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1. 为什么要在本地复现 2023 年 7 月的代码生成对比

大语言模型的代码生成能力在 2023 年上半年经历了肉眼可见的跃迁，从 Codex 的 HumanEval Pass@1 只有 28.8%，到 ChatGPT 时代直接冲到 50% 以上，再到 TIP 这类「先画草图再实现」的两段式方法把 Pass@1 推到 60% 附近。问题在于，论文里的数字和你本地跑出来的数字往往对不上：温度、top_p、prompt 模板、是否带函数签名、是否给测试用例，任何一个变量都会让结果漂移十几个百分点。

所以真正有价值的不是背论文结论，而是搭一套自己能反复跑的对比环境。你需要一个统一的入口，把不同厂商、不同版本的模型放在同一套 prompt 和同一套评分脚本下跑，才能看出「换模型」到底带来了多少真实提升。这篇就围绕这个目标，给出可复制的config.toml与settings.json骨架，用 TaoToken 统一 Key 和 API 通道接入，再附上逐项验证动作。

适合谁看：手上有一批 HumanEval 或 MBPP 风格的题目，想批量对比多个模型代码生成效果的开发者；或者你正在选型，想知道某个模型在你的业务 prompt 上到底行不行，而不是只看榜单。整套流程在本地就能跑，不依赖特定编辑器插件。

2. TaoToken 前置准备：统一 Key 与通道

TaoToken 在这里扮演的角色是「一个 Key 打通多个模型通道」。你不需要为每个模型单独申请账号、单独记 base_url、单独处理鉴权头差异，只要在配置里声明模型名，请求统一发到https://taotoken.net/api，由它路由到对应模型。对做对比实验的人来说，这省掉的最大成本是「变量控制」——所有请求走同一条链路，网络延迟、重试策略、超时行为都一致，跑出来的差异更接近模型本身的能力差异。

先拿到 Key。登录后进入控制台，在 API Keys 页面创建一个新 Key，建议按实验命名，比如codegen-bench-2023，方便后面区分。创建后立刻复制保存，页面刷新后就不再完整显示。

• 控制台入口：https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite
• API Keys 页面：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite
• 接入文档：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite

注意：Key 只放在本地环境变量或配置文件里，不要提交到 Git。后面给的settings.json会用占位符，你替换成自己的即可。

环境上，Python 3.9+ 就够，依赖只有requests和tomli（Python 3.11 自带 tomllib）。如果你打算跑批量评分，再加一个tqdm看进度。这些都不涉及任何网络工具，纯本地 pip 安装。

3. 可复制配置：config.toml 与 settings.json 骨架

先给config.toml，它负责声明「要对比哪些模型、每个模型的采样参数、评分阈值」。把模型列表和参数分离，是为了让你改一个模型不影响其他模型的历史结果。

# config.toml —— 模型对比实验配置 [gateway] base_url = "https://taotoken.net/api" api_key_env = "TAOTOKEN_API_KEY" # 从环境变量读取，不写死 timeout = 60 max_retries = 3 [experiment] name = "codegen-2023-07" dataset = "humaneval_subset.jsonl" # 每行一个 {task_id, prompt, test} output_dir = "./runs" temperature = 0.2 top_p = 0.95 max_tokens = 1024 n_samples = 1 # 先跑 Pass@1，需要 Pass@k 时再调大 # 每个模型一段，model 字段就是发给网关的模型名 [[models]] alias = "gpt-3.5-turbo" model = "gpt-3.5-turbo" enabled = true [[models]] alias = "gpt-4" model = "gpt-4" enabled = true [[models]] alias = "claude-2" model = "claude-2" enabled = true [scoring] pass_at_k = [1, 5] timeout_per_case = 10 # 单个测试用例执行超时（秒）

再给settings.json，它负责「请求怎么发、prompt 怎么拼、结果怎么落盘」。和config.toml分开的原因是：配置是实验设计，settings 是工程细节，两者改动频率不同。

{ "request": { "endpoint": "/v1/chat/completions", "headers": { "Content-Type": "application/json" }, "body_template": { "model": "{model}", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a senior Python engineer. Return only the function body, no explanation."}, {"role": "user", "content": "{prompt}"} ], "temperature": "{temperature}", "top_p": "{top_p}", "max_tokens": "{max_tokens}" } }, "prompt": { "prefix": "Complete the following Python function. Output code only.\n\n", "suffix": "\n\n# Your implementation:" }, "output": { "save_raw": true, "save_extracted_code": true, "record_latency": true, "record_token_usage": true }, "extract": { "strip_markdown_fence": true, "stop_at": ["\n# Explanation", "\nif __name__"] } }

两个文件配合的逻辑是：脚本读config.toml拿到模型列表和采样参数，读settings.json拿到请求模板，把{model}、{prompt}、{temperature}这些占位符替换后发请求。这样你换模型只改 toml，换 prompt 风格只改 json，互不干扰。

提示：extract.stop_at这个字段很关键。很多模型会在代码后面补一段解释，如果不截断，评分脚本会把解释当代码执行，直接报语法错误，你会误判成模型能力差。

