DeepSeek-R1 上了 Artificial Analysis 智能指数榜：用 TaoToken 复现同一 Key 的响应波动

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1. 先明确目标：用同一把 Key 观察 DeepSeek-R1 的响应波动

DeepSeek-R1 这类推理模型在公开榜单上的表现，往往被浓缩成一个分数或一个名次。但真正落到日常调用里，开发者更关心的是另一件事：同一个模型、同一把 Key、同一道题，连续请求多次，首 token 延迟和输出内容会不会飘。本文就以 DeepSeek-R1 在 Artificial Analysis 智能指数榜上的公开表现为参照背景，用 TaoToken 提供的统一 API 入口，对固定 5 道推理题各重复请求 3 次，记录首 token 延迟与输出波动，并给出可直接复制的请求命令、重复响应对照表和一次完整返回原文。

需要先说明的是：TaoToken 本身不是榜单参赛方，本文也不对 TaoToken 做任何评分。Artificial Analysis 智能指数榜上的分数属于 DeepSeek-R1 模型在特定评测条件下的公开结果，与本文的本地复现数据是两套体系，不能混为一谈。本文不含排行分数，只做同一 Key 下的响应波动观察。如果你希望先跑通调用，可以打开官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate 了解入口，再按后文步骤接入。

产物很清晰：一份可复现的请求脚本、一张 5 题 × 3 次的延迟与输出对照表、一段完整返回原文，以及一份失败分支排查清单。目标读者是已经会基础 API 调用、但想观察推理模型稳定性的开发者。

2. 操作步骤：请求命令与重复调用脚本

2.1 准备环境与 Key

先在 TaoToken 控制台创建 API Key。控制台入口：https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_content=console&utm_campaign=generate 。创建后复制 Key，后续所有请求都用这一把 Key，这样才能观察“同一把 Key”的波动。API Keys 管理页：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_content=api-keys&utm_campaign=generate 。

Base URL 统一填https://taotoken.net/api，注意这里不加任何查询参数。模型 ID 使用 DeepSeek-R1 对应的标识，具体以官网模型列表为准。

2.2 单次请求命令（curl）

下面是一条最小可用的 curl 请求，用于验证连通性并观察首 token 延迟。把YOUR_API_KEY替换成你自己的 Key。

curl -s -w "\n---\nHTTP:%{http_code} TOTAL:%{time_total}s\n" \ https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "deepseek-r1", "messages": [ {"role": "user", "content": "一个笼子里有鸡和兔共35只，脚共94只，问鸡兔各几只？请给出推理过程。"} ], "stream": false }'

time_total是整段请求耗时，不是严格的首 token 延迟。要测首 token，需要用流式返回并记录第一个 chunk 到达的时间。下面给出流式版本。

2.3 流式请求测首 token 延迟

curl -sN \ https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "deepseek-r1", "messages": [ {"role": "user", "content": "一个笼子里有鸡和兔共35只，脚共94只，问鸡兔各几只？请给出推理过程。"} ], "stream": true }' | while IFS= read -r line; do if [ -z "$FIRST_TS" ] && [[ "$line" == data:* ]]; then FIRST_TS=$(date +%s.%N) echo "first_chunk_at=$FIRST_TS" fi echo "$line" done

2.4 批量重复脚本（5 题 × 3 次）

为了统计波动，用 Python 写一个循环脚本更省事。它会对 5 道固定推理题各请求 3 次，记录首 token 延迟、总耗时和输出文本。

import time, json, requests API = "https://taotoken.net/api/v1/chat/completions" KEY = "YOUR_API_KEY" MODEL = "deepseek-r1" QUESTIONS = [ "一个笼子里有鸡和兔共35只，脚共94只，问鸡兔各几只？请给出推理过程。", "甲乙两地相距300公里，两车相向而行，甲车60km/h，乙车40km/h，几小时后相遇？", "数列 2, 6, 12, 20, 30, 下一个数是多少？说明规律。", "三个连续整数之和为72，求这三个数。", "一件商品先涨价20%，再降价20%，最终价格与原价相比如何？" ] def call_once(q): headers = {"Authorization": f"Bearer {KEY}", "Content-Type": "application/json"} payload = {"model": MODEL, "messages": [{"role": "user", "content": q}], "stream": True} t0 = time.time() first = None chunks = [] with requests.post(API, headers=headers, json=payload, stream=True, timeout=120) as r: for line in r.iter_lines(decode_unicode=True): if not line or not line.startswith("data:"): continue if first is None: first = time.time() - t0 data = line[5:].strip() if data == "[DONE]": break try: obj = json.loads(data) delta = obj["choices"][0]["delta"].get("content", "") chunks.append(delta) except Exception: pass total = time.time() - t0 return first, total, "".join(chunks) results = [] for i, q in enumerate(QUESTIONS, 1): for r in range(1, 4): first, total, text = call_once(q) results.append({"q": i, "run": r, "first_token_s": round(first, 3), "total_s": round(total, 3), "len": len(text)}) print(results[-1]) with open("taotoken_r1_波动.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2)

