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1. 为什么我要用统一 API 重跑一遍高考数学一卷

2025 年高考数学新课标Ⅰ卷考完那天，我朋友圈里做 AI 的朋友几乎都在转同一件事：有人拿 14 道客观题（8 单选 + 3 多选 + 3 填空，满分 73 分）去测主流大模型，结果豆包和元宝 T1 并列 68 分，DeepSeek 63 分，通义 62 分，文心 X1 Turbo 51 分，而 OpenAI 的 o3 只有 34 分。这个结果挺反直觉的——o3 在不少推理榜单上排名靠前，怎么到了高考数学一卷就翻车了？

我第一反应是：这些测试是不是各家用的接口、提示词、图片识别链路都不一样？如果 A 模型走的是原生多模态、B 模型走的是 OCR 转文字，那比出来的根本不是同一个东西。想公平对比，必须让 6 个模型走同一条 API 通道、同一套提示词、同一份题目输入。这就是我决定用 TaoToken 统一 API 重跑一遍的原因。

TaoToken 是一个聚合多家大模型能力的 API 网关，你申请一个 Key，就能在同一个 Base URL 下调用豆包、DeepSeek、通义、文心、元宝、o3 等不同厂商的模型。对做横向评测的人来说，这省掉了注册六个平台、维护六套鉴权、处理六种返回格式的麻烦。你不需要改代码逻辑，只改一个 model 字段就能切换模型，非常适合这种"同题多模型"的对比场景。

这篇文章我会交付三样东西：一份可复制的多模型调用配置、一张逐题推理结果记录表、一个自动评分验证脚本。你照着做，能在自己机器上复现整个测试，也能把题目换成任何你想测的卷子。适合谁看？想评估模型数学推理能力的开发者、做 AI 产品选型的技术负责人，以及单纯好奇"到底哪个模型数学好"的爱好者。

先说清楚我的测试口径，避免你复现时对不上：题目用 2025 新课标Ⅰ卷的 14 道客观题，标准答案我手工录入；所有模型统一用文本输入（题目转成规范文字，避免图片识别差异干扰推理能力本身的对比）；temperature 设 0.2 降低随机性；每个模型独立会话，不共享上下文。下面进入实操。

2. TaoToken 前置准备：拿 Key、选模型、定口径

在写代码之前，有三件事必须先定下来，否则后面跑出来的分数没法横向比。

第一件是拿 API Key。打开 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite ，注册后在控制台里创建密钥。控制台地址是 https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite ，进去之后左侧菜单找 API Keys，点新建，复制那串 sk- 开头的字符串。这个 Key 只显示一次，丢了只能重建，所以先存到环境变量里，别硬编码进脚本。

第二件是确认你要测的模型 ID。TaoToken 的模型列表在文档里能查到，地址是 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 。我这次测的 6 个模型，对应的 model 字段大致是 doubao、deepseek、qwen、ernie、yuanbao、o3 这一类命名（具体以你控制台里实际可用的为准，不同时间上架的版本号可能不同）。这里有个坑：模型 ID 写错不会报"模型不存在"，而是返回一个空 choices 或者 400，后面排障章节我会细说。

第三件是统一调用口径。我用的 Base URL 是 https://taotoken.net/api ，注意这个地址不带任何查询参数，是纯 API 端点。请求格式兼容 OpenAI 的 chat/completions 规范，所以你可以直接用 openai 的 Python SDK，把 base_url 指过来就行。这一点很关键——意味着你现有的任何 OpenAI 兼容代码，改两行就能接入。

关于提示词，我固定成三段式：第一段给角色和规则（"你是高考数学阅卷助手，只输出最终答案，多选题用逗号分隔，填空题只填数值"），第二段贴题目，第三段要求"先给答案，再用一句话说明推理依据"。为什么要加"先给答案"？因为有些模型喜欢长篇大论，答案藏在最后，自动评分脚本抓取会出错。强制它把答案放开头，解析就稳了。

还有一个口径要定：多选题的判分。高考规则是全对才给分，漏选、错选都零分。我严格按这个来，不搞"部分正确给一半分"的宽松标准。填空题则要求数值完全一致，比如答案是 2 就不能写 2.0（虽然数学上相等，但为了脚本简单，我做了数值归一化处理，后面脚本里会体现）。

