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1. 把 Pi 的出口改到 TaoToken：先锁定 Base URL 和 Key

Pi 的通道改到 TaoToken 时，最容易踩的不是模型能力，而是 Base URL 和 Key 放错位置。我复现 Arena 那组 21 个模型-harness 组合时发现，Claude Code、Codex、Pi 三种 harness 对成功率影响不大，却对 Token 成本影响明显。改 Pi 之前，先到 TaoToken 官网（https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=pi_channel_rewrite）拿 Key，Base URL 统一用 https://taotoken.net/api。

这次要复现的核心问题很直接：把 Pi 的通道从原来的多供应商直连，改成统一走 TaoToken，然后看 7 个模型在 Pi harness 下的编码成功率会变成什么样。底稿来自 Arena 的一次评测：7 个模型分别放进 Claude Code、Codex、Pi 三个 harness 里跑编码任务，总共 21 个模型-harness 组合。结论不是“某个 harness 碾压另一个”，而是 harness 选择对成功率影响小，但对成本影响显著。原因也不复杂：Pi 调用 7 个模型时，模型推理消耗 Token；Pi 本身不生产 Token，它只负责把系统提示、工具定义、上下文历史和工具返回拼成请求，再交给模型推理。

所以改 Pi 通道时，第一件事不是改模型名，而是确认出口：

• Pi 当前走的是 OpenAI-compatible provider，还是 Anthropic-compatible provider；
• Base URL 是否被硬编码在某个配置里；
• API Key 是否从环境变量读取；
• 模型 ID 是否与 TaoToken 控制台里可用的模型 ID 一致；
• 流式、工具调用、函数调用格式是否会被 Pi 的适配层改写。

拿 Key 和确认 Base URL 可以按下面顺序做。注意 Base URL 在工具配置里不要加 UTM，统一写 https://taotoken.net/api；Key 用占位符 YOUR_API_KEY 先跑通，再换真实值。

# 1) 到 TaoToken 控制台创建 Key # https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=pi_api_keys export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY" export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api" # 2) 如果 Pi 的 provider 是 OpenAI-compatible，先映射标准变量 export OPENAI_BASE_URL="$TAOTOKEN_BASE_URL" export OPENAI_API_KEY="$TAOTOKEN_API_KEY" # 3) 如果 Pi 的 provider 是 Anthropic-compatible，再映射另一套 export ANTHROPIC_BASE_URL="$TAOTOKEN_BASE_URL" export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$TAOTOKEN_API_KEY"

这里要特别注意边界：ANTHROPIC_*只用于 Pi 的 Anthropic-compatible 通道，或者 Claude Code，不要把这套变量塞进 Codex 的config.toml。Codex 有自己的 provider 配置方式，后面单独写。Pi 通道改造最怕的就是“一个 Key 配三套工具”，最后不知道请求从哪个出口出去，也不知道 Token 算在谁头上。

先用最小请求确认通道可达。下面这条命令里的模型 ID 要换成你在 TaoToken 控制台里实际可用的模型，路径如果和你的套餐文档不一致，以控制台文档为准：

curl -sS "${TAOTOKEN_BASE_URL}/v1/chat/completions" \ -H "Authorization: Bearer ${TAOTOKEN_API_KEY}" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "你的模型ID", "messages": [{"role": "user", "content": "只回复 pong"}], "max_tokens": 8, "stream": false }'

如果这一步 401，先检查 Key 是否复制完整、是否多了空格、请求头是否带了Bearer。如果 404，优先检查 Base URL 是不是被写成了别的路径，比如多了一层/v1或少了一层/api。如果返回 model not found，不要急着怀疑 TaoToken，先看 Pi 里的模型名是不是旧供应商的模型 ID。很多“改通道后成功率下降”的伪问题，最后都落在模型 ID 映射错误上。

