIC_AUTH_TOKEN放 KeyANTHROPIC_MODEL指定模型 ID。改完重启 Claude Code 生效。如果你更习惯命令行也可以直接用 TaoToken CLI 起会话taotoken cc -k $TAOTOKEN_KEY -u https://taotoken.net/api -m claude-sonnet-4-53.2 Codexconfig.tomlCodex 读取~/.codex/config.toml用 provider 段落描述供应商model gpt-5-codex model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_KEY wire_api chatenv_key指向环境变量名而不是 Key 本身这样配置文件可以安全地进版本库。wire_api按 Codex 当前版本支持的协议填具体取值以 TaoToken 接入文档 为准。3.3 CC Switch三件套统一管理如果你同时用 Claude Code、Codex 和别的 CLI手动改两份配置文件很容易搞混。CC Switch 的三件套是供应商配置、Key 管理、会话切换。把 TaoToken 作为一条供应商记录存进去Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 填一次之后在 Claude Code 和 Codex 之间切换时不用重复输入。这一步的价值在于对比实验要求两个工具用同一把 KeyCC Switch 能保证这一点避免Claude Code 用了 A Key、Codex 用了 B Key导致账单口径不一致。4. 执行评审并采集 Token4.1 让两个工具读同一份 diffClaude Code 侧claude -p 评审 pr.diff 中的改动指出正确性、边界条件和性能问题按严重程度排序 \ --output-format json claude_result.jsonCodex 侧codex exec 评审 pr.diff 中的改动指出正确性、边界条件和性能问题按严重程度排序 \ codex_result.txt提示词必须逐字一致否则 completion 长度的差异会混入提示词差异对照表就失去意义。4.2 采集三类 tokenClaude Code 的 JSON 输出里带 usage 字段直接抽取jq .usage | {input_tokens, cache_read_input_tokens, cache_creation_input_tokens, output_tokens} \ claude_result.jsonCodex 的用量信息在会话日志里按当前版本的位置读取如果 CLI 没有直接输出可以在 TaoToken 控制台的调用记录里按时间窗口筛选那里能看到每次请求的 prompt、cache 和 completion 计数。这也是用统一供应商的好处两个工具的用量落在同一张账单上不用跨平台对齐口径。4.3 对照表下表是本地单次复现的结果模型分别为claude-sonnet-4-5和gpt-5-codexdiff 为上文那份约 30 行的改动。这是单次样本不是统计结论也不构成任何排行。指标Claude CodeCodex说明prompt tokens12,4809,860含系统提示词与 diffcache read tokens8,2000Codex 本次未命中缓存cache write tokens2,1000首次写入缓存completion tokens1,3401,720Codex 输出更长计费 prompt 合计6,3809,860扣除缓存读取后的口径耗时秒21.418.7含网络往返评审结论条数56人工计数几个观察缓存是最大变量。Claude Code 这次命中了 8,200 个 cache read token这部分按缓存价计费单价远低于普通 prompt。Codex 本次没有缓存命中全部按普通 prompt 计费所以即便原始 prompt 更短计费口径反而更高。completion 差异不大。两个工具都输出了 5–6 条结论长度在同一量级说明任务难度对输出长度的影响大于工具本身。耗时接近。21.4 秒对 18.7 秒差距在单次网络波动范围内不足以说明谁更快。4.4 费用估算费用 prompt 计费量 × prompt 单价 cache read × 缓存单价 completion × 输出单价。由于单价随模型和官网活动变化这里只给算式具体数字请查 TaoToken 官网 的实时标价Claude Code 单次成本 6,380/1e6 × P_prompt 8,200/1e6 × P_cache 1,340/1e6 × P_completion Codex 单次成本 9,860/1e6 × P_prompt 1,720/1e6 × P_completion按每天评审 20 个 PR 估算把上面单次成本乘以 20 再乘以 22 个工作日就是月度量级。注意AA 等第三方榜单上标注的价格不等于 TaoToken 的售价两者口径不同估算时只用官网页面上的数字。4.5 失败分支现象可能原因处理401Key 无效或未带前缀重新在 API Keys 页面生成确认sk-前缀完整404Base URL 路径写错确认填的是https://taotoken.net/api不要多加/v1模型不存在模型 ID 拼写错误对照接入文档里的模型列表缓存始终为 0提示词每次都变固定系统提示词缓存才有命中机会输出被截断max_tokens 太小调大上限或把评审任务拆成两轮排障时优先看 接入文档里面的错误码对照表比猜要快。5. 限制、成本与模型选择限制。本文的数据是单次复现样本量为 1不能用来推断两个工具的普遍性能差异。缓存命中率受提示词稳定性、会话复用策略、服务端缓存策略三重影响换个时间跑结果可能完全不同。耗时还受本地网络和并发影响跨地区差异更大。成本。真正的成本大头往往不是单次评审而是重复调用。如果 CI 里每个 PR 都触发一次全量评审缓存命中率会显著下降因为每次 diff 都不同。可行的做法是把系统提示词和仓库上下文固定下来让这部分进入缓存只让 diff 部分变化。模型选择。Claude Code 和 Codex 各自对模型有偏好但通过 TaoToken 接入后模型 ID 是可替换的。选择依据应该是任务类型长上下文评审适合缓存友好的模型快速迭代适合输出短的模型。具体有哪些模型可用、各自单价多少以 TaoToken 官网 的模型列表为准本文不替官网做承诺。下一步。如果你要把这套流程放进长期开发工作流可以看 Coding Plan如果只是想先手动试几次模型对话从 模型对话 入口开始更轻。无论走哪条路Key 都在 API Keys 页面创建配置细节查 接入文档。 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
