1. docmd 的 AI 助手和 MCP 为什么要分开记账
docmd 一条命令把 Markdown 资料变成文档站，自带 AI 助手和 MCP，但接入 TaoToken 后，很多研发成本负责人发现 AI 助手和 MCP 的 Token 消耗混在同一个 Key 里，月底对账只能看到一个总数。解决路径是让 docmd 的 AI 助手和 MCP 统一走 TaoToken，Base URL 设为 https://taotoken.net/api。
接下来常见的接入问题通常从 401 开始。docmd 的 AI 助手默认可能指向某个模型服务，当你换成自建网关或兼容接口时，如果 Base URL 和 Key 没有同时改，就会在聊天窗口里直接报鉴权失败。MCP 侧也一样，很多 MCP Server 会读取环境变量里的 API Key，如果只改了 AI 助手的配置，MCP 调用仍然走旧通道，于是出现“助手能聊天、MCP 却报错”的割裂状态。
对研发成本负责人来说，更麻烦的是账单混流。AI 助手回答文档问题时消耗的 Token，和 MCP 工具去索引、检索、总结时消耗的 Token，全部混在同一个 API Key 下。月底只能看到一个汇总数字，无法判断是文档问答量涨了，还是某个 MCP 循环调用失控。
所以真正要做的不是简单填一个 Key，而是设计 Key 的隔离和日志字段，让 AI 助手与 MCP 的消耗可以分别归集。下面从最小配置开始。
2. docmd AI 助手接入 TaoToken 的最小配置路径
2.1 在 TaoToken 创建 Key 并确认 Base URL
进入 TaoToken 控制台 后，先创建两个 API Key：一个给 docmd AI 助手，备注为docmd-ai-assistant；另一个给 docmd MCP Server，备注为docmd-mcp-server。这样做的目的是从源头把两类调用分开，后面账单里可以直接按 Key 别名筛选。
创建完成后，记录两个 Key 的值，分别替换到对应的配置里。Base URL 统一使用：
https://taotoken.net/api注意 Base URL 不要在末尾多写/v1或/chat/completions，具体路径由 docmd 的 AI 助手或 MCP 客户端拼接。如果客户端要求填写完整路径，请参考其文档，但供应商根地址保持为上述值。
2.2 docmd AI 助手的通用环境变量配置
docmd 的 AI 助手如果支持 OpenAI 兼容接口，通常可以通过环境变量或项目配置文件指定模型服务。以下示例以环境变量方式给出，变量名请以 docmd 实际读取的为准。如果 docmd 读取的是OPENAI_BASE_URL和OPENAI_API_KEY，可以这样写：
export OPENAI_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY"如果 docmd 的 AI 助手使用独立的配置文件，例如项目根目录下的.docmd.env或类似文件，把相同键值写进去即可。关键点是：Base URL 指向 TaoToken，Key 使用刚才创建的docmd-ai-assistant专用 Key。
对于使用 Claude Code 作为文档编写辅助的团队，配置方式不同。Claude Code 读取settings.json，并通过ANTHROPIC_*环境变量连接模型服务。示例：
{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_API_KEY", "ANTHROPIC_MODEL": "你选择的模型名" } }把这段配置放到 Claude Code 的settings.json中，或者通过 CC Switch 管理。注意ANTHROPIC_AUTH_TOKEN填 TaoToken 创建的 Key，不要填成其他平台的 Key。
如果同时在用 Codex，它的配置格式是config.toml，且不能套用ANTHROPIC_*变量。Codex 示例：
model_provider = "taotoken" model = "你选择的模型名" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY"然后在环境变量中设置：
export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY"CC Switch 三件套可以理解为：供应商地址、API Key、模型名称。在 CC Switch 中添加一个 TaoToken 供应商，地址填https://taotoken.net/api，Key 填YOUR_API_KEY，模型按需选择。这样切换配置时不会把 Claude Code 的ANTHROPIC_*误写到 Codex 的config.toml里。
3. MCP 调用记账的核心：把 docmd MCP Server 的 Key 隔离出来
3.1 为什么不能和 AI 助手共用一个 Key
docmd 自带的 MCP 通常包含若干工具，例如文档检索、目录生成、内容摘要等。MCP 客户端在调用这些工具时，背后可能触发多次模型请求：第一次是模型决定调用哪个工具，第二次是模型根据工具返回结果生成回答。如果 MCP Server 和 AI 助手共用同一个 API Key，那么账单里只能看到一个汇总数字，无法区分是用户在聊天框里提问产生的消耗，还是 MCP 工具在后台索引文档产生的消耗。
对研发成本负责人来说，这会导致两个问题：第一，无法为 MCP 调用设置独立的预算告警；第二，一旦某个 MCP 工具出现循环调用，它会带着 AI 助手的 Key 一起跑高费用，排查时难以定位。
3.2 在 MCP 客户端配置中注入独立 Key
