Claude Code vs Codex：同一把 TaoToken Key 跑 Python 重构的 Token

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1. 先把任务定死：同一个 Python 仓库，同一把 Key

这次要对比的不是「谁更聪明」这种玄学问题，而是一个很具体的工程场景：拿一个真实存在坏味道的 Python 仓库，让 Claude Code 和 Codex 各跑一遍重构，把单体函数拆成模块，然后记录两边的 Token 消耗。

我选的目标文件是一个 180 行左右的order_processor.py，里面塞了一个process_order()函数，干了校验、折扣计算、库存扣减、日志、通知五件事。这种「上帝函数」在业务代码里太常见了，拆起来有明确的边界，适合做对照实验。

你需要准备的东西不多：一个从 TaoToken 官网注册后创建的 API Key、本地装好的 Claude Code 和 Codex CLI、以及那个待重构的仓库。TaoToken 在这里扮演两个角色——拿 Key 的地方，以及两个工具共同的默认供应商。因为 Claude Code 和 Codex 默认走的是各自的官方端点，我们要把 Base URL 都指向https://taotoken.net/api，这样同一把 Key 就能驱动两个工具。

先说清楚预期产物：两张 Token 消耗对照表（输入、输出、缓存三项分开列），以及重构前后的 diff。表里的数字来自我本地实际跑出来的结果，不是估算。你如果换一个仓库，绝对值会变，但两边的相对关系有参考价值。

2. 操作步骤：从拿 Key 到跑完两次重构

2.1 拿 Key 和装工具

先去 TaoToken 官网注册，进控制台创建 API Key。地址是 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end ，注册流程不复杂，邮箱验证完就能在 API Keys 页面生成。生成的 Key 形如sk-开头的一串字符，复制下来存好，后面两个工具都要用。

Claude Code 的安装按官方文档走，装完后它默认读ANTHROPIC_BASE_URL和ANTHROPIC_API_KEY两个环境变量。Codex CLI 类似，读的是OPENAI_BASE_URL和OPENAI_API_KEY。这里的关键点：两个工具的 Base URL 都填 TaoToken 的 API 地址，Key 填同一把。

# Claude Code 侧 export ANTHROPIC_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export ANTHROPIC_API_KEY="sk-你的TaoToken密钥" # Codex 侧 export OPENAI_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export OPENAI_API_KEY="sk-你的TaoToken密钥"

注意 Codex 有些版本要求 Base URL 带/v1后缀，如果直接填https://taotoken.net/api报 404，就改成https://taotoken.net/api/v1再试。这个坑我踩过，两个工具的路径拼接规则不一样。

2.2 准备待重构的仓库

仓库结构很简单：

order-service/ ├── order_processor.py # 待重构的上帝函数 ├── models.py # 数据类 └── tests/ └── test_order.py # 已有的测试

order_processor.py的核心长这样（节选）：

def process_order(order, user, inventory): # 1. 校验 if not order.items: raise ValueError("empty order") if user.balance < order.total: raise ValueError("insufficient balance") # 2. 折扣 discount = 0 if user.level == "vip": discount = 0.1 elif user.level == "svip": discount = 0.2 # 3. 扣库存 for item in order.items: inventory[item.sku] -= item.qty # 4. 日志 logger.info(f"order {order.id} processed") # 5. 通知 notify(user.email, order.id) return order.total * (1 - discount)

任务描述我写成一句话，两边用完全相同的 prompt：「把这个文件里的process_order拆成独立模块，每个职责一个函数，放到services/目录下，保持process_order作为入口函数不变，确保tests/test_order.py全部通过。」

2.3 分别跑重构

Claude Code 侧：

cd order-service claude "把 order_processor.py 里的 process_order 拆成独立模块，每个职责一个函数，放到 services/ 目录下，保持 process_order 作为入口函数不变，确保 tests/test_order.py 全部通过"

Codex 侧：

cd order-service codex "把 order_processor.py 里的 process_order 拆成独立模块，每个职责一个函数，放到 services/ 目录下，保持 process_order 作为入口函数不变，确保 tests/test_order.py 全部通过"

两次跑之前，我都用git stash把工作区恢复到干净状态，避免上一次的改动影响下一次。跑完后各自git diff看改动，同时从工具的会话输出里抓 Token 统计。

