1. OpenAI Agents API 公测下的 Codex harness先把 TaoToken Key 和 Base URL 跑通TaoToken 官网先拿 Key再把请求 Base URL 设为https://taotoken.net/api这是 OpenAI Agents API 公测后驱动云端 Codex harness 的一次可回滚接入起点。Agents API 公测把驱动 Codex 的 harness 与云端基础设施通过单次 API 调用开放出来表面看只是换一个 SDK 请求实际配置会分散在 Codex CLI 的config.toml、Claude Code 的settings.json、以及 Agents API/Codex harness 调用端的环境变量里。只要其中一处 Base URL 写错就可能出现 401、404、model not found或者 Token usage 统计为空。本文不做新闻复述而是给你一条能跟做的路径先用 TaoToken 跑通 Codex harness再用回滚脚本切回 official profile最后用同一组 prompt 产出 Token 变化对照表。需要先明确一点这里的“回滚”不是把 TaoToken 配置删掉而是把当前生效的 provider 从taotoken切到official保留两套配置和同一套脚本。这样做的价值是Codex harness 的单次 API 调用到底消耗多少 Token、缓存命中多少、延迟差多少不在纸面上争论而是在你自己的调用记录里体现。所有命令建议都在本地测试项目执行不要把 Agent 或 CLI 直接指向不可回滚的环境。2. 从 TaoToken 控制台拿 Key并写 Codex config.toml第一步不是改 Codex而是先准备 Key。打开 TaoToken 官网登录后进入控制台创建 API Key。创建完成后你会得到类似YOUR_API_KEY的字符串把它放进密码管理器或本地环境变量文件。不要把 Key 写进会提交到 Git 的config.toml、settings.json或.env示例里。本地环境变量可以这样准备export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export OPENAI_API_KEYYOUR_OFFICIAL_KEYWindows PowerShell 可以用$env:TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY $env:OPENAI_API_KEYYOUR_OFFICIAL_KEY接下来配置 Codex。Codex CLI 读的是~/.codex/config.toml核心是model_provider与[model_providers.*]。下面这份配置同时保留 TaoToken 和 official 两个 provider便于后面回滚对照model gpt-5-codex model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY [model_providers.openai] name OpenAI base_url https://api.openai.com/v1 env_key OPENAI_API_KEY这里有几个容易踩坑的点。base_url在 TaoToken profile 里固定写https://taotoken.net/api不要带 UTM 参数UTM 是官网跳转统计用的不是 API Base URL。env_key写的是环境变量名不是 Key 本身所以你可以把TAOTOKEN_API_KEY和OPENAI_API_KEY分开管理。最重要的是Codex 不读ANTHROPIC_*不要把 Claude Code 的环境变量复制到 Codex 配置里。配置完成后先做最小验证codex --version codex 只回答pong如果这里报 401优先检查TAOTOKEN_API_KEY是否真的在当前终端有效如果报 404检查base_url是否被误写成https://taotoken.net/api/v1、https://taotoken.net/api/chat之类的路径。TaoToken 在本文里的工具配置 Base URL 就是https://taotoken.net/api先保持一致再排查模型名和权限。3. Claude Code settings.json 与 ANTHROPIC_*和 Codex 分开管Claude Code 的配置边界与 Codex 完全不同。Claude Code 通过settings.json或环境变量读取ANTHROPIC_*常见配置如下{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-20250514 } }如果你不想改settings.json也可以在启动 Claude Code 前导出export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELclaude-sonnet-4-20250514注意这些ANTHROPIC_*只属于 Claude Code 这一侧。Codex 的config.toml不识别ANTHROPIC_BASE_URL也不识别ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。如果你把ANTHROPIC_*套到 Codex最常见的结果不是报错而是 Codex 继续走旧 provider然后你误以为 TaoToken 的 Token 统计异常。排查时先看config.toml的model_provider不要先怀疑 Key。如果你使用 CC Switch 管理多套 CLI 配置建议直接按“三件套”拆 profileClaude Code profile管理settings.json或ANTHROPIC_*Base URL 指向https://taotoken.net/api。Codex profile管理~/.codex/config.toml通过model_provider在taotoken与openai之间切换。Agents API/Codex harness profile管理调用端 SDK 或.env例如 OpenAI 兼容客户端的base_url与api_key。三件套不是三个插件而是三组互不串味的配置边界。CC Switch 的价值在于切 profile而不是让你每次手改三个文件。回滚时也一样切 Codex profile 到 officialClaude Code profile 保持不动Agents API 调用端单独对照。4. 可复现回滚脚本在 TaoToken 与 official Codex provider 之间切换下面这个脚本只做一件事修改~/.codex/config.toml里的model_provider并在修改前自动备份。