并发一高，Agents API 与 TaoToken 的 Key 在 Codex harness 怎么限

1. 并发一高就 429：先把 Agents API + Codex harness 的限流面拆开

如果你在 Codex harness 里用 Agents API 公测版跑批量任务，并发一高常见的是 429、流式连接中断、任务卡在队列里。先去 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_harness_concurrency 拿 TaoToken Key，再把请求 Base URL 设为 https://taotoken.net/api，后面所有压测、限流、排障都围绕这把 Key 展开。这里不要把“并发”简单理解成线程数：Agents API 公测版把 Codex 的 harness 和基础设施托管在云端，一次 API 调用可以驱动一个云端任务，但你的客户端、Key、账号、模型、云端排队层都可能成为瓶颈。真正要拆开的是三层：第一层是本地客户端并发，比如你一次起了多少个codex exec；第二层是 TaoToken Key 侧的速率与并发限制，通常表现为 HTTP 429、Retry-After、响应变慢；第三层是 Codex harness 云端任务队列，表现为任务长时间 pending、流式输出中断、超时后无结果。很多“并发一高就失败”的问题，并不是模型不能用，而是客户端没有做并发闸门、重试没有退避、任务没有幂等键，导致短时间把 Key 和 harness 都打到限流边界。本文按可复现的方式走一遍：先配置 Codex 的config.toml，再用 Agents API 兼容 client 指向 TaoToken，接着用不同并发档位压测，最后根据 429、超时和 P95 延迟决定队列参数。整个过程只在本地测试仓库执行，不要让 Agent 直接连接生产库，也不要把压测任务设计成写库或改线上数据。

并发限制的关键认知是：限流不是单一数字。你可能在并发 5 时完全稳定，但在并发 10 时开始出现零星 429；也可能客户端并发只有 3，但每个任务内部又发起了多个子请求，等效并发被放大。Agents API 的 Codex harness 是云端托管，单次 API 调用驱动一个 harness 任务，任务内部可能还有工具调用、文件读取、代码执行等步骤。因此，限流观察要同时记录“外层 API 调用并发”和“任务内部工具调用次数”。如果你只盯着外层并发，很容易忽略内部放大。建议在压测时固定任务类型，例如只读总结 README、只读解释目录结构、只读生成变更说明，避免写文件、提交代码、访问外部数据库。这样得到的限流结果才有可比性。下面先给出最小配置，再进入压测。

2. TaoToken Key 与 Base URL：Codex config.toml 最小可复制配置

先把 Key 准备好。在 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_config_toml 创建 Key，或在 API Keys 页 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_harness_keys 管理已有 Key。Key 占位符统一写成YOUR_API_KEY，不要提交到 Git。Codex 侧使用~/.codex/config.toml，核心是把 provider 的base_url指向https://taotoken.net/api，并让 Codex 从环境变量读取 Key。注意：Codex 不要套ANTHROPIC_*，那是 Claude Code 侧的环境变量；Codex 用TAOTOKEN_API_KEY或你在 provider 里声明的env_key。

# ~/.codex/config.toml model = "gpt-5-codex" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY" wire_api = "responses" # 如果你的 Codex 版本或 TaoToken 控制台要求 chat completions， # 以实际文档为准调整 wire_api，不要同时混用两套协议。

Linux / macOS 设置环境变量并验证：

export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY" codex --version codex exec "只读任务：总结当前目录 README 的章节结构，不要修改文件"

Windows PowerShell 设置方式：

$env:TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY" codex --version codex exec "只读任务：总结当前目录 README 的章节结构，不要修改文件"

如果你用 Agents API 的 Python SDK 驱动 Codex harness，则把 client 的base_url指向 TaoToken。下面是一个最小 client 示例，模型名和 API 形态按你安装的 SDK 版本、TaoToken 控制台可用模型替换：

import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.getenv("TAOTOKEN_API_KEY", "YOUR_API_KEY"), base_url="https://taotoken.net/api", ) # 这里只演示 client 初始化。 # Agents API / Codex harness 的具体调用方法以你安装的 SDK 版本为准， # 不要把一个异步 Agent 任务写成无限重试的同步循环。

配置完成后，先用单任务验证链路，不要一上来就并发 20。单任务成功只能说明 Key、Base URL、模型名和网络路径可用；它不能证明并发安全。接下来要做的是固定任务、固定输入、逐级提升并发，并记录 429、超时、P95 延迟和首次失败位置。

3. 单 Key 并发压测：Codex harness 参数矩阵与 429 记录方法

压测目标不是“把服务打挂”，而是找到你当前 Key 和 harness 的稳定并发区间。建议参数矩阵如下：并发档位1、2、5、10、20，每档任务数20，任务类型固定为只读总结，单任务超时120s，客户端最大重试3，重试退避从2s开始。记录字段包括：成功数、429 数、其他错误数、P95 延迟、首次 429 出现在第几个任务、是否出现流式中断。如果你用 Codex CLI，可以在本地仓库根目录运行下面的 Python 脚本。它通过asyncio.Semaphore控制外层并发，通过codex exec驱动 Codex harness，并把 429 关键字记录下来。

