1. 同一条命令跑三遍却报 401从 Claude Code 的鉴权排障切入三次运行、三次不一样的 Token 账单是这次排障的起点。在 Claude Code 里改一个测试目录结构同样的提示词连跑三遍第三次直接抛出API Error: 401 - invalid x-api-key前两次却正常返回。为了把「谁在消耗 Token」看清楚我把 Claude Code 的 Base URL 切到 TaoTokenhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_token_trace_intro拿到统一入口的 Key 之后才有条件把三次调用的链路完整拉出来逐条比对。HarnessTax 类研究做的事本质也是这个把同一批任务交给不同 harness 重复执行观察结果与开销的离散程度。公开资料里提到这类评测会组织 7 个模型、3 个 harnessClaude Code、Codex CLI、Pi的组合在 SWE-bench Lite 与 Terminal-Bench 2.0 上各取 30 个任务、每个组合跑 3 次。注意本文不去复述任何结论性数字也不做模型排名只做一件更落地的事——把「同一个 harness 跑同一类任务三次Token 花在哪里」拆成可观测字段。需要先声明边界TaoToken 在这条链路里只提供两样东西——API Key 和 Base URLhttps://taotoken.net/api。它不参与任何评测设计、不控制 harness 行为、也不对任务结果负责。你要做的是让 Claude Code、Codex CLI 这类客户端把请求发到同一个入口然后在本地把 usage 字段读出来。本文的产出有三个都可以直接复现三次调用链追踪同题重复三次逐轮拆出输入、输出、缓存写入、缓存读取。Token 去向表把消耗归到「上下文 / 工具返回 / 重试」三类主体上。采集命令一组本地 shell 命令读完 Claude Code 的会话记录就能出表。如果你现在卡在「配置改完没生效」这一步先别急着调提示词。九成情况是环境变量优先级或者配置文件位置的问题第 4 节会按顺序排查。2. 把 harness 的消耗拆成三个主体在讨论优化之前先把「谁在消耗 Token」这个问题问准确。一个 coding agent 跑一轮任务账单并不是一个数而是至少三类主体的叠加第一类会话上下文。系统提示、工具定义、CLAUDE.md/AGENTS.md这类项目说明、以及此前所有轮次的对话历史。它的特点是随轮数单调增长。同一条命令跑三遍如果三轮之间没有清空会话第三轮的输入里就叠着前两轮的全部记录输入侧的开销天然比第一轮大。第二类工具返回。读文件、跑测试、搜索代码工具把结果塞回上下文。一个cat大文件或者一次全仓 grep返回几万字符是常事。这类消耗的隐蔽性在于它不体现在你的提示词里但每一轮都会作为历史被重新发送一次。第三类重试。请求失败后客户端自动重发或者 agent 判定工具结果不可用后重新调用同一个工具。重试的特点是账号侧看到的是重复请求本地日志看到的是重复条目。401、429、超时、上下文超限都会触发这一类。把这三类映射到具体字段上就是下面这张表。它是后文所有采集脚本的统计口径编号消耗主体观测字段典型表现排查动作A会话上下文含历史input_tokens随对话轮数持续增长精简项目说明文件长任务拆会话B缓存写入cache_creation_input_tokens新会话首轮偏高属正常行为不必压C缓存读取cache_read_input_tokens后续轮次占比高命中率高是好事关注命中率趋势D工具返回tool_result条目字符数读大文件、全仓搜索时飙升限制输出行数、改精确检索E重试与错误is_error条目数 错误码401/429/超时后重复出现先修鉴权与限流再看提示词这里有个容易搞混的点缓存写入B和缓存读取C在账单上方向相反。B 是「为新内容建缓存」通常出现在会话早期C 是「命中已有缓存」出现在后续轮次。把 B 和 C 加起来当成本去做优化方向会跑偏。真正要盯的是 A 和 D——它们才是随任务复杂度放大的项。再补充一句关于 harness 差异的观察方式。Claude Code、Codex CLI、Pi 这三类客户端的内部策略并不相同有的倾向于把工具输出直接塞回上下文有的会做截断摘要有的默认开启上下文缓存有的需要显式配置。所以本文的采集脚本以 Claude Code 为主线因为它的会话记录是本地可读的 JSONL最容易做字段级统计。别的 harness 请用各自的日志口径不要套用。3. 接入准备Key 与 Base URL 从哪里拿排障和采集都建立在「请求确实走同一个入口」这个前提上。所以第一步永远是把 Key 和 Base URL 拿到手。动作一创建 Key。登录后在控制台创建 API Key复制出来只显示一次落盘时用环境变量或本地配置文件承载不要写进仓库。占位符统一用YOUR_API_KEY。动作二确认 Base URL。本文统一使用https://taotoken.net/api这个地址是客户端配置里的「服务端点」不追加任何跟踪参数。跟踪参数只出现在本文给出的官网与文档链接上不要带进配置文件否则可能被客户端当作路径的一部分拼进去导致 404。