它不删除 TaoToken provider 块所以你可以随时切回来。#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail PROFILE${1:-taotoken} CODEX_CONFIG${HOME}/.codex/config.toml BACKUP_DIR${HOME}/.codex/rollback-backups if [ ! -f $CODEX_CONFIG ]; then echo 未找到 $CODEX_CONFIG请先创建 Codex 配置。 exit 1 fi mkdir -p $BACKUP_DIR cp $CODEX_CONFIG $BACKUP_DIR/config.toml.$(date %Y%m%d%H%M%S) case $PROFILE in taotoken) NEW_PROVIDERtaotoken ;; official) NEW_PROVIDERopenai ;; *) echo 用法: $0 {taotoken|official} exit 1 ;; esac python3 - $CODEX_CONFIG $NEW_PROVIDER PY import pathlib import re import sys path pathlib.Path(sys.argv[1]) new_provider sys.argv[2] text path.read_text(encodingutf-8) pattern re.compile(r(?m)^\s*model_provider\s*\s*.*?\s*$) if pattern.search(text): text pattern.sub(fmodel_provider {new_provider}, text, count1) else: text text.rstrip() f\nmodel_provider {new_provider}\n path.write_text(text, encodingutf-8) print(f[OK] model_provider - {new_provider}) PY echo 已切换 Codex provider: $NEW_PROVIDER echo 当前配置: $CODEX_CONFIG保存为switch_codex_provider.sh后执行chmod x switch_codex_provider.sh ./switch_codex_provider.sh taotoken ./switch_codex_provider.sh official切换后确认当前生效值grep -E ^model_provider ~/.codex/config.toml如果你在 CI 或临时目录里测试也可以把CODEX_CONFIG改成项目内的测试配置路径但不要提交包含真实 Key 的文件。回滚到 official 后TaoToken provider 仍然保留在config.toml里下一次只需要再执行./switch_codex_provider.sh taotoken。这就是“可回滚对照”的最小实现配置不删除脚本切换结果进表。5. Token 变化表用同一 prompt 对照 Codex harness 的 usage回滚脚本解决的是“切到哪套 provider”Token 变化表解决的是“切过去之后 usage 怎么变”。下面这段 Python 脚本用 OpenAI 兼容方式跑同一组 prompt并把关键字段追加到token_compare.csv。如果你的 Agents API/Codex harness 使用其他 SDK保留字段设计即可调用方式按官方 SDK 调整。from openai import OpenAI import csv import os import time CASES [ { profile: taotoken, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: os.environ[TAOTOKEN_API_KEY], model: gpt-5-codex, }, { profile: official, base_url: https://api.openai.com/v1, api_key: os.environ[OPENAI_API_KEY], model: gpt-5-codex, }, ] PROMPT 请用三行解释 Codex harness 的单次 API 调用流程不要展开无关内容。 def run_case(case): client OpenAI(api_keycase[api_key], base_urlcase[base_url]) start time.time() resp client.chat.completions.create( modelcase[model], messages[{role: user, content: PROMPT}], temperature0, ) latency_ms int((time.time() - start) * 1000) usage resp.usage prompt_details getattr(usage, prompt_tokens_details, None) return { profile: case[profile], base_url: case[base_url], model: case[model], input_tokens: getattr(usage, prompt_tokens, ), cached_input_tokens: getattr(prompt_details, cached_tokens, ), output_tokens: getattr(usage, completion_tokens, ), total_tokens: getattr(usage, total_tokens, ), latency_ms: latency_ms, request_id: getattr(resp, id, ), status: ok, note: , } fieldnames [ profile, base_url, model, input_tokens, cached_input_tokens, output_tokens, total_tokens, latency_ms, request_id, status, note, ] with open(token_compare.csv, a, newline, encodingutf-8) as f: writer csv.DictWriter(f, fieldnamesfieldnames) if f.tell() 0: writer.writeheader() for case in CASES: try: writer.writerow(run_case(case)) except Exception as exc: writer.writerow({ profile: case[profile], base_url: case[base_url], model: case[model], input_tokens: , cached_input_tokens: , output_tokens: , total_tokens: , latency_ms: , request_id: , status: error, note: str(exc), })跑完后你可以把 CSV 整理成下面这种 Token 变化表。