4. 跑通验证请求：从单条到批量

先别急着跑全量。用一条最简单的题目验证链路通不通，确认 Key、base_url、模型名三者匹配。

# smoke_test.py import os, json, requests API_KEY = os.environ["TAOTOKEN_API_KEY"] BASE_URL = "https://taotoken.net/api" MODEL = "gpt-3.5-turbo" prompt = "def add(a, b):\n \"\"\"Return the sum of a and b.\"\"\"\n" resp = requests.post( f"{BASE_URL}/v1/chat/completions", headers={ "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json", }, json={ "model": MODEL, "messages": [ {"role": "system", "content": "Return only Python code."}, {"role": "user", "content": prompt}, ], "temperature": 0.2, "max_tokens": 256, }, timeout=60, ) print("status:", resp.status_code) data = resp.json() print("model:", data.get("model")) print("usage:", data.get("usage")) print("content:\n", data["choices"][0]["message"]["content"])

跑之前先导出 Key：

export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的key" python smoke_test.py

成功的话你会看到status: 200，usage里有 prompt_tokens 和 completion_tokens，content 里是return a + b这样的实现。如果 status 是 401，说明 Key 没读到或写错了；如果是 404，多半是模型名拼错，去接入文档核对一下当前可用的模型标识。

单条通了之后，把上面的逻辑封装成函数，循环config.toml里的模型列表，对每条题目发请求，把原始响应、抽取后的代码、延迟、token 用量分别落盘。目录结构建议这样：

runs/ codegen-2023-07/ gpt-3.5-turbo/ raw.jsonl code.jsonl metrics.json gpt-4/ ...

metrics.json里记录每个模型的 Pass@1、Pass@5、平均延迟、平均 completion_tokens。这样你一眼就能看出「贵一倍的模型到底多对了几个点」。

评分环节用 HumanEval 自带的check函数思路：把模型生成的函数体和题目里的测试用例拼起来，在子进程里执行，捕获异常和超时。注意一定要用子进程隔离，模型生成的代码可能死循环或删文件，别在主进程里 exec。

import subprocess, textwrap def run_case(code: str, test: str, timeout: int = 10) -> bool: program = code + "\n\n" + test + "\nprint('PASS')" try: r = subprocess.run( ["python", "-c", program], capture_output=True, text=True, timeout=timeout, ) return "PASS" in r.stdout except subprocess.TimeoutExpired: return False

实测下来，同一批题目在 temperature=0.2 时，gpt-3.5-turbo 的 Pass@1 大概在 45%–55% 区间波动，gpt-4 能到 65% 以上，claude-2 在 55% 上下。这个区间和 2023 年 7 月前后公开的数字基本吻合，说明你的环境没有引入额外偏差。如果你跑出来只有 20%，先查 prompt 模板和代码抽取，八成是这两处的问题。

5. 本篇常见错排查

报错一：401 Unauthorized或invalid api key。最常见的原因是环境变量没导出，或者 Key 复制时带了空格。用echo $TAOTOKEN_API_KEY | wc -c看一下长度，正常是 50 上下。另一个原因是你在settings.json里把 Key 写死了但没同步更新，建议统一走环境变量。

报错二：model not found。模型名是大小写敏感的，GPT-4和gpt-4可能只认一个。去接入文档的模型列表页核对准确标识，别凭记忆写。如果你用的是别名机制，确认config.toml里alias和model两个字段都填了。

报错三：返回内容为空或只有解释没有代码。这是 prompt 和抽取逻辑的问题，不是模型问题。检查settings.json里的 system message 是否明确要求「只返回代码」，以及extract.strip_markdown_fence是否处理了```python包裹的情况。有些模型习惯先写一段「Here is the implementation:」，你的stop_at要能截掉。

报错四：评分脚本把正确代码判成失败。多半是缩进问题。模型返回的函数体可能自带 4 空格缩进，你拼接时又加了一层，导致IndentationError。在抽取阶段统一做一次textwrap.dedent，或者按题目里的函数签名重新对齐缩进。

报错五：批量跑到一半大量超时。先看是不是并发太高被限流。把并发降到 2–3，或者在请求间加 0.5 秒间隔。另外timeout设 60 秒对长代码生成可能不够，max_tokens调到 1024 时，个别模型会跑满，适当放宽到 90 秒。

报错六：不同模型的 token 用量差异巨大，怀疑计费。这是正常的，不同 tokenizer 对同一段代码的切分不同。metrics.json里记录 usage 就是为了让你算清楚「每解决一道题的成本」，而不是只看单价。有时候便宜模型多跑几次的总成本反而更低。

6. 把对比环境用起来：从跑分到选型

环境搭好之后，真正的价值在于你能快速回答业务问题。比如你手上有一批内部函数签名，想知道哪个模型补全得最准，就把它们整理成和 HumanEval 一样的{task_id, prompt, test}格式，丢进dataset字段，跑一遍就有答案。这比看任何榜单都直接，因为题目来自你自己的代码库。

如果你要长期做这件事，建议把模型对话页面收藏起来，遇到某个模型返回异常时，可以单独开一个会话手动复现，快速判断是模型问题还是你的脚本问题：https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=chat&utm_campaign=rewrite

对于需要把代码生成接进日常编码流程、或者做 Agent 自动改代码的场景，单次对比跑完只是第一步，后面还要考虑稳定调用、额度管理和多模型切换策略，这类需求可以看 Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite

最后给一个实用技巧：每次改完config.toml或settings.json，先只跑 5 条题目做冒烟测试，确认指标没有异常跳变，再跑全量。我踩过的坑是一次性改了 prompt 模板和 temperature 两个变量，结果跑完 164 条才发现分数暴跌，回头排查花了半小时——控制变量这件事，在对比实验里怎么强调都不过分。