切到 TaoToken 的 Key 后，Codex harness 跑 Agents API 的 Token 轨迹

1. 从 Agents API 公测版到 Codex harnessToken 轨迹断点在哪里当 Codex harness 通过 Agents API 公测版跑出run_id但本地日志里只剩零散usage时我会先去 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_agents_trace 拿 Key再把请求 Base URL 固定为 https://taotoken.net/api。这个顺序很关键Agents API 的公测形态把 Codex harness 与云端基础设施打包到一次调用后面开发者看到的是“一个 run 开始、一个 run 结束”但真正消耗 Token 的位置在中间系统提示、上下文压缩、工具调用、代码检索、补丁生成、重试每一段都可能产生独立的模型请求。如果 Base URL 和 Key 仍然分散在多个供应商配置里trace字段就只能看到最外层壳子看不到内部调用链。我遇到最多的现象不是请求失败而是“跑完了但对不上账”。本地终端显示 Agents API 返回成功run_id正常结果里也有补丁或消息但usage只给出了一个聚合值或者干脆只在外层 SDK 对象里出现。再去看 HTTP 层x-request-id、traceparent、openai-processing-ms这类头部又没有落进日志。此时如果继续在业务代码里猜很容易把问题归因到并发、缓存或模型差异。更稳的做法是先统一入口所有 Codex harness 发出的请求都走同一个 Base URL同一个 Key然后在 SDK 外层加一层可观测钩子把每次 HTTP 请求和响应中的 trace 信息落成 JSONL。这篇内容围绕一条可复现路线展开先在 TaoToken 侧创建 Key再配置 Codex 的config.toml随后用 Python 兼容层或你在用的 Agents API 客户端发起单次调用最后把run_id、request_id、trace_id、prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens、延迟和错误类型串成调用链。重点不是改变 Agents API 的业务行为而是把“切 Key 改 Base URL”之后的 Token 轨迹补全。你可以在本地逐步执行不需要把任何命令指向生产库也不需要在业务仓库里硬编码密钥。2. 在 TaoToken 官网拿到 Key并把 Base URL 固定为 https://taotoken.net/api第一步是入口统一。访问 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contenttoken_trace_setup 完成登录后进入控制台创建 API Key。这里建议单独为 Codex harness 实验创建一个 Key不要和日常 Claude Code、临时脚本、CI 任务混用。原因是后面要把 trace 字段按供应商、按项目、按 harness 聚合如果 Key 混用调用链会把不同来源的请求叠在一起run_id和request_id虽然还在但排障时无法判断是哪一条工作流触发的。创建完成后你会拿到类似YOUR_API_KEY的占位值。实际使用时把它放进环境变量不要提交到 Git。Base URL 固定为https://taotoken.net/api注意这个 Base URL 不要额外拼 UTM 参数。UTM 只用于官网和控制台入口API 请求本身保持干净路径。不同 SDK 对/v1的追加策略不同有的 SDK 会在 Base URL 后自动拼/v1有的需要你手动给出完整兼容路径。为了避免 404建议先按官方文档或 SDK 默认行为传入https://taotoken.net/api不要写成https://taotoken.net/api/v1后又让 SDK 再追加一次。如果出现 404先检查最终请求 URL而不是先改模型名。本地终端可以先做最小验证。以下命令只用于本地环境变量检查export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api printf key prefix: %s\n ${TAOTOKEN_API_KEY:0:6} printf base url: %s\n $TAOTOKEN_BASE_URL这里刻意没有使用ANTHROPIC_*变量。Claude Code 和 Codex 的配置方式不同后文会分别处理。Codex 侧使用自己的config.toml与自定义环境变量名Claude Code 侧才使用settings.json与ANTHROPIC_*。把两套变量混在一起最常见的结果是Claude Code 看似读了 KeyCodex 却仍然打到旧地址或者反过来Codex 的OPENAI_API_KEY被覆盖trace入口错乱。如果你还没有 Key也可以先通过 API Keys 页面创建https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_agents_trace_keys 。创建后不要急着跑完整 Agents API 任务先用一条最小请求验证 Base URL、Key、模型名和计费字段是否都能在响应中拿到。最小请求的目标不是完成任务而是证明 HTTP 层已经切到 TaoToken并且usage字段可见。3. Codex harness 接入config.toml 里只改 provider不要在业务代码里硬编码Codex 侧建议使用~/.codex/config.toml管理供应商。核心思路是新增一个model_providers条目把base_url指向https://taotoken.net/api再用env_key指定从哪个环境变量读取 Key。不要把ANTHROPIC_*写进 Codex 配置也不要让 Codex 去读 Claude Code 的settings.json。它们是两条独立链路。下面是一个可复制的 Codex 配置骨架# ~/.codex/config.toml model YOUR_MODEL_ID model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api responses [profiles.taotoken] model YOUR_MODEL_ID model_provider taotoken这里的YOUR_MODEL_ID以你在 TaoToken 模型列表中实际可用的模型为准不要照抄其他项目的模型名。