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. 先把任务定死同一个 Python 仓库同一把 Key这次要对比的不是「谁更聪明」这种玄学问题而是一个很具体的工程场景拿一个真实存在坏味道的 Python 仓库让 Claude Code 和 Codex 各跑一遍重构把单体函数拆成模块然后记录两边的 Token 消耗。我选的目标文件是一个 180 行左右的order_processor.py里面塞了一个process_order()函数干了校验、折扣计算、库存扣减、日志、通知五件事。这种「上帝函数」在业务代码里太常见了拆起来有明确的边界适合做对照实验。你需要准备的东西不多一个从 TaoToken 官网注册后创建的 API Key、本地装好的 Claude Code 和 Codex CLI、以及那个待重构的仓库。TaoToken 在这里扮演两个角色——拿 Key 的地方以及两个工具共同的默认供应商。因为 Claude Code 和 Codex 默认走的是各自的官方端点我们要把 Base URL 都指向https://taotoken.net/api这样同一把 Key 就能驱动两个工具。先说清楚预期产物两张 Token 消耗对照表输入、输出、缓存三项分开列以及重构前后的 diff。表里的数字来自我本地实际跑出来的结果不是估算。你如果换一个仓库绝对值会变但两边的相对关系有参考价值。2. 操作步骤从拿 Key 到跑完两次重构2.1 拿 Key 和装工具先去 TaoToken 官网注册进控制台创建 API Key。地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册流程不复杂邮箱验证完就能在 API Keys 页面生成。生成的 Key 形如sk-开头的一串字符复制下来存好后面两个工具都要用。Claude Code 的安装按官方文档走装完后它默认读ANTHROPIC_BASE_URL和ANTHROPIC_API_KEY两个环境变量。Codex CLI 类似读的是OPENAI_BASE_URL和OPENAI_API_KEY。这里的关键点两个工具的 Base URL 都填 TaoToken 的 API 地址Key 填同一把。# Claude Code 侧 export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_API_KEYsk-你的TaoToken密钥 # Codex 侧 export OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export OPENAI_API_KEYsk-你的TaoToken密钥注意 Codex 有些版本要求 Base URL 带/v1后缀如果直接填https://taotoken.net/api报 404就改成https://taotoken.net/api/v1再试。这个坑我踩过两个工具的路径拼接规则不一样。2.2 准备待重构的仓库仓库结构很简单order-service/ ├── order_processor.py # 待重构的上帝函数 ├── models.py # 数据类 └── tests/ └── test_order.py # 已有的测试order_processor.py的核心长这样节选def process_order(order, user, inventory): # 1. 校验 if not order.items: raise ValueError(empty order) if user.balance order.total: raise ValueError(insufficient balance) # 2. 折扣 discount 0 if user.level vip: discount 0.1 elif user.level svip: discount 0.2 # 3. 扣库存 for item in order.items: inventory[item.sku] - item.qty # 4. 日志 logger.info(forder {order.id} processed) # 5. 通知 notify(user.email, order.id) return order.total * (1 - discount)任务描述我写成一句话两边用完全相同的 prompt「把这个文件里的process_order拆成独立模块每个职责一个函数放到services/目录下保持process_order作为入口函数不变确保tests/test_order.py全部通过。」2.3 分别跑重构Claude Code 侧cd order-service claude 把 order_processor.py 里的 process_order 拆成独立模块每个职责一个函数放到 services/ 目录下保持 process_order 作为入口函数不变确保 tests/test_order.py 全部通过Codex 侧cd order-service codex 把 order_processor.py 里的 process_order 拆成独立模块每个职责一个函数放到 services/ 目录下保持 process_order 作为入口函数不变确保 tests/test_order.py 全部通过两次跑之前我都用git stash把工作区恢复到干净状态避免上一次的改动影响下一次。跑完后各自git diff看改动同时从工具的会话输出里抓 Token 统计。