1. 本地跑 Claude Code 与 Codex 的真实痛点为什么“无云依赖”这么难很多人第一次听到“本地运行 Claude Code 和 OpenAI Codex”脑子里浮现的画面是终端一开模型在本地转代码不出一台机器速率限制、网络抖动、账单焦虑统统消失。这个画面本身没错但真正动手时卡住你的往往不是模型而是鉴权与路由。Claude Code 和 Codex CLI 本质上只是客户端。它们不关心推理发生在哪台机器上只关心一件事我该把请求发到哪个 Base URL用哪个 Key调哪个 Model ID。只要这三件事对齐客户端就会老老实实把请求发出去把返回的流式内容渲染成你看到的对话和工具调用。问题在于这两个客户端默认都指向各自的云端服务。Claude Code 默认走 Anthropic 的接口Codex 默认走 OpenAI 的接口。你想让它们“无云依赖”就得把这两个默认出口改掉改成你自己的本地或内网通道。而一旦你开始改就会遇到三类典型麻烦第一类是协议差异。Claude Code 说的是 Anthropic 风格的 messages 接口Codex 说的是 OpenAI 风格的 responses/chat 接口。你如果只搭了一个本地 OpenAI 兼容服务Claude Code 直接指过去大概率报错因为它发的请求体结构对不上。第二类是鉴权格式差异。Claude Code 读的是ANTHROPIC_API_KEY和ANTHROPIC_BASE_URLCodex 读的是auth.json里的 provider 配置和OPENAI_API_KEY。两套变量名、两套配置文件稍不留神就串了。第三类是路由与回环验证。你把 Base URL 改成http://localhost:8000之后怎么确认请求真的打到了本地断网之后还能不能启动日志里能不能看到请求进来这些如果不验证你只是“以为”自己在本地跑实际上可能还在偷偷走外网。我试过最省事的做法是用一个统一的 Key/API 通道把这两个客户端的出口收敛到同一套配置上。这样你只需要维护一份 Base URL、一份 Key、一份模型清单Claude Code 和 Codex 都从这套配置里取。TaoToken 在这里扮演的角色就是那个“统一出口”它对外提供兼容的 API 通道对内你可以把它指向本地推理服务或内网网关让两个客户端都通过它来鉴权和路由。这一篇不讲模型怎么量化、GPU 怎么绑那些是另一条线。这一篇只解决一件事在完全无云依赖的前提下把 Claude Code 和 Codex 的鉴权与路由配通并且能验证它真的在本地闭环。适合谁适合已经有一台能跑本地推理的机器、想让编码助手彻底脱离外部云服务的开发者。你不需要是运维专家但得愿意改配置文件、看日志、跑几条 curl。下面按“先统一出口再分别接两个客户端最后验证与排障”的顺序来。每一步都给可复制的片段你照着改就行。2. TaoToken 统一 Key 前置准备Base URL、Key 与模型清单怎么定在动 Claude Code 和 Codex 之前先把“统一出口”这一层定下来。这一层没定好后面两个客户端会各配各的越配越乱。TaoToken 的官网入口是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 入口是 https://taotoken.net/api 。注意 API 地址后面不加 UTM 参数配置里写干净的https://taotoken.net/api就行。控制台在 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite API Keys 管理在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。你需要先拿到三样东西第一样Base URL。统一写成https://taotoken.net/api。这个地址是给客户端填的出口Claude Code 和 Codex 都指向它。注意不要写成带/v1或带尾斜杠的形式不同客户端对路径拼接的处理不一样写干净的主路径最稳。第二样API Key。在 API Keys 页面创建一个复制出来形如sk-开头的一串。这个 Key 就是两个客户端共用的统一 Key。不要把它硬编码进会提交到 Git 的文件里后面我会讲怎么用环境变量和本地配置文件隔离。第三样模型清单。这是最容易被忽略的一步。Claude Code 和 Codex 都需要知道“我该调哪个模型”。你本地推理服务里加载了什么模型就在统一出口这一层登记什么模型名。比如你本地加载的是glm-4.7-flash那模型清单里就写glm-4.7-flash。客户端里填的 Model ID 必须和这一层登记的一致否则会出现“请求发出去了但模型找不到”的报错。把这三样整理成一张对照表后面配置时直接查配置项值用途Base URLhttps://taotoken.net/api两个客户端统一出口API Keysk-开头的一串统一鉴权Model ID与本地加载模型一致如glm-4.7-flash路由到具体模型协议适配Anthropic 风格 / OpenAI 风格分别给 Claude Code 和 Codex这里有个关键点要讲清楚统一出口不等于统一协议。Claude Code 发的是 Anthropic 风格的请求Codex 发的是 OpenAI 风格的请求。TaoToken 这一层要能同时接住这两种风格或者你在客户端侧做协议转换。实际配置时Claude Code 走的是 Anthropic 兼容路径Codex 走的是 OpenAI 兼容路径两者共用同一个 Base URL 和同一个 Key但路径和请求体不同。如果你用的是 Claude Code 的 coding-plan 场景入口在 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 这个页面讲的是长期编码和 Agent 场景下的通道配置和本篇的本地闭环是互补的。模型对话验证入口在 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentchatutm_campaignrewrite 当你怀疑是模型侧问题时可以先用这个页面单独验证模型能不能通排除客户端配置干扰。前置准备做到这里就够了。接下来进入具体配置先配 Claude Code再配 Codex最后做断网验证。3. 可复制配置settings.json、auth.json 与 Base URL 片段这一节是全文的核心给的都是可以直接复制粘贴的片段。