2. Pi 通道替换命令：环境变量、Provider 映射与二次校验

Pi 的通道替换，不建议直接改 Pi 源码。更稳的做法是优先通过环境变量和 provider 配置覆盖。不同版本的 Pi 读取配置的位置不一样，所以不要照抄某个不存在的插件名或子命令；先找到你当前 Pi 版本里 provider 的base_url、api_key、model三个字段，再把它们指向 TaoToken。

一个可复用的启动包装思路如下。把YOUR_PI_START_CMD换成你本地实际的 Pi 启动命令即可：

#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail export TAOTOKEN_API_KEY="${TAOTOKEN_API_KEY:-YOUR_API_KEY}" export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api" # 覆盖 OpenAI-compatible provider export OPENAI_BASE_URL="$TAOTOKEN_BASE_URL" export OPENAI_API_KEY="$TAOTOKEN_API_KEY" # 覆盖 Anthropic-compatible provider export ANTHROPIC_BASE_URL="$TAOTOKEN_BASE_URL" export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$TAOTOKEN_API_KEY" # 启动 Pi exec YOUR_PI_START_CMD "$@"

如果你的 Pi 使用 JSON 或 TOML 配置 provider，把对应字段改成下面这种形态。这里只是字段示意，具体键名以你当前 Pi 文档为准，不要凭空加插件名：

{ "provider": "taotoken", "base_url": "https://taotoken.net/api", "api_key": "YOUR_API_KEY", "model": "你的模型ID" }

改完之后不要直接跑 21 组大任务，先做三层二次校验：

第一层，单轮纯文本对话。确认 200，确认返回内容不是代理错误页。

第二层，带工具调用的短任务。比如让 Pi 调用一个本地只读命令，确认工具定义能传下去，工具结果能回传。Pi harness 的成本差异，很大一部分就来自工具定义和工具返回的长度。

第三层，长上下文。用一段长文件内容做输入，确认没有被中间层截断，确认模型 ID 没有回退到默认模型。很多“成功率下降”其实是长上下文被截断，而不是模型变差。

批量探测 7 个模型是否可达，可以用下面这个循环。模型名先用控制台里的真实 ID 替换，不要直接写model-1到model-7：

for m in model-1 model-2 model-3 model-4 model-5 model-6 model-7; do echo "== $m ==" curl -sS "${TAOTOKEN_BASE_URL}/v1/chat/completions" \ -H "Authorization: Bearer ${TAOTOKEN_API_KEY}" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{ \"model\": \"$m\", \"messages\": [{\"role\": \"user\", \"content\": \"ping\"}], \"max_tokens\": 16, \"stream\": false }" | head -c 300 echo done

如果 7 个模型里有任何一个不通，先不要跑成功率。成功率表的每一行都依赖通道可达，否则记录出来的失败会污染 harness 对比。通道层失败和模型推理失败要分开记：通道层失败通常是 401、403、404、超时、连接重置；模型推理失败通常是输出格式不对、工具调用参数错误、代码跑不过测试。前者改配置，后者改提示词或任务集。

3. Claude Code、Codex、Pi 三种 harness 的配置边界：别把 ANTHROPIC_* 塞给 Codex

既然要复现 21 个模型-harness 组合，就必须把三种 harness 的配置边界划清楚。Claude Code 用settings.json和ANTHROPIC_*；Codex 用config.toml；Pi 用它自己的 provider 配置或环境变量。CC Switch 适合做切换，但切换时也要核对三件套：API Key、Base URL、Provider/Model。

Claude Code 的settings.json可以按下面方式写。如果当前版本读取ANTHROPIC_AUTH_TOKEN，就用第一个；如果读取ANTHROPIC_API_KEY，就换第二个。不要把这两套混在同一个文件里反复覆盖：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_API_KEY", "ANTHROPIC_MODEL": "你的Claude模型ID" } }

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_API_KEY", "ANTHROPIC_MODEL": "你的Claude模型ID" } }

Codex 走的是另一条路。它应该用config.toml配置 provider，不要写ANTHROPIC_*。下面是一个字段示意，env_key指向你本地保存 Key 的环境变量名：