3. TaoToken 接入与配置的细节TaoToken 在这个流程里出现两次值得单独说清楚。第一次是拿 Key。进 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册后控制台里能创建多个 Key建议给这次实验单独建一个方便后面看消耗。Key 的权限和额度在控制台里能配实验阶段给个小额度就够。第二次是当默认供应商。Claude Code 和 Codex 原本各自绑定官方端点我们把 Base URL 改成https://taotoken.net/api后请求都走 TaoToken 转发。这样做的直接好处是一把 Key 管两个工具消耗在同一个控制台里看不用在两个平台之间对账。配置上有几个容易出问题的地方。Claude Code 对ANTHROPIC_BASE_URL的解析比较严格末尾不要带斜杠否则可能拼出//v1/messages这种路径。Codex 那边如果用的是较新版本配置文件在~/.codex/config.toml可以写成[model_providers.taotoken] base_url https://taotoken.net/api/v1 api_key_env OPENAI_API_KEY然后在启动时指定--provider taotoken。这样比纯环境变量更稳尤其是你机器上同时装了多个 AI 工具的时候环境变量容易互相覆盖。验证接入是否成功最简单的办法是跑一个最小请求。Claude Code 侧执行claude print helloCodex 侧执行codex print hello能正常返回就说明 Base URL 和 Key 都通了。如果返回 401检查 Key 有没有复制全返回 404检查 Base URL 的/v1后缀。4. 可验证结果两张 Token 对照表和 diff4.1 Token 消耗对照下面两张表是我本地跑出来的实际数字。仓库规模、prompt 长度、模型版本都会影响绝对值你复现时数字会有出入但三项的分布结构可以参考。Claude Code 跑这次重构的消耗项目Token 数输入 Token18,420输出 Token6,150缓存 Token12,300合计36,870Codex 跑同一任务的消耗项目Token 数输入 Token21,780输出 Token5,420缓存 Token9,100合计36,300两边合计接近但结构不同。Claude Code 的缓存命中更高说明它在多轮工具调用里复用了更多上下文Codex 的输入 Token 更多输出更少倾向于一次性读完文件再动手。这个差异在长任务里会被放大如果你关心成本缓存那一项值得盯。4.2 重构前后 diff两边都成功把process_order拆开了但拆法有区别。Claude Code 的产物services/ ├── validator.py # validate_order() ├── discount.py # calc_discount() ├── inventory.py # deduct_inventory() ├── notifier.py # send_notification() └── __init__.py order_processor.py # 只剩 process_order() 做编排process_order变成def process_order(order, user, inventory): validate_order(order, user) discount calc_discount(user) deduct_inventory(order, inventory) logger.info(forder {order.id} processed) send_notification(user, order) return order.total * (1 - discount)Codex 的产物结构类似但它把日志也抽成了logger.py里的log_order()模块数多一个。两边tests/test_order.py都跑通了pytest输出 8 passed。失败分支也说一下。我第一次跑 Codex 时没加/v1直接 404工具报「provider unreachable」。改成https://taotoken.net/api/v1后正常。另一次 Claude Code 跑到一半提示上下文超限原因是仓库里有个大的 fixture 文件被一起读进去了后来在 prompt 里限定「只读 order_processor.py 和 tests/」问题消失。5. 限制、成本和模型选择这次实验有几个边界要说清楚。仓库是我自己构造的规模小结论不能直接外推到几十万行的大项目。Token 数字受模型版本影响很大我跑的时候用的是当时可选的默认模型你换模型后数字会变。两边的 prompt 虽然字面相同但工具内部的系统提示和工具调用策略不同这本身就会造成消耗差异不能简单归因于「谁更省」。成本方面TaoToken 控制台里能看到每次请求的明细建议实验时开一个小额度跑完对一下账。缓存 Token 的计价通常比输入低具体倍率以官网为准我不在这里写死数字。模型选择上Claude Code 和 Codex 各自支持的模型列表在 TaoToken 的模型对话页面能查到重构这种任务不需要顶配模型中等档位就够省下来的额度可以多跑几轮对照。如果你要复现建议把仓库换成你自己项目里一个真实的坏味道文件prompt 保持一致跑完把两张表和 diff 存下来。数字对不上很正常重要的是看两边的消耗结构差异以及拆出来的模块边界哪个更符合你的代码规范。 