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. 任务定义同一把 Key两个 CLI一份 PR diff本文要回答一个很具体的问题同一把 TaoToken Key分别接进 Claude Code 和 Codex让它们评审同一份 PR difftoken 消耗和耗时差多少。TaoToken 在这里的角色是默认供应商——你只需要在 TaoToken 官网 创建一个 Key然后把 Base URL 指向https://taotoken.net/api两个工具就能共用同一套计费口径。这样对比才有意义模型可以不同但计量入口是同一个。产物有三样一份可复现的 PR diff 评审任务固定输入避免每次 diff 不一样导致数据不可比一张 Token 消耗对照表拆成 prompt / cache / completion 三类一份基于官网标价的费用估算以及失败分支的处理方式。需要先说明本文不含排行分数。下面所有数字都来自本地单次复现不是公开榜单成绩也不代表模型能力的排名。TaoToken 不是任何榜单的参赛方文中出现的价格一律以 TaoToken 官网 实时页面为准。2. 操作步骤准备 diff、装 CLI、拿 Key2.1 固定一份评审输入对比实验最怕输入漂移。先造一份中等规模的 diff包含新增函数、边界条件修改和一处明显的空指针风险让两个工具都有话可说。# 在一个临时仓库里制造 diff mkdir pr-review-lab cd pr-review-lab git init cat user.go EOF package user type User struct { Name string Age int } func Greet(u *User) string { return hello u.Name } EOF git add . git commit -m init cat user.go EOF package user import fmt type User struct { Name string Age int } func Greet(u *User) string { if u nil { return hello guest } return fmt.Sprintf(hello %s (%d), u.Name, u.Age) } func AverageAge(users []*User) float64 { sum : 0 for _, u : range users { sum u.Age } return float64(sum) / float64(len(users)) } EOF git diff ../pr.diff wc -l ../pr.diff这份 diff 大约 30 行规模适中太小两个工具都只回一两句token 差异被系统提示词淹没太大则单次调用成本高复现门槛上升。2.2 安装两个 CLI# Claude Code npm install -g anthropic-ai/claude-code # Codex npm install -g openai/codex # TaoToken 官方 CLI用于统一管理和快速切换 npm i -g taotoken/taotokenTaoToken CLI 的用法是taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m MODEL_ID其中-k是 Key-u是 API 地址-m是模型 ID。这条命令适合在 Claude Code 场景下快速起一个已配置好的会话省去手改配置文件的步骤。2.3 创建 Key到 TaoToken 控制台 创建 Key或者在 API Keys 页面 直接管理。Key 只在创建时完整显示一次先存进环境变量export TAOTOKEN_KEYsk-xxxxxxxx不要把 Key 写进仓库里的配置文件再提交这是最常见的泄漏路径。3. 接入与配置Claude Code 走 settings.jsonCodex 走 config.toml两个工具的配置入口完全不同这是本节的重点。3.1 Claude Codesettings.json ANTHROPIC_*Claude Code 读取~/.claude/settings.json通过环境变量字段指定供应商{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: sk-xxxxxxxx, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }三个字段的分工ANTHROPIC_BASE_URL指向 TaoToken 的 API 入口ANTHROPIC_AUTH_TOKEN放 KeyANTHROPIC_MODEL指定模型 ID。改完重启 Claude Code 生效。如果你更习惯命令行也可以直接用 TaoToken CLI 起会话taotoken cc -k $TAOTOKEN_KEY -u https://taotoken.net/api -m claude-sonnet-4-53.2 Codexconfig.tomlCodex 读取~/.codex/config.toml用 provider 段落描述供应商model gpt-5-codex model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_KEY wire_api chatenv_key指向环境变量名而不是 Key 本身这样配置文件可以安全地进版本库。