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1. Roo Code 重构 Go 路由：为什么这次要盯 Token 而不是盯代码

Roo Code 在 VS Code 里做多文件重构时，最容易失控的不是它改错代码，而是它每轮把整个仓库上下文重新塞进对话。我这次拿一个真实 Go 服务做实验：仓库里有 11 个net/httphandler，全部挂在http.HandleFunc上，路径散落在三个文件里，中间还夹着两处http.StripPrefix。任务是把它们重构成显式路由表——一个routes.go声明[]Route{Method, Path, Handler}，main.go只负责遍历注册，handler 本身逻辑不动。

选这个任务是因为它有明确的「完成」判定：重构后go build ./...通过、go vet无新增告警、原有 14 个 handler 测试全绿。同时它又足够碎，Roo Code 必须反复读文件、改文件、跑命令，每一步都在烧 Token。我想知道的不是「哪个模型更聪明」，而是同一把 Key、同一个 Base URL、同一套 Prompt 下，GLM 5.3 Flash 和 DeepSeek V4.1 Flash 在 Roo Code 里的 input/output Token 差多少，折算成费用差多少。

对照基线用 TaoToken，到 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_content= 拿同一把 Key，Roo Code 里只换模型 ID，Base URL 始终是https://taotoken.net/api。这样两轮实验的通道、计费口径、Key 完全一致，差异只来自模型本身。下面所有数字都是我在自己机器上跑出来的单次结果，不是公榜，也不代表任何官方排名。

2. 实验环境与 Roo Code 接入 TaoToken 的配置

2.1 仓库与任务边界

仓库是一个内部用的短链服务，Go 1.22，模块名shortlink。重构前结构：

shortlink/ main.go // 注册了 6 个 HandleFunc handlers.go // 5 个 handler 实现 admin.go // 3 个 admin handler，带 StripPrefix handlers_test.go // 14 个测试

重构目标写死在 Prompt 里，避免模型自由发挥：

把 main.go / admin.go 里所有 http.HandleFunc 和 http.StripPrefix 注册， 重构成 routes.go 中的显式路由表： type Route struct { Method, Path string; Handler http.HandlerFunc } 在 main.go 中遍历 routes 注册。handler 实现文件不改逻辑，只允许改签名适配。 完成后运行 go build ./... 和 go test ./...，把输出贴回来。

Prompt 里明确「只允许改签名适配」，是为了防止模型顺手重写 handler 内部逻辑，那样 Token 消耗会失真。

2.2 Roo Code 里怎么填 TaoToken

Roo Code 的 Provider 选 OpenAI Compatible，三个字段这样填：

{ "provider": "openai-compatible", "baseUrl": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "YOUR_API_KEY", "model": "以模型广场为准" }

Base URL 末尾不带/v1，这是 TaoToken 兼容通道的写法。模型 ID 不要凭记忆写，去模型广场看当前可用的 Flash 系列 ID，复制粘贴进 Roo Code 的 Model 字段。我这两轮分别填的是广场上 GLM 5.3 Flash 和 DeepSeek V4.1 Flash 对应的 ID。

Roo Code 的上下文设置里，我把「Auto-approve」只开给读文件和跑go build/go test，写文件仍然手动确认。这样能保证每一步的 Token 记录对应一次明确的动作，不会因为自动循环把账算糊。

2.3 怎么记录每步 Token

Roo Code 每轮对话结束后，在任务详情里能看到该轮的 input/output Token。我开了一个表格，每完成一个动作就记一行：读文件、改文件、跑命令、贴回结果。两轮实验用同一张表结构，最后按模型分开汇总。

需要说明的是，Roo Code 显示的 Token 是它自己统计的，和网关侧账单可能有细微差异。我以 Roo Code 界面数字为准做对照，因为它对应的是「你在 IDE 里实际感知到的消耗」。费用估算按模型广场展示的价目表折算，售价和折扣以 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_content= 展示为准。

3. GLM 5.3 Flash 与 DeepSeek V4.1 Flash 的 Token 对照表

3.1 两轮实验的共同前提

同一把 Key、同一个 Base URL、同一份 Prompt、同一个仓库快照。两轮之间我把仓库git checkout回重构前状态，避免第一轮的改动影响第二轮。每轮开始前清空 Roo Code 的对话历史，防止上下文串味。