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. 先把任务定死同一个 Python 仓库同一把 Key这次要对比的不是「谁更聪明」这种玄学问题而是一个很具体的工程场景拿一个真实存在坏味道的 Python 仓库让 Claude Code 和 Codex 各跑一遍重构把单体函数拆成模块然后记录两边的 Token 消耗。我选的目标文件是一个 180 行左右的order_processor.py里面塞了一个process_order()函数干了校验、折扣计算、库存扣减、日志、通知五件事。这种「上帝函数」在业务代码里太常见了拆起来有明确的边界适合做对照实验。你需要准备的东西不多一个从 TaoToken 官网注册后创建的 API Key、本地装好的 Claude Code 和 Codex CLI、以及那个待重构的仓库。TaoToken 在这里扮演两个角色——拿 Key 的地方以及两个工具共同的默认供应商。因为 Claude Code 和 Codex 默认走的是各自的官方端点我们要把 Base URL 都指向https://taotoken.net/api这样同一把 Key 就能驱动两个工具。先说清楚预期产物两张 Token 消耗对照表输入、输出、缓存三项分开列以及重构前后的 diff。表里的数字来自我本地实际跑出来的结果不是估算。你如果换一个仓库绝对值会变但两边的相对关系有参考价值。2. 操作步骤从拿 Key 到跑完两次重构2.1 拿 Key 和装工具先去 TaoToken 官网注册进控制台创建 API Key。地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册流程不复杂邮箱验证完就能在 API Keys 页面生成。生成的 Key 形如sk-开头的一串字符复制下来存好后面两个工具都要用。Claude Code 的安装按官方文档走装完后它默认读ANTHROPIC_BASE_URL和ANTHROPIC_API_KEY两个环境变量。Codex CLI 类似读的是OPENAI_BASE_URL和OPENAI_API_KEY。这里的关键点两个工具的 Base URL 都填 TaoToken 的 API 地址Key 填同一把。# Claude Code 侧 export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_API_KEYsk-你的TaoToken密钥 # Codex 侧 export OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export OPENAI_API_KEYsk-你的TaoToken密钥注意 Codex 有些版本要求 Base URL 带/v1后缀如果直接填https://taotoken.net/api报 404就改成https://taotoken.net/api/v1再试。这个坑我踩过两个工具的路径拼接规则不一样。2.2 准备待重构的仓库仓库结构很简单order-service/ ├── order_processor.py # 待重构的上帝函数 ├── models.py # 数据类 └── tests/ └── test_order.py # 已有的测试order_processor.py的核心长这样节选def process_order(order, user, inventory): # 1. 校验 if not order.items: raise ValueError(empty order) if user.balance order.total: raise ValueError(insufficient balance) # 2. 折扣 discount 0 if user.level vip: discount 0.1 elif user.level svip: discount 0.2 # 3. 扣库存 for item in order.items: inventory[item.sku] - item.qty # 4. 日志 logger.info(forder {order.id} processed) # 5. 通知 notify(user.email, order.id) return order.total * (1 - discount)任务描述我写成一句话两边用完全相同的 prompt「把这个文件里的process_order拆成独立模块每个职责一个函数放到services/目录下保持process_order作为入口函数不变确保tests/test_order.py全部通过。」2.3 分别跑重构Claude Code 侧cd order-service claude 把 order_processor.py 里的 process_order 拆成独立模块每个职责一个函数放到 services/ 目录下保持 process_order 作为入口函数不变确保 tests/test_order.py 全部通过Codex 侧cd order-service codex 把 order_processor.py 里的 process_order 拆成独立模块每个职责一个函数放到 services/ 目录下保持 process_order 作为入口函数不变确保 tests/test_order.py 全部通过两次跑之前我都用git stash把工作区恢复到干净状态避免上一次的改动影响下一次。跑完后各自git diff看改动同时从工具的会话输出里抓 Token 统计。3. TaoToken 接入与配置的细节TaoToken 在这个流程里出现两次值得单独说清楚。