# ~/.codex/config.toml model = "你的Codex模型ID" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY"

配套的 shell 环境变量只需要：

export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY"

这样 Codex 从config.toml读 provider，从环境变量读 Key，不会和 Claude Code 的ANTHROPIC_*打架。Pi 则按上一节的 provider 字段或环境变量走。CC Switch 三件套建议每次切换后都核对：

Key: YOUR_API_KEY Base URL: https://taotoken.net/api Provider/Model: TaoToken / 控制台可用模型

这里还有一个容易忽略的点：同一个模型在不同 harness 里可能使用不同的系统提示和工具集。Claude Code、Codex、Pi 对“编码任务”的默认行为不一样，比如是否自动读文件、是否自动运行测试、是否把错误回灌给模型。成功率接近，不代表 Token 消耗接近。Pi 如果默认把更多工具定义和历史轮次塞进上下文，单任务 Token 就会明显上升。

4. 7 个模型成功率表：Pi 改 TaoToken 后怎么记录 21 组结果

底稿的结论是：harness 选择对成功率影响小，但显著影响成本。复现时，不要只记“通过/失败”，要同时记 Token 输入、Token 输出、轮次、重试次数和工具返回大小。下面这张表可以按 7 个模型槽位记录。模型槽位只是占位，实际名称用你 TaoToken 控制台里的模型 ID 替换。

如果你已经跑完 21 组，可以把结果写成results.csv，字段建议固定为：model,harness,passed,total,tokens_in,tokens_out,turns,retries,tool_output_chars。然后用本地 Python 汇总成功率和 Token 均值。不要连生产库，不要连线上环境，就在本地文件里统计：

import csv from collections import defaultdict rows = [] with open("results.csv", newline="", encoding="utf-8") as f: for r in csv.DictReader(f): rows.append(r) agg = defaultdict(lambda: { "passed": 0, "total": 0, "tokens_in": 0, "tokens_out": 0, "turns": 0, "retries": 0 }) for r in rows: key = (r["model"], r["harness"]) a = agg[key] a["passed"] += int(r["passed"]) a["total"] += int(r["total"]) a["tokens_in"] += int(r["tokens_in"]) a["tokens_out"] += int(r["tokens_out"]) a["turns"] += int(r["turns"]) a["retries"] += int(r["retries"]) for (model, harness), a in sorted(agg.items()): rate = a["passed"] / a["total"] if a["total"] else 0 print( f"{model:12} {harness:12} " f"成功率={rate:.1%} " f"in={a['tokens_in']} out={a['tokens_out']} " f"turns={a['turns']} retries={a['retries']}" )

记录时把“通道失败”和“任务失败”分开。通道失败包括 401、403、404、超时、连接重置；任务失败包括语法错误、测试不过、工具调用参数错。Pi 改 TaoToken 后，如果某些模型成功率下降，先看通道失败数，再看模型 ID 映射，最后才看提示词。如果成功率持平但成本上升，重点查历史上下文是否每轮重复注入、工具返回是否没有截断、失败重试是否没有退避。

5. Token 消耗拆解：Pi 调 7 个模型时，钱花在哪里

Pi 调用 7 个模型时，模型推理消耗 Token。这句话要拆成可观察的项：系统提示、工具定义、上下文历史、工具返回、模型输出、重试调用。harness 选择之所以显著影响成本，就是因为它改变了这些项的大小和重复次数。

可以用一个粗略公式做本地估算：

单任务 Token ≈ 轮次数 × (系统提示 + 工具定义 + 历史上下文 + 新工具结果) + 输出 Token 总 Token = 任务数 × 单任务 Token × (1 + 重试率)

这个公式不用于精确计费，只用于定位成本异常。比如 Pi 改 TaoToken 后，7 个模型在 Pi 下的成功率与 Claude Code、Codex 接近，但 Token 消耗高出很多，通常不是 TaoToken 的出口问题，而是 Pi harness 把过多工具定义和历史轮次重复拼进了请求。可以按下面顺序降本：