动作三核对 Key 的挂载方式。不同客户端读的变量名不一样这是最常见的错配来源Claude Code 读ANTHROPIC_*系列变量。Codex CLI 读OPENAI_*或你在config.toml里自定义的env_key。把ANTHROPIC_*填到 Codex 里或者把OPENAI_API_KEY填到 Claude Code 里表现都是 401报错信息还不会告诉你是变量名错了。这一条值得单独记下来。Key 创建入口在这里https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_token_trace_key配置文件的存放位置也要先确认。Claude Code 支持两层配置用户级的~/.claude/settings.json和项目级的.claude/settings.json。项目级优先级更高也更容易被 git 带进仓库。建议把 Key 放用户级把模型和端点放项目级。4. Claude Code 侧settings.json 与 ANTHROPIC_* 的正确写法Claude Code 有两种注入方式环境变量和settings.json的env字段。二者等价但优先级不同——shell 里已经 export 的变量会覆盖配置文件里的同名项。排障时第一件事就是用env | grep ANTHROPIC确认当前 shell 里有没有残留的旧值。4.1 用 settings.json 声明{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: 按控制台模型列表填写, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: 按控制台模型列表填写 } }几点说明ANTHROPIC_BASE_URL只写https://taotoken.net/api结尾不要多加/v1之类的后缀除非官方文档明确要求。ANTHROPIC_AUTH_TOKEN和ANTHROPIC_API_KEY在不同版本里都出现过建议两个都填同一个值避免版本差异导致的鉴权失败。模型名不要凭记忆写。先去控制台的模型列表里确认可用 ID再回填。写一个不存在的模型 ID报错是 404 或model not found看起来像网络问题其实是配置问题。4.2 用环境变量声明临时验证用环境变量最方便但只对当前 shell 生效export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_API_KEYYOUR_API_KEY # 确认没有旧值残留 env | grep -i anthropic如果env | grep -i anthropic出现了两行ANTHROPIC_BASE_URL说明你的 shell 启动脚本里还留着旧配置新值不会生效。这是「改了配置但没反应」的头号原因。4.3 验证连通性配置改完后不要直接跑复杂任务先用最小成本验证# 只验证入口可达性不带凭据 curl -sS -o /dev/null -w http_code%{http_code}\n https://taotoken.net/api然后在 Claude Code 里执行/status和/doctor前者能看到当前生效的端点和模型后者能跑一遍基础环境自检。两个命令的输出都正常再进入正式的任务追踪。配置类的完整说明放在 Claude Code 文档里https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_token_trace_doc5. Codex CLI 侧config.toml 不能复用 ANTHROPIC_*如果你同时跑 Claude Code 和 Codex CLI 做对照这一节必须单独看。Codex 不读ANTHROPIC_*变量它走的是 OpenAI 风格的 provider 配置。# ~/.codex/config.toml model 按控制台模型列表填写 model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat对应的环境变量export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY三个易错点env_key写的是变量名不是变量值。写env_key YOUR_API_KEY意思是「去读名为YOUR_API_KEY的环境变量」会导致取不到凭据。model_provider必须和下面的[model_providers.xxx]段名一致。对不上时客户端会退回默认 provider请求发到别的地方去表现是超时。路径后缀以官方文档为准。如果客户端在拼接时要求 OpenAI 兼容路径按其说明处理不要自己在base_url后面手写猜测的后缀。Codex 侧的日志单独统计口径不要和 Claude Code 混在一起否则 Token 去向表会对不上。6. CC Switch 三件套把多套配置做成可切换档案反复手改settings.json和config.toml是排障效率的最大杀手。更稳的做法是用 CC Switch 这类配置切换工具把不同供应商的配置做成档案profile一键切过去、一键切回来。