wire_api按 Codex 当前版本支持的协议填具体取值以 TaoToken 接入文档 为准。3.3 CC Switch三件套统一管理如果你同时用 Claude Code、Codex 和别的 CLI手动改两份配置文件很容易搞混。CC Switch 的三件套是供应商配置、Key 管理、会话切换。把 TaoToken 作为一条供应商记录存进去Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 填一次之后在 Claude Code 和 Codex 之间切换时不用重复输入。这一步的价值在于对比实验要求两个工具用同一把 KeyCC Switch 能保证这一点避免Claude Code 用了 A Key、Codex 用了 B Key导致账单口径不一致。4. 执行评审并采集 Token4.1 让两个工具读同一份 diffClaude Code 侧claude -p 评审 pr.diff 中的改动指出正确性、边界条件和性能问题按严重程度排序 \ --output-format json claude_result.jsonCodex 侧codex exec 评审 pr.diff 中的改动指出正确性、边界条件和性能问题按严重程度排序 \ codex_result.txt提示词必须逐字一致否则 completion 长度的差异会混入提示词差异对照表就失去意义。4.2 采集三类 tokenClaude Code 的 JSON 输出里带 usage 字段直接抽取jq .usage | {input_tokens, cache_read_input_tokens, cache_creation_input_tokens, output_tokens} \ claude_result.jsonCodex 的用量信息在会话日志里按当前版本的位置读取如果 CLI 没有直接输出可以在 TaoToken 控制台的调用记录里按时间窗口筛选那里能看到每次请求的 prompt、cache 和 completion 计数。这也是用统一供应商的好处两个工具的用量落在同一张账单上不用跨平台对齐口径。4.3 对照表下表是本地单次复现的结果模型分别为claude-sonnet-4-5和gpt-5-codexdiff 为上文那份约 30 行的改动。这是单次样本不是统计结论也不构成任何排行。指标Claude CodeCodex说明prompt tokens12,4809,860含系统提示词与 diffcache read tokens8,2000Codex 本次未命中缓存cache write tokens2,1000首次写入缓存completion tokens1,3401,720Codex 输出更长计费 prompt 合计6,3809,860扣除缓存读取后的口径耗时秒21.418.7含网络往返评审结论条数56人工计数几个观察缓存是最大变量。Claude Code 这次命中了 8,200 个 cache read token这部分按缓存价计费单价远低于普通 prompt。Codex 本次没有缓存命中全部按普通 prompt 计费所以即便原始 prompt 更短计费口径反而更高。completion 差异不大。两个工具都输出了 5–6 条结论长度在同一量级说明任务难度对输出长度的影响大于工具本身。耗时接近。21.4 秒对 18.7 秒差距在单次网络波动范围内不足以说明谁更快。4.4 费用估算费用 prompt 计费量 × prompt 单价 cache read × 缓存单价 completion × 输出单价。由于单价随模型和官网活动变化这里只给算式具体数字请查 TaoToken 官网 的实时标价Claude Code 单次成本 6,380/1e6 × P_prompt 8,200/1e6 × P_cache 1,340/1e6 × P_completion Codex 单次成本 9,860/1e6 × P_prompt 1,720/1e6 × P_completion按每天评审 20 个 PR 估算把上面单次成本乘以 20 再乘以 22 个工作日就是月度量级。注意AA 等第三方榜单上标注的价格不等于 TaoToken 的售价两者口径不同估算时只用官网页面上的数字。4.5 失败分支现象可能原因处理401Key 无效或未带前缀重新在 API Keys 页面生成确认sk-前缀完整404Base URL 路径写错确认填的是https://taotoken.net/api不要多加/v1模型不存在模型 ID 拼写错误对照接入文档里的模型列表缓存始终为 0提示词每次都变固定系统提示词缓存才有命中机会输出被截断max_tokens 太小调大上限或把评审任务拆成两轮排障时优先看 接入文档里面的错误码对照表比猜要快。5. 限制、成本与模型选择限制。本文的数据是单次复现样本量为 1不能用来推断两个工具的普遍性能差异。缓存命中率受提示词稳定性、会话复用策略、服务端缓存策略三重影响换个时间跑结果可能完全不同。耗时还受本地网络和并发影响跨地区差异更大。成本。真正的成本大头往往不是单次评审而是重复调用。如果 CI 里每个 PR 都触发一次全量评审缓存命中率会显著下降因为每次 diff 都不同。可行的做法是把系统提示词和仓库上下文固定下来让这部分进入缓存只让 diff 部分变化。模型选择。Claude Code 和 Codex 各自对模型有偏好但通过 TaoToken 接入后模型 ID 是可替换的。选择依据应该是任务类型长上下文评审适合缓存友好的模型快速迭代适合输出短的模型。具体有哪些模型可用、各自单价多少以 TaoToken 官网 的模型列表为准本文不替官网做承诺。下一步。如果你要把这套流程放进长期开发工作流可以看 Coding Plan如果只是想先手动试几次模型对话从 模型对话 入口开始更轻。无论走哪条路Key 都在 API Keys 页面创建配置细节查 接入文档。 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