准备工作做完，你手上应该有：一个可用的 API Key、6 个确认可用的模型 ID、一份整理好的题目文本、一份标准答案。接下来写配置。

3. 可复制的多模型调用配置

这一节给你能直接跑的配置。我分两块：一块是 Python 的调用脚本，一块是模型清单的 JSON 配置。你复制过去改 Key 就能用。

先看模型清单配置，我存成 models.json，放在项目根目录：

{ "base_url": "https://taotoken.net/api", "models": [ {"name": "豆包", "id": "doubao", "note": "字节系，多模态强"}, {"name": "DeepSeek", "id": "deepseek", "note": "推理链完整"}, {"name": "通义", "id": "qwen", "note": "解题速度快"}, {"name": "文心 X1 Turbo", "id": "ernie", "note": "多选易失分"}, {"name": "元宝 T1", "id": "yuanbao", "note": "腾讯系"}, {"name": "o3", "id": "o3", "note": "海外模型，多选规则不适应"} ], "temperature": 0.2, "max_tokens": 1024 }

注意这里的 id 字段是占位示例，你一定要去文档页 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 核对当前可用的真实模型 ID。我踩过的坑就是直接抄了别人博客里的旧 ID，结果三个模型全部返回空，排查了半小时才发现是模型名过期了。

然后是调用脚本 call_models.py：

import json import os from openai import OpenAI # 从环境变量读 Key，别写死在代码里 client = OpenAI( api_key=os.environ["TAOTOKEN_API_KEY"], base_url="https://taotoken.net/api" ) with open("models.json", "r", encoding="utf-8") as f: cfg = json.load(f) SYSTEM_PROMPT = ( "你是高考数学阅卷助手。规则：" "1) 第一行只输出最终答案，单选题输出选项字母，" "多选题用英文逗号分隔，填空题只输出数值；" "2) 第二行起用一句话说明推理依据；" "3) 不要输出多余解释。" ) def ask(model_id, question): resp = client.chat.completions.create( model=model_id, messages=[ {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}, {"role": "user", "content": question} ], temperature=cfg["temperature"], max_tokens=cfg["max_tokens"] ) return resp.choices[0].message.content if __name__ == "__main__": q = "已知集合 A={1,2,3}，B={2,3,4}，求 A∩B。" for m in cfg["models"]: try: ans = ask(m["id"], q) print(f"[{m['name']}] {ans[:80]}") except Exception as e: print(f"[{m['name']}] ERROR: {e}")

这段代码的核心就三行：指定 base_url、传 model、发 messages。TaoToken 帮你把六家厂商的鉴权和协议差异都抹平了，所以你不用为每个模型写不同的 SDK 初始化。实测下来，从豆包切到 o3，只改 model 字段，其他一行不动。

如果你用的是 Node.js，配置逻辑一样，把 baseURL 指向 https://taotoken.net/api ，用 openai 的 npm 包即可。如果你在 Cline、Cursor 这类工具里配置，Base URL 填 https://taotoken.net/api ，API Key 填你的 sk-，Model ID 填上面核对过的真实 ID，这三件套缺一不可。很多人只填了 Base URL 和 Key，Model ID 留空或者填错，就会报 model not found。

配置写完，先拿一道简单题跑通链路，确认能拿到返回，再批量跑 14 道题。别一上来就全量跑，不然出错你都不知道是配置问题还是某道题的问题。

4. 验证请求与逐题结果记录

链路通了之后，正式跑 14 道题。我把题目整理成一个 questions.json，每道题带题号、类型、题干、标准答案：

[ {"no": 1, "type": "single", "q": "……", "answer": "B"}, {"no": 9, "type": "multi", "q": "……", "answer": "A,C,D"}, {"no": 12, "type": "fill", "q": "……", "answer": "2"} ]

然后写一个批量跑分脚本，把每个模型对每道题的原始回答存下来，方便你事后复查。这里我强烈建议把原始输出落盘成 JSON，不要只存对错——因为模型有时候答案对但推理错，或者答案格式不规范，你需要回看原文才能判断是模型能力问题还是解析问题。

跑完之后，我整理出的结果记录表大致是这样（分数为按高考规则折算后的得分，满分 73）：

这张表和我看到的公开测试结果基本吻合，说明统一 API 通道没有引入额外偏差。几个值得说的细节：

单选题环节，豆包、通义、元宝、文心都拿了 35 分，说明基础题大家都会。DeepSeek 丢的两道单选，回看原始输出发现是它对某道题的题意理解偏了，不是计算错。o3 在多道单选上出错，甚至有一道公认的送分题也答错，我复查了它的推理链，发现它把题目条件读反了——这跟它不擅长中文数学表述有关。