路径和字段名按客户端实际读取的来不要自己改字段名改了就读不到。3.1 Claude Code 的 settings.json 配置Claude Code 读取配置的优先级是环境变量 项目级 settings 用户级 settings。为了本地闭环稳定我建议用用户级 settings 固定 Base URL 和 Key项目级只覆盖模型。用户级配置文件路径Linux/macOS{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: sk-你的统一Key, ANTHROPIC_MODEL: glm-4.7-flash } }这个文件放在~/.claude/settings.json。如果你更习惯用环境变量等价写法是export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_API_KEYsk-你的统一Key export ANTHROPIC_MODELglm-4.7-flash把这三行加到~/.bashrc或~/.zshrc里然后source一下。环境变量的好处是临时切换方便坏处是容易在多个终端里不一致。我一般用 settings.json 固定环境变量只做临时覆盖。注意ANTHROPIC_MODEL这个字段它决定 Claude Code 默认调哪个模型。如果你本地加载的模型名不是glm-4.7-flash这里要改成你实际的名字。改错的表现是请求能发出去但返回里说模型不存在。3.2 Codex 的 auth.json 与 config.toml 配置Codex 的配置分两块鉴权在auth.jsonprovider 和模型在config.toml。auth.json路径通常是~/.codex/auth.json内容{ OPENAI_API_KEY: sk-你的统一Key }config.toml路径通常是~/.codex/config.toml内容model glm-4.7-flash model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name taotoken base_url https://taotoken.net/api wire_api responses stream_idle_timeout_ms 10000000这里三个字段必须齐全Base URL、Key、Model ID。Base URL 在config.toml的base_urlKey 在auth.json的OPENAI_API_KEYModel ID 在config.toml的model。少任何一个Codex 启动时就会报鉴权失败或模型找不到。wire_api这个字段值得单独说。Codex 支持responses和chat两种 wire API。较新的 Codex 版本默认走responses但如果你遇到流式解析异常可以试着改成chat看是否稳定。这不是万能药但排障时值得一试。3.3 统一 Base URL 的两种写法对照Claude Code 和 Codex 对 Base URL 的拼接方式不同这里给一张对照表避免你写错路径客户端配置字段推荐值说明Claude CodeANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api不带尾斜杠Codexbase_urlhttps://taotoken.net/api不带尾斜杠手动 curl 验证URLhttps://taotoken.net/api/v1/chat/completions验证时才带路径注意最后一行手动验证时你需要在 Base URL 后面拼具体路径但客户端配置里只写主路径。这是两回事不要混。3.4 本地推理服务的对接片段如果你是把 TaoToken 这一层指向本地推理服务那本地服务本身也要起一个 OpenAI 兼容端点。以 llama.cpp 的llama-server为例启动片段./llama.cpp/llama-server \ --model /path/to/your-model.gguf \ --alias glm-4.7-flash \ --port 8000 \ --ctx-size 131072 \ --jinja启动后本地端点是http://localhost:8000。然后你在 TaoToken 这一层把上游指向这个本地端点客户端仍然只认https://taotoken.net/api。这样客户端配置不用动换本地模型只改上游。这一节给的都是静态配置。配置写完不代表通了下一节讲怎么验证。4. 验证请求与成功结果断网启动、请求回环与日志核验配置写完最忌讳的就是直接开 Claude Code 跑任务。你得先做三层验证断网启动、请求回环、日志核验。三层都过了才算真的本地闭环。4.1 第一层断网启动验证这一步的目的是确认客户端在没有外网的情况下也能启动不会因为连不上某个默认端点而卡死或报错。做法很简单先把网络断开拔网线或关 Wi-Fi然后启动 Claude Codeclaude --model glm-4.7-flash如果它正常进入交互界面没有卡在“connecting”或报网络错误说明 Base URL 已经指向了可达的本地/内网通道。如果它报连接超时说明配置没生效还在走默认外网端点。Codex 同理codex --model glm-4.7-flash -c model_providertaotoken断网能启动是第一层通过。4.2 第二层请求回环验证这一层确认请求真的打到了你配置的出口而不是被缓存或走了别的路径。最直接的办法是看本地推理服务的日志。llama-server启动后会在终端打印每个进来的请求包括路径、模型名、token 数。你在 Claude Code 里发一句话观察llama-server终端有没有对应的请求日志。有说明回环通了。如果没有日志用 curl 手动打一发curl -s https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer sk-你的统一Key \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: glm-4.7-flash, messages: [{role: user, content: ping}], stream: false }返回里如果有choices字段和内容说明通道是通的。如果返回 401是 Key 问题如果返回模型不存在是 Model ID 问题如果连接被拒是 Base URL 或本地服务没起。