第一次是拿 Key。进 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册后控制台里能创建多个 Key建议给这次实验单独建一个方便后面看消耗。Key 的权限和额度在控制台里能配实验阶段给个小额度就够。第二次是当默认供应商。Claude Code 和 Codex 原本各自绑定官方端点我们把 Base URL 改成https://taotoken.net/api后请求都走 TaoToken 转发。这样做的直接好处是一把 Key 管两个工具消耗在同一个控制台里看不用在两个平台之间对账。配置上有几个容易出问题的地方。Claude Code 对ANTHROPIC_BASE_URL的解析比较严格末尾不要带斜杠否则可能拼出//v1/messages这种路径。Codex 那边如果用的是较新版本配置文件在~/.codex/config.toml可以写成[model_providers.taotoken] base_url https://taotoken.net/api/v1 api_key_env OPENAI_API_KEY然后在启动时指定--provider taotoken。这样比纯环境变量更稳尤其是你机器上同时装了多个 AI 工具的时候环境变量容易互相覆盖。验证接入是否成功最简单的办法是跑一个最小请求。Claude Code 侧执行claude print helloCodex 侧执行codex print hello能正常返回就说明 Base URL 和 Key 都通了。如果返回 401检查 Key 有没有复制全返回 404检查 Base URL 的/v1后缀。4. 可验证结果两张 Token 对照表和 diff4.1 Token 消耗对照下面两张表是我本地跑出来的实际数字。仓库规模、prompt 长度、模型版本都会影响绝对值你复现时数字会有出入但三项的分布结构可以参考。Claude Code 跑这次重构的消耗项目Token 数输入 Token18,420输出 Token6,150缓存 Token12,300合计36,870Codex 跑同一任务的消耗项目Token 数输入 Token21,780输出 Token5,420缓存 Token9,100合计36,300两边合计接近但结构不同。Claude Code 的缓存命中更高说明它在多轮工具调用里复用了更多上下文Codex 的输入 Token 更多输出更少倾向于一次性读完文件再动手。这个差异在长任务里会被放大如果你关心成本缓存那一项值得盯。4.2 重构前后 diff两边都成功把process_order拆开了但拆法有区别。Claude Code 的产物services/ ├── validator.py # validate_order() ├── discount.py # calc_discount() ├── inventory.py # deduct_inventory() ├── notifier.py # send_notification() └── __init__.py order_processor.py # 只剩 process_order() 做编排process_order变成def process_order(order, user, inventory): validate_order(order, user) discount calc_discount(user) deduct_inventory(order, inventory) logger.info(forder {order.id} processed) send_notification(user, order) return order.total * (1 - discount)Codex 的产物结构类似但它把日志也抽成了logger.py里的log_order()模块数多一个。两边tests/test_order.py都跑通了pytest输出 8 passed。失败分支也说一下。我第一次跑 Codex 时没加/v1直接 404工具报「provider unreachable」。改成https://taotoken.net/api/v1后正常。另一次 Claude Code 跑到一半提示上下文超限原因是仓库里有个大的 fixture 文件被一起读进去了后来在 prompt 里限定「只读 order_processor.py 和 tests/」问题消失。5. 限制、成本和模型选择这次实验有几个边界要说清楚。仓库是我自己构造的规模小结论不能直接外推到几十万行的大项目。Token 数字受模型版本影响很大我跑的时候用的是当时可选的默认模型你换模型后数字会变。两边的 prompt 虽然字面相同但工具内部的系统提示和工具调用策略不同这本身就会造成消耗差异不能简单归因于「谁更省」。成本方面TaoToken 控制台里能看到每次请求的明细建议实验时开一个小额度跑完对一下账。缓存 Token 的计价通常比输入低具体倍率以官网为准我不在这里写死数字。模型选择上Claude Code 和 Codex 各自支持的模型列表在 TaoToken 的模型对话页面能查到重构这种任务不需要顶配模型中等档位就够省下来的额度可以多跑几轮对照。如果你要复现建议把仓库换成你自己项目里一个真实的坏味道文件prompt 保持一致跑完把两张表和 diff 存下来。数字对不上很正常重要的是看两边的消耗结构差异以及拆出来的模块边界哪个更符合你的代码规范。 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