wire_api字段按你的 Codex 版本和模型能力选择如果当前版本用responses不通过就回退到兼容模式但不要把 Base URL 改掉。env_key指向TAOTOKEN_API_KEY所以启动 Codex 前需要让这个变量在当前 shell 中可见export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY codex --profile taotoken如果你的 Codex harness 被封装在脚本里不要在 Python、Node 或 shell 脚本里同时写死base_url和api_key。更推荐让 harness 读取config.toml或读取同一个环境变量。这样后面加 trace 记录时只需要在一个地方注入 HTTP 客户端或日志钩子。否则你会遇到“Codex 配置已经切到 TaoToken某个内部 SDK 却还在用旧 Base URL”的情况最终trace里会出现两套request_id前缀Token 轨迹无法合并。启动后先跑一个最小任务确认 Codex 能正常返回。然后在本地日志里搜索最终请求 URL。如果看到https://taotoken.net/api或由 SDK 自动追加的兼容路径说明入口已经切换。接着记录第一个request_id它应该能和后续 Agents API 外层run_id建立父子关系。这个关系不一定要由平台自动提供你可以在业务侧生成一个trace_id通过extra_headers或 SDK 的默认 headers 传进去再把返回的request_id写回同一条 JSONL。4. 单次 Agents API 调用怎么记录 traceOpenAI SDK 初始化 HTTP 事件钩子Agents API 公测版的业务调用形式可能随 SDK 版本变化但底层仍然是 HTTP 请求。为了不干扰你已经写好的 Agents API 调用建议只替换客户端初始化并给httpx加事件钩子。下面示例使用 OpenAI 兼容客户端作为探针你项目里的 Agents API 方法名可以保留只把client换成指向 TaoToken 的实例。这样既能跑通最小请求也能把request_id、状态码、耗时和usage记录下来。import json import os import time import uuid from datetime import datetime, timezone import httpx from openai import OpenAI trace_id str(uuid.uuid4()) events [] def now_iso(): return datetime.now(timezone.utc).isoformat() def log_request(request: httpx.Request): events.append({ ts: now_iso(), event: request, trace_id: trace_id, method: request.method, url: str(request.url), headers: { x-trace-id: request.headers.get(x-trace-id), authorization: Bearer *** if request.headers.get(authorization) else None, }, }) def log_response(response: httpx.Response): events.append({ ts: now_iso(), event: response, trace_id: trace_id, status_code: response.status_code, request_id: response.headers.get(x-request-id), openai_processing_ms: response.headers.get(openai-processing-ms), content_type: response.headers.get(content-type), }) http_client httpx.Client( base_urlhttps://taotoken.net/api, timeout120.0, event_hooks{ request: [log_request], response: [log_response], }, ) client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlhttps://taotoken.net/api, http_clienthttp_client, ) started time.time() resp client.chat.completions.create( modelYOUR_MODEL_ID, messages[ {role: system, content: You are a code assistant. Reply concisely.}, {role: user, content: Return a JSON object with trace fields.}, ], extra_headers{X-Trace-Id: trace_id}, ) latency_ms int((time.time() - started) * 1000) usage getattr(resp, usage, None) record { ts: now_iso(), trace_id: trace_id, run_id: getattr(resp, id, None), request_id: events[-1].get(request_id) if events else None, model: getattr(resp, model, None), prompt_tokens: getattr(usage, prompt_tokens, None) if usage else None, completion_tokens: getattr(usage, completion_tokens, None) if usage else None, total_tokens: getattr(usage, total_tokens, None) if usage else None, latency_ms: latency_ms, status_code: events[-1].get(status_code) if events else None, } with open(token_trace.jsonl, a, encodingutf-8) as f: f.write(json.dumps(record, ensure_asciiFalse) \n) for event in events: f.write(json.dumps(event, ensure_asciiFalse) \n) print(json.dumps(record, ensure_asciiFalse, indent2))这段代码的重点不是chat.completions.create本身而是把 HTTP 层的request_id和业务响应的id、usage写到同一份 JSONL。