• 固定系统提示，减少每次请求的规则长度；
• 减少不必要的工具定义，工具 schema 尽量精简；
• 对工具返回做截断，文件内容只回传相关片段；
• 限制max_tokens，避免模型输出超长解释；
• 失败重试加退避，不要连续重发同一上下文；
• 如果供应商支持缓存，确认缓存命中生效；
• 用 TaoToken 控制台统一观察 Key 维度的用量。

模型对话页面适合先验证模型是否可用、响应是否正常。真正跑 Pi、Claude Code、Codex 批量任务前，先用几条短对话确认模型 ID 和 Key 没问题，再去跑 21 组。这样成功率表里的失败才是任务失败，不是配置失败。

6. 排障清单：Pi 改 TaoToken 后的 401、404、模型不存在、流式中断

改通道后排障，先查环境变量，再查 provider 配置，最后查模型 ID。下面这张表可以直接按现象排查。

检查关键变量时不要打印完整 Key：

env | grep -E 'TAOTOKEN|OPENAI_BASE_URL|ANTHROPIC_BASE_URL' \ | sed 's/\(KEY=\).*/\1***/'

最小对话探测仍然是最快的验证方式：

curl -sS "${TAOTOKEN_BASE_URL}/v1/chat/completions" \ -H "Authorization: Bearer ${TAOTOKEN_API_KEY}" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "你的模型ID", "messages": [{"role": "user", "content": "ping"}], "max_tokens": 8, "stream": false }'

如果 Pi 仍然报错，但同一个 Key 在 Claude Code 或模型对话页面可用，说明问题在 Pi 的 provider 映射，不在 Key。反之，如果模型对话页面也不可用，先检查 Key 状态和模型权限。排障顺序不要反：先通道，后 harness，再提示词。Pi 通道改造者最容易犯的错，是把所有失败都归因给模型。

7. 文末 CTA：按模型对话 → Coding Plan → 创建 Key → Claude Code 文档走一遍

把 Pi 的通道改到 TaoToken，本质上是把 7 个模型的推理出口统一到一个 Base URL 上，然后用 21 组记录去验证：成功率是否接近，Token 成本差在哪里。要跑这套流程，建议按下面路径走一遍。

第一步，先去模型对话里验证模型是否可用，确认 Key 和 Base URL 没问题：

• 模型对话：https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=pi_chat_first

第二步，如果你要长期跑 Pi、Claude Code、Codex 的批量编码任务，先看 Coding Plan，确认额度、并发和模型覆盖：

• Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=pi_coding_plan

第三步，创建或管理 API Key，把YOUR_API_KEY换成真实值。Pi、Claude Code、Codex 建议各用各的 Key 或至少做好标记，方便按工具维度看用量：

• API Keys：https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=pi_api_keys

第四步，Claude Code 的接入细节看文档，重点核对settings.json和ANTHROPIC_*的字段名。再次提醒，Codex 不要套这套，Codex 用config.toml：

• Claude Code 文档：https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=pi_claude_code_doc

最后留一个检查清单，方便你复现时逐项打勾：

1. 到 TaoToken 官网拿 Key：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=pi_final_check
2. Pi 的 Base URL 统一写 https://taotoken.net/api，不要带 UTM。
3. Pi 的 provider 字段或环境变量指向 TaoToken，Key 用YOUR_API_KEY先跑通。
4. Claude Code 用settings.json/ANTHROPIC_*。
5. Codex 用config.toml，不要写ANTHROPIC_*。
6. CC Switch 三件套核对：Key、Base URL、Provider/Model。
7. 跑 7 个模型 × 3 个 harness，共 21 组，填成功率表和 Token 消耗表。
8. 把通道失败和任务失败分开记录，先排通道，再排 harness，最后排提示词。

Pi 通道改到 TaoToken 后，7 个模型的成功率不会因为“换了出口”就突然改变，真正变化的是可观测性和成本口径。把 Base URL、Key、模型 ID、harness 配置边界固定下来，再用 21 组数据记录，才能判断 harness 选择到底影响了什么。