运行后你会得到一份 JSON，里面是 15 条记录。把first_token_s和total_s汇总，就能看出同一把 Key 下的延迟波动范围。

3. TaoToken 接入与配置：Claude Code、Codex 与 CC Switch

TaoToken 的接入方式不止一种。除了上面的原生 HTTP 调用，它还兼容常见的编码工具配置。下面按工具分别说明。

3.1 Claude Code 配置

Claude Code 通过环境变量或settings.json读取 Anthropic 兼容配置。把 Base URL 指向 TaoToken 的 API 地址，Key 用你的 TaoToken Key。

settings.json示例：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_API_KEY": "YOUR_API_KEY", "ANTHROPIC_MODEL": "deepseek-r1" } }

如果你更习惯用环境变量，等价写法是：

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_API_KEY" export ANTHROPIC_MODEL="deepseek-r1"

Claude Code 相关说明页：https://taotoken.net/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_content=ClaudeCodeAnthropic&utm_campaign=generate 。

3.2 Codex 配置

Codex 使用config.toml。把供应商指向 TaoToken，模型填 DeepSeek-R1 对应 ID。

model = "deepseek-r1" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY"

设置环境变量：

export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY"

3.3 CC Switch 三件套

如果你用 CC Switch 管理多个供应商，需要配置三件套：供应商名称、Base URL、API Key。Base URL 填https://taotoken.net/api，Key 填 TaoToken Key，模型 ID 填 DeepSeek-R1。切换后即可在工具内直接调用。

3.4 CLI 方式

TaoToken 也提供 CLI，适合在终端快速发起对话或跑编码任务。安装与调用：

npm i -g @taotoken/taotoken taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m deepseek-r1

其中-k是 Key，-u是 API 地址，-m是模型 ID。CLI 适合做快速验证，批量统计仍建议用第 2 节的脚本。

4. 可验证结果与失败分支

4.1 重复响应对照表

下表是同一把 Key、同一模型、5 道题各 3 次的实测记录格式。表中数值为示例结构，实际数值请以你自己运行脚本的输出为准。本文不含排行分数，也不对模型能力做评分。

从结构上看，首 token 延迟存在小幅波动，通常在零点几秒量级；输出长度在固定题目下趋于一致，但推理过程的措辞可能每次略有不同。这正是推理模型的正常表现：结论稳定，路径表述可能有差异。

4.2 一次完整返回原文

下面是第 1 题的一次完整返回（非流式，便于阅读）。实际返回以你调用时为准。

{ "id": "chatcmpl-xxxxxxxx", "object": "chat.completion", "created": 1700000000, "model": "deepseek-r1", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "设鸡为 x 只，兔为 y 只。\n根据头数：x + y = 35\n根据脚数：2x + 4y = 94\n由第一式得 x = 35 - y，代入第二式：\n2(35 - y) + 4y = 94\n70 - 2y + 4y = 94\n70 + 2y = 94\n2y = 24\ny = 12\nx = 35 - 12 = 23\n所以鸡有 23 只，兔有 12 只。\n验证：23 + 12 = 35，2×23 + 4×12 = 46 + 48 = 94，符合题意。" }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 48, "completion_tokens": 156, "total_tokens": 204 } }

4.3 失败分支排查

调用过程中可能遇到几类问题，按下面顺序排查：

• 401：Key 无效或未带上。检查Authorization: Bearer头是否完整，Key 是否复制时带了空格。
• 404：路径写错。确认是https://taotoken.net/api/v1/chat/completions，Base URL 不要多加斜杠或路径。
• 429：请求过于频繁。批量脚本里加time.sleep(1)降低速率。
• 超时：推理模型输出较长，把客户端 timeout 调到 120 秒以上。
• 模型 ID 不识别：以官网模型列表为准，不要凭记忆拼写。
• 流式无输出：检查是否用了stream: true，以及是否正确解析data:前缀。

接入与排障可参考接入文档：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_content=doc&utm_campaign=generate 。

5. 限制、成本与模型选择

先说限制。本文的波动数据只反映特定时间窗口、特定网络环境下的表现，不能外推为模型能力结论。首 token 延迟受网络、并发、服务端负载多重影响，同一把 Key 在不同时段结果可能不同。输出波动方面，推理模型在固定题目上结论通常稳定，但推理路径的措辞会有差异，这属于正常现象，不是错误。

再说成本。TaoToken 的计费以官网公示为准，不同模型的单价不同。DeepSeek-R1 属于推理模型，输出 token 通常比普通对话模型多，因为包含推理过程。做批量测试时，建议先用少量请求估算 token 消耗，再决定是否扩大样本。Artificial Analysis 等榜单上标注的价格是模型方的标价，不等于 TaoToken 的售价，两者不要混用。

模型选择上，如果你要的是快速对话，可以选更轻的对话模型；如果你要的是复杂推理、数学题、代码逻辑，DeepSeek-R1 这类推理模型更合适。具体可选模型和对应 ID，以官网模型列表为准。模型对话入口：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_content=model&utm_campaign=generate 。如果你打算长期做 Agent 开发或持续调用，可以了解 Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_content=coding-plan&utm_campaign=generate 。

最后回到本文的方法论：用同一把 Key、固定题目、重复请求，是观察响应波动最朴素也最有效的方式。它不需要复杂工具，只需要一份脚本和一点耐心。把结果记录下来，你就能对“这个模型在我这里稳不稳”有一个属于自己的判断，而不是只看榜单上的一个数字。

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