在 MCP 客户端的 Server 配置里，为 docmd MCP Server 单独设置环境变量。以下是一个通用示例，具体字段名请以你使用的 MCP 客户端为准：
{ "mcpServers": { "docmd-mcp": { "command": "docmd", "args": ["mcp", "--stdio"], "env": { "OPENAI_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "OPENAI_API_KEY": "YOUR_API_KEY" } } } }这里的YOUR_API_KEY应该替换为docmd-mcp-server专用 Key，而不是 AI 助手那个 Key。如果 docmd MCP Server 读取的变量名不是OPENAI_*，请换成它实际支持的名称，但值保持一致：Base URL 是https://taotoken.net/api，Key 是 MCP 专用 Key。
3.3 MCP 调用日志里必须记录的字段
为了让记账可复现，调用日志至少应该包含以下字段：
timestamp：请求发生时间，精确到毫秒。request_id：TaoToken 返回的请求 ID，用于对账。key_alias：Key 备注，例如docmd-ai-assistant或docmd-mcp-server。caller：调用来源，例如docmd-ai-chat、docmd-mcp-tool。mcp_tool_name：如果是 MCP 调用，记录工具名，例如search_docs、summarize_page。session_id：会话 ID，用于把同一轮对话里的多次模型调用串起来。model：模型名称。input_tokens：输入 Token 数。output_tokens：输出 Token 数。total_tokens：总 Token 数。latency_ms：耗时，毫秒。status：HTTP 状态码或业务状态。
这些字段中，key_alias和caller是区分 AI 助手与 MCP 消耗的关键。如果 TaoToken 的调用日志已经提供 Key 备注和请求来源，直接导出即可；如果缺少，就需要在 docmd 侧或 MCP 客户端侧补日志。
4. 可复现的调用日志字段与 Token 消耗对照表
下面给出一份本地日志示例，格式为 JSON Lines，每行一条记录。你可以把 TaoToken 导出的日志与本地日志按request_id关联，得到完整的消耗视图。
{"timestamp":"2025-06-01T10:12:01.245Z","request_id":"req_01HX...","key_alias":"docmd-ai-assistant","caller":"docmd-ai-chat","mcp_tool_name":null,"session_id":"sess_abc","model":"gpt-4o-mini","input_tokens":812,"output_tokens":263,"total_tokens":1075,"latency_ms":1840,"status":200} {"timestamp":"2025-06-01T10:12:03.102Z","request_id":"req_01HY...","key_alias":"docmd-mcp-server","caller":"docmd-mcp-tool","mcp_tool_name":"search_docs","session_id":"sess_abc","model":"gpt-4o-mini","input_tokens":1544,"output_tokens":98,"total_tokens":1642,"latency_ms":920,"status":200} {"timestamp":"2025-06-01T10:12:05.887Z","request_id":"req_01HZ...","key_alias":"docmd-mcp-server","caller":"docmd-mcp-tool","mcp_tool_name":"summarize_page","session_id":"sess_abc","model":"gpt-4o-mini","input_tokens":2301,"output_tokens":410,"total_tokens":2711,"latency_ms":2210,"status":200}基于这类日志，可以整理出 Token 消耗对照表，方便向团队解释成本构成。
| 调用类型 | 典型输入 Token | 典型输出 Token | 说明 |
|---|---|---|---|
| docmd AI 助手：文档问答 | 600 - 1200 | 150 - 400 | 用户提问 + 检索到的文档片段 |
| docmd AI 助手：生成摘要 | 1000 - 2500 | 200 - 500 | 长文档摘要，输入随文档长度上涨 |
| docmd MCP：search_docs | 1200 - 2000 | 50 - 150 | 工具描述 + 查询语句 + 返回片段 |
| docmd MCP：summarize_page | 2000 - 4000 | 300 - 800 | 整页内容摘要，输入 Token 较高 |
| docmd MCP：批量索引 | 3000 - 8000 | 100 - 300 | 批量处理时容易累积高消耗 |
这张表不是定价表，而是用来判断某次账单异常时，哪个环节更可能是消耗大头。比如发现docmd-mcp-server的total_tokens突然从每天 5 万涨到 50 万，而docmd-ai-assistant没有变化，那么优先检查 MCP 工具是否被批量触发。
