1. 为什么 GSM8K 评测总在“答案格式”上翻车
GSM8K 全称 Grade School Math 8K，是一套约 8000 道小学数学应用题的英文数据集，每题都带逐步推理解答（CoT），最终答案要求以#### 数字的形式给出。它评估的不是“会不会算术”，而是模型能不能把多步推理串起来、保持中间变量一致、最后只输出一个干净的数字。做过评测的人大概都遇到过这种场面：模型推理过程看着挺对，最后一行却写成The answer is 11 apples.，或者干脆把中间步骤的16当答案交上去，脚本一比对就判错。
这类问题分两层。第一层是提示词和解析逻辑：GSM8K 官方要求最终只输出数字，如果你的 prompt 没把格式约束讲清楚，或者正则只匹配####后面的内容而模型没按这个格式走，准确率就会莫名其妙地低。第二层是请求链路：复跑评测时如果答案格式乱、甚至请求直接失败，那可能根本不是模型的问题，而是 Base URL 填错、Key 失效、超时设置不合理导致的。我试过在同一个脚本里换了个地址，准确率从 60% 跳到 88%，排查半天才发现是通道地址多带了/v1。
这篇就从排障视角出发，把 GSM8K 评测的请求链路拆开：怎么准备 Key、怎么填 Base URL、怎么用同一把 Key 复现请求，定位到底是格式提示的问题还是通道地址的问题。适合正在跑评测、被格式和报错折腾的读者。
2. 评测前的准备：Key 与 Base URL 怎么配
TaoToken 在这里的角色很单纯：提供 API Key 和 Base URL，模型推理仍然由你选的那个模型完成。它不替代模型本身，也不改变 GSM8K 的评分逻辑，只是把请求通道打通。所以评测脚本里需要改的只有两处：认证用的 Key，和请求指向的地址。
打开https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end创建 Key，拿到一串以sk-开头的字符串。然后 Base URL 填https://taotoken.net/api，注意不要多带/v1，也不要带任何 UTM 参数。很多 OpenAI 兼容脚本默认会在 Base URL 后面拼/v1/chat/completions，如果你填成https://taotoken.net/api/v1，最终请求就变成/api/v1/v1/chat/completions，直接 404。这是评测请求失败最常见的原因之一。
| 配置项 | 正确写法 | 常见错误写法 |
|---|---|---|
| Base URL | https://taotoken.net/api | https://taotoken.net/api/v1 |
| 认证头 | Authorization: Bearer sk-xxx | 把 Key 拼进 URL |
| 模型名 | 按所选模型填写 | 留空或写错大小写 |
| 超时 | 60s 以上 | 默认 10s 导致长推理截断 |
注意：GSM8K 的 CoT 输出往往几百个 token，超时设太短会让请求在推理中途断掉，表现就是“答案格式乱”或“空响应”，很容易被误判成模型能力问题。
3. 可复制的 GSM8K 评测脚本配置
下面这段 Python 用 OpenAI 兼容接口跑 GSM8K 测试集，重点看base_url、model和答案解析三处。你可以直接改成自己的路径和模型名。
import re import json from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-你的Key", base_url="https://taotoken.net/api", # 不要加 /v1 timeout=90.0, ) PROMPT_TEMPLATE = """Solve the following grade school math problem step by step. At the end, output the final answer on a new line in exactly this format: #### <number> Problem: {question} """ def extract_answer(text: str): # 优先匹配 GSM8K 标准格式 m = re.search(r"####\s*([-+]?\d[\d,]*\.?\d*)", text) if m: return m.group(1).replace(",", "") # 兜底：匹配最后一个独立数字 nums = re.findall(r"[-+]?\d[\d,]*\.?