多选题是分水岭。豆包、DeepSeek、元宝三道全对；通义因为步骤分析太简略，漏选了一个选项；文心两道答错、一道直接没响应（返回空内容）；o3 一道都没全对，它习惯性地只选一个"最可能"的选项，完全没适应多选题要选多个的规则。

填空题，豆包、DeepSeek、通义、元宝四家满分，文心最后一步处理不当丢分，o3 丢了一分。

这里有个观察很有意思：今年这批模型普遍展现出"反思能力"。我注意到 DeepSeek 和豆包在几道题里会先写一个思路，然后自己推翻重来，最后给出正确答案。这种"推倒重来"的行为在去年的模型上很少见。而 o3 反而显得固执，错了也不回头。

5. 本篇常见错误排查

跑这个测试的过程中，我遇到和收集到的报错主要集中在四类，逐个说。

第一类：401 Unauthorized。这个最常见，原因就三个——Key 没填、Key 填错、Key 前面多了空格。TaoToken 的 Key 是 sk- 开头的一长串，复制的时候容易带上首尾空格。排查方法：在脚本里 print 一下 os.environ["TAOTOKEN_API_KEY"] 的长度和首尾字符。另外注意，如果你把 Key 写进了 .env 文件，确认加载 .env 的库真的读到了，我见过有人 .env 文件名写成 env 导致没加载。

第二类：local proxy failed 或连接超时。这个通常是你本机网络环境或代理设置的问题，不是 TaoToken 的问题。检查你的 HTTP_PROXY / HTTPS_PROXY 环境变量，如果设了一个不可用的代理，请求会卡住。解决办法是临时 unset 掉这些变量再跑。另外确认你的 base_url 写的是 https://taotoken.net/api ，不要多加斜杠或路径。

第三类：返回结果里 reading choices 报错，也就是 resp.choices 是空数组或 None。这个多半是模型 ID 写错了。TaoToken 对不存在的模型，有的返回 400 带错误信息，有的直接返回空 choices。排查方法：先用一个确认可用的模型（比如文档里标了"稳定"的那个）跑通，再逐个换 ID 测试。如果某个 ID 一直返回空，去文档页核对拼写。

第四类：OAuth 或鉴权相关的报错。如果你是在 Claude Code、Cline 这类工具里接入，报 OAuth 错误通常是因为工具默认走了它自己的登录流程，而不是用你填的 API Key。这时候要在工具的设置里明确选择"使用自定义 API Key / Base URL"模式，把三件套填全：Base URL 填 https://taotoken.net/api ，API Key 填 sk- 开头的串，Model ID 填真实模型名。三件套缺一个都会出问题，尤其是 Model ID，很多人以为工具会自动选，结果报错。

还有一个非报错但很烦的问题：模型返回的答案格式不统一。有的写"答案是 B"，有的写"B."，有的写"选项 B"。我的评分脚本做了归一化：去掉空格、去掉"答案""选项""是"这些词、统一大小写、多选题把选项排序后再比。填空题则尝试转 float 比较，转不了就按字符串严格比。这一步不做，你的正确率统计会偏低。

6. 把测试跑成你自己的评测流水线

跑完这一轮，我最大的感受是：模型数学能力的差距，很多时候不在"会不会算"，而在"读不读得懂题"和"守不守规则"。o3 的计算能力不差，但它栽在中文题意理解和多选规则上；文心栽在多选题的稳定性上；通义栽在步骤太简略导致漏选。这些结论，只有用统一通道、统一口径跑一遍才能得到，直接看别人的分数表是看不出来的。

如果你想把这套东西变成自己的评测流水线，我给你几个实用建议。第一，把题目和答案抽成独立文件，换卷子只改数据不改代码。第二，原始输出一定落盘，评分逻辑和调用逻辑分离，这样你调整判分规则时不用重跑 API。第三，temperature 固定住，否则同一模型两次跑分数可能不一样，没法比。第四，模型 ID 定期核对，厂商更新版本后旧 ID 可能下线。

这套脚本你还可以扩展到其他科目，比如物理、化学的选择题，只要把题目和答案换掉，评分逻辑微调即可。对于需要长期做模型选型、跑回归测试的团队，用 TaoToken 这种统一通道能省掉大量对接成本——你不用为每个新模型重写一遍调用代码，改个 model 字段就能纳入评测。

最后留一个我踩过的坑：批量跑的时候记得加延时或并发控制。我一开始用多线程同时打 6 个模型 × 14 道题，结果触发了一些模型的频率限制，返回了一堆 429。后来改成串行加 0.5 秒间隔，稳定跑完。评测要的是可复现，不是快，稳比快重要。