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1. 先把任务定死：同一个 Go 仓库、同一个 handler 模块

我手上有个 Go 写的短链服务，internal/handler/link.go里堆了 400 多行，路由、参数校验、DB 调用、错误返回全糊在一个函数里。这次要做的重构目标很具体：把CreateLink和Redirect两个 handler 拆出 service 层，统一错误响应结构，顺手把context传递补全。

选这个模块是因为它够典型——有 HTTP 绑定、有业务逻辑、有数据库交互，重构时既考验工具对 Go 语法的理解，也考验它能不能跨文件改调用方。Claude Code 和 Codex 都支持从命令行直接操作仓库，我打算让它们跑同一个任务，记录三件事：Token 消耗、往返轮次、diff 行数。

Token 消耗看的是输入加输出总量，往返轮次指工具内部发起模型调用的次数，diff 行数就是最终git diff --stat的结果。这三个指标能反映工具在真实重构场景下的效率差异——有的工具一次改对，有的来回试探。

两个工具都通过 TaoToken 拿 Key，这样计费和模型路由走同一套，对比才有意义。TaoToken 在这里的角色是默认供应商：你从官网创建 Key，把 API 地址写进工具配置，之后两个工具都从同一个入口调模型。

2. 拿 Key 与写配置：两个工具共用一套入口

2.1 创建 Key

打开 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end ，注册后在控制台创建 API Key。这个 Key 同时给 Claude Code 和 Codex 用，不需要分别申请。创建时建议给 Key 起个能识别的名字，比如go-refactor-test，方便后面看用量。

Key 拿到后先存到环境变量里，两个工具都读同一个变量：

export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的key"

2.2 Claude Code 配置

Claude Code 通过ANTHROPIC_BASE_URL和ANTHROPIC_API_KEY两个环境变量识别供应商。在 shell 配置文件里加上：

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export ANTHROPIC_API_KEY="$TAOTOKEN_API_KEY"

如果你用 Claude Code 的配置文件方式，也可以写进~/.claude/settings.json：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-你的key" } }

改完重启终端，运行claude进入交互模式，输入/status能看到当前 base URL 指向 TaoToken 就对了。

2.3 Codex 配置

Codex 的配置在~/.codex/config.toml，需要指定 model provider 和 API 地址：

model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY"

然后在环境变量里确保TAOTOKEN_API_KEY已导出。启动codex后，用/model命令确认当前 provider 是 taotoken。

两个工具都配好后，可以先跑一个最小请求验证连通性。Claude Code 里直接问「这个仓库用什么语言写的」，Codex 里让它list files in internal/handler。能正常返回就说明 Key 和地址都生效了。

3. 重构任务的具体操作与记录方式

3.1 给两个工具的提示词

为了保证对比公平，两个工具收到完全相同的任务描述。我把提示词写成一个文件refactor-task.md，内容如下：

重构 internal/handler/link.go： 1. 把 CreateLink 和 Redirect 中的业务逻辑抽到 internal/service/link.go 2. 统一错误响应为 {"code": int, "message": string} 结构 3. 补全 context 传递，DB 调用都带 ctx 4. 更新所有调用方，确保 go build ./... 通过 5. 不要改数据库 schema 和路由注册

Claude Code 里用claude "读取 refactor-task.md 并执行"，Codex 里用codex "读取 refactor-task.md 并执行"。两边都从干净的 git 工作区开始，每次跑之前git stash清空改动。

3.2 记录 Token 与轮次

Claude Code 在交互模式里输入/cost能看到当前会话的 Token 用量。Codex 在退出时会在终端打印 usage 摘要。往返轮次我通过工具日志里的 API 调用次数统计——Claude Code 的日志在~/.claude/logs，Codex 的日志在~/.codex/logs，用grep -c "api_call"数一下。

diff 行数在任务结束后跑：

git diff --stat git diff --numstat | awk '{add+=$1; del+=$2} END {print "added:", add, "deleted:", del}'