本文把它整理成「三件套」——不是三个插件而是三份配置档案Profile A —— Claude Code 档案 base_url : https://taotoken.net/api key : YOUR_API_KEY 写入目标 : ~/.claude/settings.json 的 env 段 变量前缀 : ANTHROPIC_* Profile B —— Codex 档案 base_url : https://taotoken.net/api key : YOUR_API_KEY 写入目标 : ~/.codex/config.toml 的 model_providers 段 变量前缀 : env_key 指定的自定义变量名 Profile C —— 回滚档案 内容 : 切换前的原始配置快照 用途 : 只在需要做失败样本对照时切回操作顺序建议固定成四步先备份当前配置 → 再导入新档案 → 切换后立刻跑/status验证 → 验证通过再开任务。跳过备份这一步回滚时就得靠记忆重写配置。这里再强调一次边界CC Switch 只负责搬运配置不改变 harness 本身的执行策略。同一个任务在切换前后消耗差异很大先怀疑配置写错端点、模型 ID、变量名再怀疑 harness 行为变化。三件套切换完顺手在官网确认一下 Key 的状态与额度归属https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_token_trace_setup7. 三次运行的调用链用命令把 usage 拉成表这一节是全文最核心的部分。目标是把「同一条命令跑三次」变成三张可以横向对比的字段表。7.1 找到会话记录Claude Code 会把会话过程写成本地 JSONL按项目路径分目录存放。先定位最近的文件# 列出最近 3 小时内更新过的会话文件 find ~/.claude/projects -name *.jsonl -mmin -180 -print按修改时间排序取最新的三个——对应你刚刚跑的三次。给它们起个短名字S1~/.claude/projects/proj/run1.jsonl S2~/.claude/projects/proj/run2.jsonl S3~/.claude/projects/proj/run3.jsonl7.2 汇总单次运行的 Token 分布#!/usr/bin/env bash # 用法: ./summarize.sh session.jsonl f$1 echo $f # 输入 / 输出 / 缓存写入 / 缓存读取 jq -r select(.message.usage ! null) | .message.usage | [(.input_tokens // 0), (.output_tokens // 0), (.cache_creation_input_tokens // 0), (.cache_read_input_tokens // 0)] | tsv $f \ | awk BEGIN{iocwcr0} {i$1; o$2; cw$3; cr$4} END{printf input%d\noutput%d\ncache_write%d\ncache_read%d\n, i,o,cw,cr} # assistant 轮数 printf assistant_turns%s\n $(jq -r select(.message.roleassistant) | .uuid $f | wc -l)三段跑完得到三组数字。把它们填进这张表运行轮数inputoutputcache_writecache_read第 1 次第 2 次第 3 次看表的方式很直接如果第 2、3 次的input明显高于第 1 次而cache_read也同步升高说明历史上下文在累积这是会话没清空导致的属于 A 类消耗。如果cache_write在第 1 次特别高、后面骤降说明缓存机制正常工作。7.3 统计工具返回的体积工具返回属于 D 类消耗需要单独量。# 统计 tool_result 条目数与总字符数 jq -r select(.message.content? and (.message.content | type array)) | .message.content[] | select(.type tool_result) | (.content | tostring | length) $S1 \ | awk {s$1; n} END{printf tool_results%d total_chars%d\n, n, s}把三次的数字并排看很容易定位到「哪一次读了过大的文件」。实践中常见的情况是某一轮 agent 选择了全仓搜索而不是精确检索total_chars直接翻几倍后续每一轮都要把这坨内容重新发一遍。7.4 统计重试与错误E 类消耗最容易漏统计因为它表现为「重复的条目」而不是「新的内容」。