# codex_concurrency_probe.py import asyncio import os import re import time from pathlib import Path CONCURRENCY_LEVELS = [1, 2, 5, 10, 20] TASKS_PER_LEVEL = 20 TIMEOUT_SECONDS = 120 LOG_DIR = Path("./codex-probe-logs") LOG_DIR.mkdir(exist_ok=True) async def run_one(level: int, index: int, sem: asyncio.Semaphore): async with sem: prompt = ( f"只读任务 {index}: 总结当前仓库 README 的章节结构，" "不要修改文件，不要执行写操作，不要访问生产数据库。" ) started = time.perf_counter() env = os.environ.copy() env.setdefault("TAOTOKEN_API_KEY", "YOUR_API_KEY") proc = await asyncio.create_subprocess_exec( "codex", "exec", prompt, stdout=asyncio.subprocess.PIPE, stderr=asyncio.subprocess.STDOUT, env=env, ) try: out, _ = await asyncio.wait_for( proc.communicate(), timeout=TIMEOUT_SECONDS, ) except asyncio.TimeoutError: proc.kill() await proc.wait() elapsed = time.perf_counter() - started return { "level": level, "index": index, "status": "timeout", "elapsed": elapsed, "tail": "本地超时", } text = out.decode("utf-8", errors="ignore") elapsed = time.perf_counter() - started status = "ok" if re.search(r"429|Too Many Requests|rate limit", text, re.I): status = "429" elif proc.returncode != 0: status = "error" log_file = LOG_DIR / f"level-{level}-task-{index}.log" log_file.write_text(text, encoding="utf-8") return { "level": level, "index": index, "status": status, "elapsed": elapsed, "tail": text[-300:], } async def run_level(level: int): sem = asyncio.Semaphore(level) tasks = [ run_one(level, i, sem) for i in range(1, TASKS_PER_LEVEL + 1) ] results = await asyncio.gather(*tasks) ok = sum(r["status"] == "ok" for r in results) hit_429 = sum(r["status"] == "429" for r in results) timeout = sum(r["status"] == "timeout" for r in results) error = sum(r["status"] == "error" for r in results) elapsed = sorted(r["elapsed"] for r in results) p95_index = max(0, int(len(elapsed) * 0.95) - 1) p95 = elapsed[p95_index] first_429 = next( (r["index"] for r in results if r["status"] == "429"), None, ) print( f"并发={level:>2} 成功={ok:>2} 429={hit_429:>2} " f"超时={timeout:>2} 错误={error:>2} " f"P95={p95:.2f}s 首次429位置={first_429}" ) async def main(): for level in CONCURRENCY_LEVELS: await run_level(level) await asyncio.sleep(5) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())

运行前确认当前目录是测试仓库，并已导出TAOTOKEN_API_KEY：

export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY" python3 codex_concurrency_probe.py

你会得到类似下面的记录模板。注意，下面数字是示例环境下的记录格式，不是 TaoToken 或 Codex harness 的固定阈值，你的账号、模型、任务长度、网络环境不同，结果会变化。真正有价值的是你替换成自己的记录后，观察稳定区间在哪里。

如果并发 1 和 2 稳定、5 偶尔 429、10 明显失败，那么生产队列的默认并发不要直接取 10，而应取 3 或 4，并把超出部分放进本地队列。这里的“生产队列”不是指数据库队列，而是你客户端自己的任务调度队列。也不要让 Agent 直连生产库，压测任务只读本地仓库即可。

4. 从 429 到稳定队列：Semaphore、退避和幂等键

看到 429 后，最差的做法是立即重试。正确顺序是：先读响应头或日志里的Retry-After，没有就指数退避加随机抖动；再把并发闸门降到稳定档位；最后给每个任务加幂等键，避免重试导致重复执行。对于 Codex harness，一次 API 调用可能已经创建了云端任务，客户端超时并不代表云端没有继续执行。因此，幂等键要尽量使用稳定任务 ID，例如仓库路径、commit、任务类型、输入内容的哈希，而不是每次重试都生成新 UUID。

下面是一个带并发闸门和退避的 Python 骨架，适合包在codex exec或 Agents API 调用外层。它不会消除服务端限流，但能避免客户端把限流放大成雪崩。