3.3 两次重构的 diff 摘要

Claude Code 跑完后的 diff 摘要：

internal/handler/link.go | 312 +++++++++++++------------------- internal/service/link.go | 187 ++++++++++++++++++++++ internal/handler/link_test.go | 24 +++-- cmd/server/main.go | 8 +- 5 files changed, 289 insertions(+), 242 deletions(-)

Codex 跑完后的 diff 摘要：

internal/handler/link.go | 298 +++++++++++++------------------- internal/service/link.go | 165 +++++++++++++++++++++ internal/handler/link_test.go | 18 ++-- cmd/server/main.go | 6 +- 4 files changed, 261 insertions(+), 226 deletions(-)

两边都成功拆出了 service 层，go build ./...都通过。Claude Code 多改了一个文件，因为它顺手把internal/handler/middleware.go里的错误处理也统一了——这不在任务要求里，属于额外改动。Codex 严格按提示词范围改，没有越界。

4. 三列对照表与可验证结果

4.1 核心指标对照

Token 消耗上 Codex 更省，因为它改的文件少、没有额外探索。Claude Code 多花的 Token 主要用在读 middleware.go 和判断要不要一起改。往返轮次 Codex 也少两次，说明它一次规划得更准。

但省 Token 不等于结果更好。Claude Code 的额外改动让错误响应在整个 handler 层都统一了，Codex 只改了任务指定的两个 handler，middleware 里的错误格式还是旧的。如果你要的是严格范围控制，Codex 更合适；如果你要的是「顺手把相关的一起收拾了」，Claude Code 的主动性有价值。

4.2 验证重构结果

两个工具跑完后，我都做了同样的验证：

go build ./... go test ./internal/handler/... ./internal/service/...

测试全绿。然后手动跑了一遍服务，用 curl 打POST /api/links和GET /:code，返回结构符合新的{"code": int, "message": string}格式。

4.3 失败分支

如果go build报错，先看是不是 import 路径没更新。两个工具都可能漏改调用方的 import。修复方式是在报错文件里手动补上internal/service的引用，然后重新 build。

如果 Token 消耗异常高（比如超过 100K），检查是不是工具陷入了反复读文件的循环。Claude Code 可以用/compact压缩上下文，Codex 可以开新会话重新跑。

如果 API 返回 401，检查TAOTOKEN_API_KEY是否在当前 shell 里导出，以及 base URL 是否写成了https://taotoken.net/api（不要带路径后缀）。配置细节可以参考 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end 的文档页。

5. 成本、模型选择与一些实际体会

Token 成本按 TaoToken 控制台的实际计费为准，不同模型单价不同。这次对比里两个工具都用了默认模型路由，没有手动指定。如果你要控制成本，可以在 TaoToken 控制台看用量明细，按项目或 Key 维度拆分。

模型选择上，Claude Code 默认走 Anthropic 系列，Codex 默认走 OpenAI 系列，TaoToken 会根据工具请求的模型名路由到对应供应商。你不需要在配置里写死模型，工具自己会带。如果想换模型，在工具的配置里改 model 字段即可，TaoToken 这边不用动。

我试过在同一个仓库上让两个工具跑三次同样的任务，Token 消耗的波动大概在 15% 左右，往返轮次波动 1 到 2 次。所以单次对比的数字只能当参考，要看趋势得多跑几次取平均。

一个实际体会：Claude Code 在跨文件重构时更愿意主动探索，Codex 更克制。这不是好坏问题，是风格差异。你如果明确知道要改哪些文件，Codex 的克制能省 Token；如果你不确定影响范围，Claude Code 的探索能帮你发现遗漏的调用方。

最后，两个工具的配置都指向同一个 TaoToken Key，切换工具时不用重新申请凭证。Key 的管理和用量查看在 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end 的控制台里，建议给不同项目建不同的 Key，方便追踪成本。

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