你真正跑 Agents API 时外层可能返回run_id、conversation_id、step_id等字段。处理方式一样在发请求前生成trace_id通过 header 带入收到响应后把外层标识与 HTTPrequest_id对齐。Codex harness 内部可能还会发起多次模型调用这些调用会共享同一个trace_id但拥有不同的request_id。当 JSONL 按时间排序后你就能看到一条完整的调用链而不是一个孤立的计费数字。5. Codex harness 的 trace 字段设计把 run_id、request_id、usage 串成调用链要让 Token 轨迹可复现字段设计要稳定。建议把一次 Agents API 任务拆成三类记录外层运行记录、模型调用记录、工具调用记录。外层运行记录保存run_id、trace_id、任务状态、总耗时模型调用记录保存request_id、模型名、Token 用量、首 Token 延迟工具调用记录保存工具名、参数摘要、返回状态。所有记录都带同一个trace_id并用parent_span_id表示父子关系。可以先把字段固定成下面这样{ trace_id: c0a8012e-7f3a-4f5b-9a1d-2b8f6e0d1a23, span_id: span_001, parent_span_id: null, type: agents_run, run_id: run_abc123, request_id: req_outer_001, model: YOUR_MODEL_ID, prompt_tokens: 812, completion_tokens: 156, total_tokens: 968, latency_ms: 1840, status: completed, error_type: null }当 Codex harness 在云端继续拆分子任务时子调用记录可以这样写{ trace_id: c0a8012e-7f3a-4f5b-9a1d-2b8f6e0d1a23, span_id: span_002, parent_span_id: span_001, type: model_call, run_id: run_abc123, request_id: req_model_009, model: YOUR_MODEL_ID, prompt_tokens: 1204, completion_tokens: 88, total_tokens: 1292, latency_ms: 920, status: completed, error_type: null }关键点是不要只记录总total_tokens。Agents API 外层聚合值可能包含多个模型调用也可能把工具结果重新注入上下文后再次计费。只记录总值后续无法定位是哪一步导致增长。把parent_span_id指向外层span_id就可以在本地用脚本聚合出“某一次 run 下面有多少次模型调用、每次消耗多少 Token、哪一次耗时最长”。如果某个子调用失败后重试也保留失败记录status写failederror_type写rate_limit、timeout或bad_request。这样重试带来的 Token 增长就不会被误算成单次调用异常。6. Claude Code 与 CC Switch 的并行配置ANTHROPIC_* 只归 Claude Code很多开发者同时使用 Claude Code 和 Codex。两套工具都可以走 TaoToken但配置维度不同。Claude Code 侧使用settings.json环境变量前缀是ANTHROPIC_*。Codex 侧使用config.toml供应商字段是base_url和env_key。不要把ANTHROPIC_BASE_URL写进 Codex 的config.toml也不要把 Codex 的TAOTOKEN_API_KEY塞进 Claude Code 的ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。混用不会让配置更简单只会让排障时无法判断请求来自哪条链路。Claude Code 可参考{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_MODEL_ID } }如果你的 Claude Code 版本要求使用ANTHROPIC_API_KEY以你本地版本的官方字段为准但 Base URL 仍然指向https://taotoken.net/api。创建 Key 的入口可以在 TaoToken 控制台完成https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_agents_trace_keys 。如果你用 CC Switch 管理多套配置建议把“三件套”统一起来Base URL、API Key、Model ID。每次切换只改这三项不要让旧供应商的 Base URL 留在 profile 里。CC Switch 的三件套可以这样理解第一件是 Base URLClaude Code 用ANTHROPIC_BASE_URLCodex 用model_providers.taotoken.base_url第二件是 KeyClaude Code 用ANTHROPIC_AUTH_TOKEN或等价字段Codex 用env_key指向的环境变量第三件是模型Claude Code 用ANTHROPIC_MODELCodex 用model和 profile 里的model。三者不一致时最常见的是 Key 已经切到 TaoToken模型名却还是旧供应商的格式导致 404 或模型不可用。先把三件套对齐再跑 trace 记录器会比在业务代码里反复打印日志有效得多。7. 排障401、404、429、流式响应与 trace 缺失切到 TaoToken 的 Key 后Codex harness 跑 Agents API 时常见的错误可以按层定位。第一层是 401。表现是请求直接失败响应体提示认证问题。先在本地终端确认环境变量已经导出并且当前 shell 中不是空值。可以执行printf %s\n ${TAOTOKEN_API_KEY:0:6}只查看前缀不要打印完整 Key。