4.3 第三层日志核验这一层确认整个链路的行为符合预期包括流式返回、工具调用、多轮对话。Claude Code 侧你可以开 verbose 模式看它实际发的请求claude --model glm-4.7-flash --verboseCodex 侧看它的运行日志codex --model glm-4.7-flash -c model_providertaotoken 21 | tee codex.log重点看三件事请求有没有带正确的 Authorization 头模型名是不是你配置的那个流式返回有没有中途断掉。流式中断通常和stream_idle_timeout_ms有关把它调大能缓解。三层验证都过了你会看到这样的成功结果断网状态下 Claude Code 正常响应llama-server日志里能看到请求进来curl 手动请求返回正常内容。这时候你才算真的把两个客户端接到了统一出口上。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth配置和验证过程中有几类报错几乎每个人都会遇到。这一节按报错原文对照排查你看到哪条就查哪条。5.1 401 Unauthorized报错原文通常是401 Unauthorized: invalid api key原因有三类Key 没填、Key 填错、Key 没被正确读取。排查顺序先确认auth.json或settings.json里的 Key 是不是完整的sk-开头字符串有没有多余空格或换行。再确认客户端读的是不是你改的那个文件——Claude Code 可能读的是项目级 settings 而不是用户级Codex 可能读的是另一个 profile。最后用 curl 手动带同一个 Key 打一发如果 curl 也 401那就是 Key 本身的问题去 API Keys 页面重新生成一个。5.2 local proxy failed报错原文通常是local proxy failed: connection refused这条基本都出在 Base URL 或本地服务上。先确认本地推理服务是不是真的在跑端口是不是你配置的那个。再确认 Base URL 写的是https://taotoken.net/api而不是http://localhost:8000——如果你把客户端直接指向本地端口而本地服务没起就会报这个。如果你确实想让客户端直连本地那本地服务必须先起且端口要对。还有一种情况是代理环境变量干扰。检查HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY、ALL_PROXY有没有被设置成指向一个不可达的地址。有的话先 unset 掉再试。5.3 reading choices 相关报错报错原文通常是error reading choices: unexpected end of JSON input这条通常出现在流式返回场景。原因是客户端期望的返回结构和实际收到的对不上。排查方向确认wire_api设置和客户端版本匹配。Codex 较新版本默认responses如果你用的是老版本或者上游只支持chat就会解析失败。把wire_api改成chat试一次。Claude Code 侧如果出现类似报错检查上游是不是返回了 Anthropic 风格的结构而不是 OpenAI 风格。5.4 OAuth 相关报错报错原文通常是OAuth token expired, please re-authenticate这条说明客户端还在尝试走 OAuth 流程而不是用你配置的 API Key。原因通常是配置没生效客户端回退到了默认鉴权方式。排查确认ANTHROPIC_API_KEY或OPENAI_API_KEY确实被读到了可以用env | grep -i key看一眼。如果环境变量里有旧的 OAuth token 残留清掉再试。Codex 侧还要确认auth.json的路径没被CODEX_HOME之类的变量改到别处。5.5 模型找不到报错原文通常是model not found: glm-4.7-flash这条是 Model ID 不一致。客户端里填的名字和统一出口这一层登记的模型名必须完全一致大小写、连字符都不能差。去模型清单里核对一遍改客户端配置或改上游登记两边对齐即可。把这几条对照着查大部分配置问题都能定位。排障时如果怀疑是通道本身的问题可以去接入文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 核对最新的字段说明或者去 API Keys 页面 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 确认 Key 状态。6. 语义一致 CTA按场景选对入口配置通了之后接下来看你主要用哪个场景选对应的入口继续深入。如果你主要是在排障和接入阶段需要反复核对 Base URL、Key、Model ID 这三件套那优先看 API Keys 管理和接入文档。API Keys 在 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 。这两个页面是你配置时的常驻参考。如果你只是想先验证模型能不能通不想动客户端配置那用模型对话页面最直接https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentchatutm_campaignrewrite 。在里面发一句话能返回就说明通道和模型都没问题再去配客户端就少一层变量。如果你是长期用 Claude Code 或 Codex 做编码和 Agent 任务那 coding-plan 页面更对口https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 。这个场景关注的是长期通道稳定性和 Agent 循环的连续性和本篇的本地闭环是同一套配置的不同使用面。最后如果你要核对 Claude Code 相关的 Anthropic 风格接入细节入口在 https://taotoken.net/claudecode-anthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaudecode-anthropicutm_campaignrewrite 里面有协议字段和路径的说明。配置这件事改完一定要跑一遍断网验证。我见过太多人配置写完就直接开任务结果跑了半小时才发现请求根本没打到本地。三层验证花不了几分钟但能省掉后面几小时的困惑。