5. 账单排查清单：docmd + MCP 场景下的 12 个检查点
当研发成本负责人发现 TaoToken 账单异常时，可以按以下清单逐项排查：
- Key 是否按用途隔离：docmd AI 助手和 docmd MCP Server 是否使用了不同的 Key，并在 TaoToken 控制台填写了备注。
- Base URL 是否统一：AI 助手和 MCP 是否都指向
https://taotoken.net/api，有没有某个客户端还连着旧地址。 - MCP 工具是否循环调用：检查
mcp_tool_name是否在短时间内重复出现，尤其是search_docs和summarize_page。 - 上下文是否过长：文档问答是否携带了过多历史消息，导致
input_tokens持续偏高。 - 是否误用高单价模型：确认 docmd AI 助手和 MCP 使用的模型是否符合预算，避免测试流量跑到高配模型。
- 是否开启缓存或复用：相同文档的摘要和检索是否有本地缓存，避免重复消耗 Token。
- 并发是否过高：批量索引或多人同时问答时，
latency_ms和status是否出现大量重试。 - Key 是否泄露：检查是否有未知
caller或异常 IP 使用你的 Key。 - 日志字段是否完整：
request_id、key_alias、caller是否都记录，否则无法对账。 - 是否有重试风暴：状态码 429 或 5xx 之后的自动重试会成倍增加 Token 消耗。
- 文档规模是否突变：最近是否新增了大量 Markdown 文件，导致 MCP 索引任务变重。
- 预算告警是否生效：在 TaoToken 控制台 为不同 Key 设置了用量提醒。
这份清单可以直接贴在团队的成本排查文档里。每次账单波动时，先看第 1、2、3 条，因为 Key 混用、Base URL 不一致和 MCP 循环调用是最常见的三个原因。
6. 从日志到看板：成本负责人的本地分析脚本
拿到日志后，可以用本地 Python 脚本做聚合。以下脚本读取本地的usage.jsonl文件，按key_alias和caller统计 Token 消耗。注意：脚本只读本地文件，不连接任何生产数据库。
import json from collections import defaultdict path = "usage.jsonl" summary = defaultdict(lambda: {"input": 0, "output": 0, "total": 0, "count": 0}) with open(path, "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: line = line.strip() if not line: continue record = json.loads(line) key = (record.get("key_alias", "unknown"), record.get("caller", "unknown")) summary[key]["input"] += record.get("input_tokens", 0) summary[key]["output"] += record.get("output_tokens", 0) summary[key]["total"] += record.get("total_tokens", 0) summary[key]["count"] += 1 for (key_alias, caller), agg in summary.items(): print(f"{key_alias:20s} {caller:20s} calls={agg['count']:5d} " f"input={agg['input']:8d} output={agg['output']:8d} total={agg['total']:8d}")运行后可以得到类似输出：
docmd-ai-assistant docmd-ai-chat calls= 312 input= 245670 output= 78234 total= 323904 docmd-mcp-server docmd-mcp-tool calls= 187 input= 512300 output= 45120 total= 557420如果发现docmd-mcp-server的total占比持续超过 60%，可以考虑为 MCP 工具增加结果缓存，或者把批量索引拆成低峰期任务。同时，可以在 TaoToken 控制台为docmd-mcp-server这个 Key 设置单独的预算上限，避免异常循环把整体费用拉高。
7. 下一步：模型对话、Coding Plan 与创建 Key
配置完成后，建议按以下路径完成接入和验证：
- 先通过 模型对话 快速验证 TaoToken 的 Key 和 Base URL 是否可用。
- 如果团队需要长期在编码工具和文档工具中使用，可以了解 Coding Plan，把常用模型和额度规划好。
- 回到 API Keys 管理页 创建
docmd-ai-assistant和docmd-mcp-server两个 Key，并填写备注。 - 如果同时使用 Claude Code，参考 Claude Code 文档 完成
settings.json配置。
最后再强调一次基础信息：Base URL 是https://taotoken.net/api，Key 占位符是YOUR_API_KEY。把 docmd 的 AI 助手和 MCP 调用分别用独立 Key 接入 TaoToken，日志字段里保留key_alias和caller，账单排查时就能一眼看出哪部分消耗来自文档问答，哪部分来自 MCP 工具。对于研发成本负责人来说，这比月底对着一个总数猜原因要可靠得多。更多信息可以访问 TaoToken 官网。