\d*", text) return nums[-1].replace(",", "") if nums else None def run_one(question: str): resp = client.chat.completions.create( model="你的模型名", messages=[{"role": "user", "content": PROMPT_TEMPLATE.format(question=question)}], temperature=0.0, max_tokens=1024, ) content = resp.choices[0].message.content return content, extract_answer(content) if __name__ == "__main__": with open("gsm8k_test.jsonl", "r", encoding="utf-8") as f: items = [json.loads(line) for line in f] correct = 0 for i, item in enumerate(items[:50]): raw, pred = run_one(item["question"]) gold = item["answer"].split("####")[-1].strip().replace(",", "") ok = pred == gold correct += ok print(f"[{i}] pred={pred} gold={gold} ok={ok}") print(f"acc={correct/50:.2%}")关键点有三个。第一，base_url只写到/api，SDK 会自动补全路径。第二，prompt 里明确要求#### <number>，和 GSM8K 官方格式对齐，解析正则才有稳定命中率。第三，temperature=0.0让复跑结果可复现，否则同一道题两次跑出不同答案，你没法判断是格式问题还是随机性。
如果你要长期跑评测、反复调 prompt，可以考虑用 Coding Plan 这类方案来管理调用额度，避免每次手动换 Key。但核心链路还是上面这套：Key + Base URL + 解析逻辑。
4. 验证请求：先跑通一道题再全量
别一上来就跑 1000 道，先用一道题确认链路通。把下面这段单独跑一次，看返回结构里有没有choices，内容里有没有####。
resp = client.chat.completions.create( model="你的模型名", messages=[{"role": "user", "content": PROMPT_TEMPLATE.format( question="John has 7 apples. He buys 9 more and gives 5 to his friend. How many apples does he have now?" )}], temperature=0.0, ) print(resp.choices[0].message.content)期望输出类似：
John starts with 7 apples. He buys 9 more: 7 + 9 = 16. He gives 5 away: 16 - 5 = 11. #### 11如果这里返回的是 401，说明 Key 不对或没带Bearer。如果返回 404，八成是 Base URL 多带了/v1。如果返回内容里没有####，那是 prompt 或模型遵循格式的问题，不是通道问题。这一步能把“链路故障”和“格式故障”分开，后面排查就有方向了。
链路通了之后，再跑全量。建议先跑 50 道看准确率量级，再决定要不要调 prompt。GSM8K 测试集官方是 1319 道，全量跑之前确认你的额度够用。
5. 本篇常见错排查
5.1 答案格式乱：模型没按####输出
表现是解析函数返回None或抓到中间步骤的数字。先检查 prompt 里有没有明确写#### <number>，再检查解析正则是不是只认####。如果模型就是不肯按格式走，可以在 prompt 里加一句“Do not include units or explanations after the final answer.”。有些模型对格式指令遵循较弱，这时候换一个遵循性更好的模型比改十遍正则更有效。
5.2 请求失败：404 / 401 / 超时
404 优先查 Base URL 是否多带/v1或 UTM 参数。401 查 Key 是否完整、是否过期、请求头格式对不对。超时则把timeout调到 90s 以上，GSM8K 的 CoT 输出长，10s 默认值根本不够。还有一种情况是并发太高被限流，表现是间歇性失败，这时候降低并发或加重试。
5.3 中间变量不一致导致答案错
这不是链路问题，是模型推理能力问题。典型表现是第一步算对了，第二步用了错误的中间值。排查方法是把模型完整输出打出来，人工看推理链在哪一步断的。如果同一道题多次跑结果不稳定，把temperature降到 0，排除随机性干扰。
5.4 准确率异常低但请求都成功
如果每道题都返回 200，但准确率只有 20%，先检查 gold answer 的解析。GSM8K 的answer字段里答案在####后面，如果你直接拿整个字段比对，肯定全错。另外注意数字格式：1,000和1000要统一，小数点后的尾零也要处理。
提示：排障时用同一把 Key、同一个 Base URL 复现请求，才能确定问题出在格式提示还是通道地址。换 Key 换地址会让变量太多，反而难定位。
6. 拿到 Key 之后怎么继续
链路排查完，接下来就是调 prompt 和选模型。如果你只是想验证某个模型在 GSM8K 上的表现，可以直接用模型对话功能快速试几道题，不用写脚本。如果要长期跑评测、做对比实验，建议把 Key 管理起来，用 Coding Plan 这类方式固定调用通道，避免每次手动配置。
接入文档里有完整的参数说明和错误码对照，遇到 4xx 先查文档再改代码，比盲目试错快得多。GSM8K 的坑大多不在模型本身，而在请求链路和解析逻辑这两层。把 Base URL 填对、把格式约束写清、把解析正则调稳，准确率自然就上来了。