# 工具调用返回错误的数量 jq -r select(.message.content? and (.message.content | type array)) | .message.content[] | select(.type tool_result and .is_error true) | .tool_use_id $S1 | wc -l # 同一个工具在同一会话里被重复调用的次数 jq -r select(.message.content? and (.message.content | type array)) | .message.content[] | select(.type tool_use) | .name $S1 | sort | uniq -c | sort -rn | head第二条命令的输出很关键。如果某个工具被调用了十几次而在你的任务描述里它只需要跑一两次那多出来的部分基本都是重试或 agent 在试探。这类消耗不体现在提示词长度上但会在input里乘以轮数放大。7.5 把三类主体合并成一张去向表三次运行的数据齐了之后回填第 2 节那张表形成本次任务的专属版本消耗主体观测手段第 1 次第 2 次第 3 次结论A 会话上下文input_tokens是否随轮数累积B 缓存写入cache_creation_input_tokens是否只在首轮出现C 缓存读取cache_read_input_tokens命中率是否稳定D 工具返回tool_result字符数是否存在超大返回E 重试is_error计数 重复调用是否有失败重发这张表的价值在于它把「感觉这次跑得很贵」变成了可以指认的字段。你能明确说出「第 3 次比第 1 次多了 40% 的输入全部来自历史累积」而不是笼统地说「agent 很费 Token」。8. 从数据回到配置五类高频故障的定位顺序采集做完通常会发现差异来自配置而不是任务本身。按下面的顺序查命中率最高。故障一401 / 403 鉴权失败。先查变量名是否正确Claude Code 用ANTHROPIC_*Codex 用你自己在env_key里声明的名字再查是否有旧值残留env | grep -i anthropic。最后确认 Key 本身没有过期或被删除。故障二404 或 model not found。模型 ID 写错了或者base_url被写成了带后缀的形式。改成https://taotoken.net/api并回填控制台里真实存在的模型 ID。故障三请求超时但 ping 通。检查model_provider与[model_providers.xxx]段名是否一致。不一致时客户端会静默退回默认 provider请求发到不该去的地方。故障四上下文超限报错。这是 A 类和 D 类叠加的结果。处理顺序先把大文件读取改成按行范围读再把长任务拆成多个会话最后才考虑精简项目说明文件。顺序反了收益会很小。故障五账单与预期不符但无报错。用第 7 节的脚本按会话统计重点看tool_results的total_chars。多数「莫名很贵」的情况源头是一次不受控的大输出。排查时如果怀疑是入口侧的问题可以在官网确认端点状态https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_token_trace_troubleshoot9. 把这套流程固化成习惯回到最开始那个 401。它其实不是网络问题也不是服务端问题而是配置层的一次错配旧的环境变量还在 shell 里新写的settings.json被静默覆盖。这类问题在单次运行里看不出来但在「同一任务跑三次」的对照下会立刻暴露——因为三次运行的环境不一致数据就不可比。所以这套流程的顺序建议固定下来先把 Key 和 Base URL 配好用一个最小请求验证连通。再用采集脚本把一个会话拆成 A~E 五类消耗。然后才去改提示词、改检索策略、改上下文组织方式。每改一次重跑三次横向看表。顺序颠倒的代价是你不知道优化到底作用在哪一类消耗上只能凭感觉。关于「谁在消耗 Token」这个问题最终答案往往不性感大部分消耗来自历史上下文的重复发送和一次失控的工具返回而不是某个神秘的模型行为。harness 之间的差异也类似——不同客户端对上下文和工具输出的处理策略不同落在账单上就是不同的数字分布。把它量化出来比争论哪个 harness 更好要有用得多。如果你还没开始建议的路径是先在一个对话里跑通一次请求确认端点和 Key 都生效再把重复任务跑三次用本文的脚本出表最后根据表里的数字决定要改哪里。想先在网页端跑通一次对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_token_trace_chat需要长期高频跑 coding agent先看套餐形态https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_token_trace_plan还没创建凭据从这里开始https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_token_trace_keyClaude Code 的配置细节与变量说明https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_token_trace_doc把三次运行的数据留住下一次换 harness、换模型、换提示词时你手里就有一条基线。没有基线的优化只是在猜。