表里的数值不要照抄用你自己请求返回的usage字段填写轮次ProfileBase URL模型输入 Token缓存输入输出 Token总 Token耗时 ms状态备注1taotokenhttps://taotoken.net/apigpt-5-codex运行后填运行后填运行后填运行后填运行后填ok冷启动2taotokenhttps://taotoken.net/apigpt-5-codex运行后填运行后填运行后填运行后填运行后填ok同 prompt 第二次3officialhttps://api.openai.com/v1gpt-5-codex运行后填运行后填运行后填运行后填运行后填ok回滚后对照4officialhttps://api.openai.com/v1gpt-5-codex运行后填运行后填运行后填运行后填运行后填ok同 prompt 第二次为什么至少跑两轮因为 Codex harness 这类场景经常包含较长的系统提示、工具描述和上下文前缀。第一次调用往往输入 Token 较高第二次可能因为缓存命中而让cached_input_tokens变化。你要对照的不是“哪个数字更小”这种单点结论而是同一 prompt、同一模型、同一温度下切换 provider 后输入、缓存、输出、总 Token 和延迟的分布。建议再加一组“带工具定义”的 harness 调用但工具本身只做本地模拟不要连接不可回滚的外部系统。如果你用流式响应非流式脚本可能拿不到 usage。此时需要按 SDK 支持情况开启 usage 返回例如某些 OpenAI 兼容接口需要显式传递stream_options{include_usage: True}。如果开启后仍为空先退回非流式请求确认基础调用能返回 usage再排查 SDK 版本和响应解析。6. 常见报错401、404、model not found、usage 为空与 CC Switch 排查顺序第一类高频问题是 401。Codex 侧看config.toml里的env_key指向哪个环境变量如果写的是TAOTOKEN_API_KEY当前终端就必须存在这个变量。Claude Code 侧看ANTHROPIC_AUTH_TOKEN或设置文件里的env是否生效。Agents API/Codex harness 调用端看 SDK 初始化时传入的api_key。不要把 Codex 的 401 和 Claude Code 的 401 混在一起排查它们读的不是同一套变量。第二类问题是 404。最常见原因是 Base URL 路径被手工拼接错了。TaoToken 在工具配置里使用https://taotoken.net/api不要给它加 UTM 查询参数也不要在不确定 SDK 行为时随意加/v1、/chat/completions。官网链接里的utm_source、utm_content只用于页面跳转统计不能出现在 API 请求地址里。第三类问题是 model not found。先确认模型名在 TaoToken 当前可用范围内再确认 Codexconfig.toml的model字段没有写错。如果你是在 Claude Code 里遇到模型问题优先检查ANTHROPIC_MODEL而不是 Codex 的model。两边模型命名体系不同不能直接互抄。第四类问题是 usage 为空或 Token 统计为 0。排查顺序建议是先用非流式请求再确认 SDK 是否解析了usage然后确认响应对象里是否存在prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens最后再看是否需要额外的 usage 返回参数。不要在没有拿到原始响应的情况下直接修改回滚脚本否则你很难判断是 provider 切换失败还是统计字段读取失败。第五类问题是 Codex 改了配置但不生效。检查~/.codex/config.toml的model_provider当前值重启终端或重新打开 Codex 会话。如果你用 CC Switch确认切换的是 Codex profile而不是 Claude Code profile。CC Switch 三件套的关键就是边界清楚Claude Code 管ANTHROPIC_*Codex 管config.tomlAgents API/harness 管调用端 SDK 参数。任何一边串了都会让 Token 变化表失真。7. 文末 CTA模型对话、Coding Plan、创建 Key、Claude Code 文档当你的回滚脚本和 Token 变化表跑通后下一步就不是继续手工改文件而是把常用路径固定下来。建议按这个顺序操作先到 模型对话 验证目标模型在当前账号下是否可用避免在 Codex 里反复排查模型名。如果你准备长期把 Codex harness、Claude Code 或 Agents API 调用放进日常开发流可以查看 Coding Plan把额度与调用方式规划清楚。然后到 创建 API Key 生成专用 Key。建议按用途拆分 Key例如一个给 Codex profile一个给 Claude Code profile一个给 Agents API/harness 测试这样回滚和统计时不会互相覆盖。如果你还要配置 Claude Code直接看 Claude Code 文档里面会涉及settings.json与ANTHROPIC_*的对应关系。再次提醒Claude Code 的环境变量不要套到 Codex 的config.toml。最后再回到本文的主线Codex harness 接入 TaoToken 时先把 Base URL 设为https://taotoken.net/api用config.toml管 Codex用settings.json管 Claude Code用 CC Switch 三件套隔离 profile用回滚脚本在taotoken与official之间切换用 Token 变化表记录每次调用的输入、缓存、输出、总 Token 和延迟。如果你还没有账号或 Key可以从 TaoToken 官网 进入先创建 Key再按上面的配置跑第一轮对照。这样即使后续要回滚到 official你也有一份可复现的脚本和一张能解释差异的 Token 表。