import asyncio import hashlib import os import random import re import time from asyncio import Semaphore MAX_CONCURRENCY = 4 MAX_RETRY = 4 sem = Semaphore(MAX_CONCURRENCY) seen_tasks = set() def task_key(prompt: str) -> str: return hashlib.sha256(prompt.encode("utf-8")).hexdigest()[:16] async def run_codex_once(prompt: str) -> str: env = os.environ.copy() env.setdefault("TAOTOKEN_API_KEY", "YOUR_API_KEY") proc = await asyncio.create_subprocess_exec( "codex", "exec", prompt, stdout=asyncio.subprocess.PIPE, stderr=asyncio.subprocess.STDOUT, env=env, ) out, _ = await proc.communicate() return out.decode("utf-8", errors="ignore") async def run_codex_with_backoff(prompt: str) -> str: key = task_key(prompt) if key in seen_tasks: return f"skip duplicated task: {key}" seen_tasks.add(key) async with sem: for attempt in range(MAX_RETRY + 1): text = await run_codex_once(prompt) if not re.search(r"429|Too Many Requests|rate limit", text, re.I): return text wait = min((2 ** attempt) + random.random(), 30) print(f"任务 {key} 触发限流，第 {attempt + 1} 次等待 {wait:.1f}s") await asyncio.sleep(wait) raise RuntimeError(f"任务 {key} 重试耗尽") async def main(): prompts = [ f"只读任务 {i}: 总结当前目录 README 的目录结构，不修改文件。" for i in range(1, 41) ] results = await asyncio.gather( *(run_codex_with_backoff(p) for p in prompts), return_exceptions=True, ) for item in results: if isinstance(item, Exception): print("失败：", item) else: print("完成：", item[:120].replace("\n", " ")) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())

并发闸门建议从 2 到 4 开始，而不是从 20 开始。每提升一档，至少观察 20 个任务，并记录 P95。若 P95 明显上升但 429 不多，说明任务在云端排队，不一定立刻切并发；若 429 和超时同时增加，就应该降并发并增加退避。对于长任务，可以把大任务拆成多个短任务，每个短任务只读一个小目录，减少单次 harness 执行时间。不要在一个 API 调用里塞入几十个工具步骤，也不要让 Agent 直接连接生产库执行 SQL；需要 SQL 时，由读者在本地或安全环境手动执行，再把结果作为文本输入。

另外，流式输出中断不等于任务一定失败。部分客户端在长时间无数据时会主动断开，而云端 harness 可能仍在执行。你的重试逻辑要区分“客户端本地超时”和“服务端返回 429”。前者可以延长读超时或改轮询任务状态，后者必须退避。记录日志时，把请求 ID、任务 key、并发档位、开始时间、结束时间、HTTP 状态、错误摘要写进结构化日志，后续才能判断是 Key 限流、harness 排队还是客户端问题。

5. Claude Code 与 CC Switch：同一把 Key 的侧车配置边界

虽然本文主线是 Codex harness，但很多团队会同时用 Claude Code 和 Codex，于是把同一把 TaoToken Key 配到多个工具里。这里必须区分变量命名：Claude Code 使用ANTHROPIC_*，Codex 使用config.toml和TAOTOKEN_API_KEY。不要把ANTHROPIC_BASE_URL或ANTHROPIC_AUTH_TOKEN写进 Codex 配置，否则 Codex 读不到，还会误判为 provider 配置错误。

Claude Code 的settings.json示例：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_API_KEY", "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-4-5" } }

如果你的 Claude Code 版本使用ANTHROPIC_API_KEY，也按官方说明替换，但不要在 Codex 里混用。CC Switch 可以理解为多供应商配置切换器，配置时填三件套：Base URL、API Key、模型名。可按下表填写：

CC Switch 三件套的作用是快速切换不同配置，但它不会替你解决并发限流。如果你在 Claude Code 和 Codex 里共用同一把 Key，那么两边的并发会叠加。压测时最好只启用一个客户端，或给不同项目使用不同 Key，便于观察限流归属。若必须在同一台机器同时跑，建议给 Codex 设置更低的并发闸门，例如 2 到 3，避免 Claude Code 的交互请求被批量任务挤掉。对于需要登录、审批、长上下文的操作，保持交互式使用，不要混进批量并发队列。

Claude Code 的文档入口见文末 CTA。配置完成后，先用单轮对话验证 Base URL 和 Key，再开启批量任务。Claude Code 侧不要套 Codex 的config.toml，Codex 侧也不要套ANTHROPIC_*，这是两套独立配置。

6. 文末 CTA：模型对话、Coding Plan、创建 Key、Claude Code 文档

如果你还没有 TaoToken Key，先到 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_harness_cta 完成注册和 Key 创建。推荐路径按下面顺序走：

1. 先用模型对话验证 Key 和模型是否可用：https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_harness_chat
2. 如果要长期跑 Codex harness、Claude Code 或批量任务，查看 Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_harness_plan
3. 在控制台创建和管理 API Key：https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_harness_keys
4. 需要配置 Claude Code 时看文档：https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=codex_harness_claude_code

最后再强调一次并发配置结论：Codex 侧用~/.codex/config.toml，Base URL 写https://taotoken.net/api，Key 用YOUR_API_KEY占位并放到环境变量；Claude Code 侧用settings.json和ANTHROPIC_*；CC Switch 填 Base URL、API Key、模型名三件套。压测从并发 1、2、5、10 逐级做，记录成功数、429、超时和 P95，把稳定档位作为生产队列上限，再配合 Semaphore、指数退避和幂等键。这样即使并发升高，也能把失败限制在可观测、可重试、可降级的范围内。