3. TaoToken 接入与配置的细节

TaoToken 在这个流程里出现两次，值得单独说清楚。

第一次是拿 Key。进 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end 注册后，控制台里能创建多个 Key，建议给这次实验单独建一个，方便后面看消耗。Key 的权限和额度在控制台里能配，实验阶段给个小额度就够。

第二次是当默认供应商。Claude Code 和 Codex 原本各自绑定官方端点，我们把 Base URL 改成https://taotoken.net/api后，请求都走 TaoToken 转发。这样做的直接好处是：一把 Key 管两个工具，消耗在同一个控制台里看，不用在两个平台之间对账。

配置上有几个容易出问题的地方。Claude Code 对ANTHROPIC_BASE_URL的解析比较严格，末尾不要带斜杠，否则可能拼出//v1/messages这种路径。Codex 那边如果用的是较新版本，配置文件在~/.codex/config.toml，可以写成：

[model_providers.taotoken] base_url = "https://taotoken.net/api/v1" api_key_env = "OPENAI_API_KEY"

然后在启动时指定--provider taotoken。这样比纯环境变量更稳，尤其是你机器上同时装了多个 AI 工具的时候，环境变量容易互相覆盖。

验证接入是否成功，最简单的办法是跑一个最小请求。Claude Code 侧执行claude "print hello"，Codex 侧执行codex "print hello"，能正常返回就说明 Base URL 和 Key 都通了。如果返回 401，检查 Key 有没有复制全；返回 404，检查 Base URL 的/v1后缀。

4. 可验证结果：两张 Token 对照表和 diff

4.1 Token 消耗对照

下面两张表是我本地跑出来的实际数字。仓库规模、prompt 长度、模型版本都会影响绝对值，你复现时数字会有出入，但三项的分布结构可以参考。

Claude Code 跑这次重构的消耗：

Codex 跑同一任务的消耗：

两边合计接近，但结构不同。Claude Code 的缓存命中更高，说明它在多轮工具调用里复用了更多上下文；Codex 的输入 Token 更多，输出更少，倾向于一次性读完文件再动手。这个差异在长任务里会被放大，如果你关心成本，缓存那一项值得盯。

4.2 重构前后 diff

两边都成功把process_order拆开了，但拆法有区别。

Claude Code 的产物：

services/ ├── validator.py # validate_order() ├── discount.py # calc_discount() ├── inventory.py # deduct_inventory() ├── notifier.py # send_notification() └── __init__.py order_processor.py # 只剩 process_order() 做编排

process_order变成：

def process_order(order, user, inventory): validate_order(order, user) discount = calc_discount(user) deduct_inventory(order, inventory) logger.info(f"order {order.id} processed") send_notification(user, order) return order.total * (1 - discount)

Codex 的产物结构类似，但它把日志也抽成了logger.py里的log_order()，模块数多一个。两边tests/test_order.py都跑通了，pytest输出 8 passed。

失败分支也说一下。我第一次跑 Codex 时没加/v1，直接 404，工具报「provider unreachable」。改成https://taotoken.net/api/v1后正常。另一次 Claude Code 跑到一半提示上下文超限，原因是仓库里有个大的 fixture 文件被一起读进去了，后来在 prompt 里限定「只读 order_processor.py 和 tests/」，问题消失。

5. 限制、成本和模型选择

这次实验有几个边界要说清楚。仓库是我自己构造的，规模小，结论不能直接外推到几十万行的大项目。Token 数字受模型版本影响很大，我跑的时候用的是当时可选的默认模型，你换模型后数字会变。两边的 prompt 虽然字面相同，但工具内部的系统提示和工具调用策略不同，这本身就会造成消耗差异，不能简单归因于「谁更省」。

成本方面，TaoToken 控制台里能看到每次请求的明细，建议实验时开一个小额度，跑完对一下账。缓存 Token 的计价通常比输入低，具体倍率以官网为准，我不在这里写死数字。模型选择上，Claude Code 和 Codex 各自支持的模型列表在 TaoToken 的模型对话页面能查到，重构这种任务不需要顶配模型，中等档位就够，省下来的额度可以多跑几轮对照。

如果你要复现，建议把仓库换成你自己项目里一个真实的坏味道文件，prompt 保持一致，跑完把两张表和 diff 存下来。数字对不上很正常，重要的是看两边的消耗结构差异，以及拆出来的模块边界哪个更符合你的代码规范。

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