如果你是在 IDE、Codex 配置或 CI 中运行检查该环境是否继承了变量。Codex 的env_key必须与实际环境变量名一致Claude Code 的ANTHROPIC_*不要拿来给 Codex 用。第二层是 404。多数情况是 Base URL 拼接问题。先确认请求最终 URL 是https://taotoken.net/api或 SDK 自动追加后的兼容路径。不要手动写成/api/v1后还让 SDK 再追加/v1。如果 Agents API 外层调用正常但某个内部模型调用 404检查该内部调用是否绕过了统一客户端。Codex harness 有时会在插件或子进程里重新读取环境变量导致只有一部分请求走新 Base URL。第三层是 429。记录Retry-After和本地时间把失败记录也写进 JSONL。不要只看最终任务失败因为重试会带来额外 Token。你可以在记录器里加退避逻辑但退避参数要按本地实际并发调整。对于 Agents API 这种可能长链路运行的任务建议把单次任务的总超时和单步请求超时分开设置避免一个工具调用卡住后拖垮整个 run。第四层是 trace 缺失。现象是usage有了但request_id为空或者 JSONL 里只有业务响应没有 HTTP 事件。此时检查 SDK 是否使用了自定义http_client。如果你直接使用默认客户端事件钩子不会生效。另一个原因是流式响应流式模式下usage可能出现在最后一个 chunk需要设置stream_options{include_usage: True}或在流结束后单独读取。无论哪种模式都把trace_id通过 header 传进去并在每个响应事件里尝试读取x-request-id。读不到时写null不要丢弃记录因为时间戳和 URL 仍然能帮助对齐调用链。8. 可复现实验把一次 Agents API 请求拆成 Token 明细并校验下面做一个可复现实验。目标不是完成复杂编码任务而是把一次 Agents API 外层调用与内部 Token 明细对齐。先在本地准备token_trace.jsonl然后按顺序执行创建 Key、导出变量、启动 Codex profile、发起一次最小任务、查看 JSONL。所有命令都在本地终端执行不要指向生产数据库或共享环境。export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api rm -f token_trace.jsonl python3 trace_probe.py如果探针脚本使用的是兼容层请求你会在终端看到类似输出{ trace_id: c0a8012e-7f3a-4f5b-9a1d-2b8f6e0d1a23, run_id: chatcmpl_xxx, request_id: req_xxx, model: YOUR_MODEL_ID, prompt_tokens: 812, completion_tokens: 156, total_tokens: 968, latency_ms: 1840, status_code: 200 }接着用本地jq聚合jq -s map(select(.total_tokens ! null)) | group_by(.model) | map({ model: .[0].model, calls: length, prompt_tokens: (map(.prompt_tokens // 0) | add), completion_tokens: (map(.completion_tokens // 0) | add), total_tokens: (map(.total_tokens // 0) | add) }) token_trace.jsonl你会得到按模型聚合的调用次数和 Token 总量。如果 Agents API 外层返回的total_tokens与 JSONL 聚合值一致说明当前调用链没有被遗漏。如果外层聚合值更大优先检查三类消耗系统提示或上下文压缩是否额外计费Codex harness 内部是否有重试工具返回结果是否被重新注入并触发第二次模型调用。如果 JSONL 聚合值更大则可能是流式响应的最后一个 chunk 没被计入或者某个子调用被重复记录。此时不要改业务结果先修记录器把每个request_id与span_id对应清楚。为了更贴近 Codex harness你可以把探针脚本替换成项目里现有的 Agents API 调用只保留client OpenAI(..., base_urlhttps://taotoken.net/api, http_clienthttp_client)和 JSONL 记录逻辑。外层run_id一旦返回就作为parent_span_id写入后续模型调用记录。这样即使 Agents API 后续在云端拆成多个步骤你仍然能通过同一个trace_id还原 Token 轨迹。9. 转化路径与落地建议模型对话、Coding Plan、API Keys、Claude Code 文档如果你准备把这条链路真正跑起来建议按下面的顺序操作。先通过模型对话确认模型可用再决定是否进入 Coding Plan然后创建独立 API Key最后查阅 Claude Code 文档处理并行工具配置。顺序不要反过来否则很容易在 Key 和模型名之间来回试错。模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_agents_trace_chatCoding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_agents_trace_plan创建 API Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_agents_trace_keysClaude Code 文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_agents_trace_claude_code回到本文的主线切到 TaoToken 的 Key 后Codex harness 跑 Agents API 的 Token 轨迹要能被复现靠的不是在业务日志里多打几个print而是把 Base URL 统一为https://taotoken.net/api让 Codex 使用config.toml让 Claude Code 使用settings.json与ANTHROPIC_*再用 HTTP 事件钩子把trace_id、run_id、request_id、usage和延迟落到 JSONL。完成这一步后单次 API 调用驱动云端 Codex harness 时你看到的就不再只是一个结果对象而是一条可以核对、可以聚合、可以排障的调用链。