跑的时间是同一天下午，网络环境相同。下面是单次运行结果，不代表公榜，也不构成对任何模型的长期评价。

3.2 分步 Token 记录

输入 Token 两轮完全一致，因为读的文件、贴回的命令输出、Prompt 结构都相同。差异全部落在输出侧：GLM 5.3 Flash 输出 3,890，DeepSeek V4.1 Flash 输出 4,530，后者多出约 16.4%。多出来的部分主要在步骤 2 和步骤 3——DeepSeek V4.1 Flash 生成的 routes.go 初稿更长，注释和中间变量更多，改 main.go 时也倾向于把整段贴出来而不是只给 diff。

3.3 按价目表估算费用

费用按模型广场展示的单价折算，这里只给计算方式，具体单价以 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_content= 为准：

费用 = 输入Token × 输入单价 + 输出Token × 输出单价

把上表合计代入：

两轮输入相同，所以费用差只由输出差和两者输出单价共同决定。如果你在 Roo Code 里跑同样的任务，建议直接看控制台用量页，那里按你的实际 Key 计费，比手算准。

3.4 完成度对比

两轮都完成了重构：go build ./...通过，go test ./...14 个测试全绿。差异在过程：

• GLM 5.3 Flash 在步骤 4 一次 build 就过，报错只有一处未使用的 import。
• DeepSeek V4.1 Flash 在步骤 4 报了三个错，两个是签名不匹配，一个是StripPrefix的 handler 类型没转对，多花了一轮修复。

这说明输出 Token 多不等于一次做对，也不等于做得差——它只是把更多内容写进了回复。对成本敏感的场景，输出侧才是要盯的地方。

4. 怎么用同一把 Key 复现这张对照表

4.1 复现步骤

1. 到 TaoToken 创建一把 Key，记下YOUR_API_KEY。
2. Roo Code 里 Provider 选 OpenAI Compatible，Base URL 填https://taotoken.net/api，Key 填进去，Model 填广场上的 Flash 模型 ID。
3. 把仓库git checkout到重构前状态，清空 Roo Code 对话历史。
4. 粘贴第 2.1 节那段 Prompt，逐步确认，每步记录 input/output Token。
5. 跑完一轮后，换另一个 Flash 模型 ID，重复步骤 3–4。
6. 把两张表按第 3.2 节结构合并，输入列应该一致，输出列会有差异。

4.2 记录时容易漏的点

Roo Code 的 Token 显示在任务详情里，不是每条消息都实时刷新。我是在每轮动作结束后点开详情抄数字，而不是边跑边估。另外，贴回命令输出时，如果输出很长，输入 Token 会跳得很快——这也是为什么步骤 4 到步骤 8 的输入增长比前面快。

如果你想让两轮输入严格一致，命令输出要原样贴回，不要手动删减。我第一轮试过只贴报错行，结果第二轮输入对不上，只能重跑。

4.3 排障：本篇配置错过的两个坑

第一个坑是 Base URL 写成https://taotoken.net/api/v1，Roo Code 报 404。TaoToken 的兼容通道 Base URL 末尾不带/v1，去掉就通。

第二个坑是模型 ID 从别处抄了一个不存在的名字，Roo Code 报模型不可用。正确做法是去模型广场复制当前可用的 ID，不要凭记忆写。

这两个错都只影响能不能跑通，不影响 Token 统计口径。跑通之后，对照表才有意义。

5. 把这次评测的调用对账，并决定下一步

对照表跑完，我做的第一件事是打开 模型对话 确认广场上 Flash 模型 ID 和我填进 Roo Code 的一致，避免因为 ID 写错导致账单对不上。然后去控制台看这次两轮调用的实际用量，和 Roo Code 界面数字比一下，差异在可接受范围内就说明记录方式没问题。

如果你打算长期在 Roo Code 里做这种多文件重构，可以看 Coding Plan，按用量规划比单次充值更好估成本。Key 在 控制台 创建，创建完直接回 Roo Code 填三件套就能复现上面的对照表。Claude Code 或 CC Switch 的接入写法可以对照 接入文档，三件套字段和 Roo Code 的 OpenAI Compatible 填法不同，别混用。

这次实验最实际的结论：在 Roo Code 里做 Go 仓库重构，输入 Token 由仓库大小和命令输出决定，换模型改不了；输出 Token 才是模型之间的差异所在，也是费用差异的主要来源。想压成本，先压输出——让模型只给 diff、少写注释、别整段重贴。

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