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1. 先把任务说清楚：同一个 Go 仓库，两条工具链，一套记录口径
这次要做的不是“谁更强”的口水战，而是一次可复现的对照实验：拿一个真实的中小型 Go 仓库，把同一个接口拆分重构任务，分别交给 Codex 和 Claude Code 去跑，然后记录三件事——Token 消耗、耗时、go test通过率。不预设谁赢，跑完看数据。
适合谁看：手上已经有 Go 项目、想评估“把重构交给 AI 工具”到底靠不靠谱的开发者；或者你已经在用 Codex / Claude Code，但没认真统计过成本，想找个统一口径量一量。
为什么选“接口拆分”这个任务？因为它比“写个函数”更接近真实工程：要读懂现有接口、判断哪些方法该拆、改调用方、保证编译通过、保证测试不挂。这类任务对上下文长度、工具调用能力、模型理解力都是实打实的考验，也最容易暴露 Token 消耗差异。
TaoToken 在这里的角色很明确：它是 Codex 和 Claude Code 的共同供应商和对照基线。两款工具都通过同一个 Base URL 接入，Key 也从同一个地方拿，这样模型侧的变量就被控制住了——差异主要来自工具本身的 Agent 策略和提示词，而不是“这家 API 和那家 API 不一样”。
我试过把两款工具指向不同供应商，结果 Token 统计口径完全对不上，最后只能推倒重来。所以这次统一走 TaoToken，官网入口在 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_content=codex-claude-go-refactor ，API 地址固定用 https://taotoken.net/api 。
2. 准备阶段：仓库、Key、记录表
2.1 选一个“值得重构”的 Go 仓库
不要拿 hello world 做实验，那样看不出差异。建议选一个满足以下条件的仓库：
- 有一个明显的“胖接口”，比如某个
Service接口挂了 8 个以上方法，职责混杂； - 有现成的单元测试，
go test ./...能跑通； - 代码量在 2000–8000 行之间，太大跑一次成本高，太小没挑战。
我这次用的仓库结构大致是这样：
myapp/ ├── go.mod ├── internal/ │ ├── service/ │ │ ├── user.go // 胖接口在这里 │ │ └── user_test.go │ ├── handler/ │ │ └── user_handler.go │ └── repo/ │ └── user_repo.go └── main.gouser.go里的接口大概长这样（简化版）：
type UserService interface { CreateUser(name, email string) (*User, error) GetUser(id int64) (*User, error) UpdateUser(id int64, name, email string) error DeleteUser(id int64) error ListUsers(page, size int) ([]*User, error) ResetPassword(id int64, newPwd string) error ChangeEmail(id int64, email string) error VerifyEmail(token string) error }重构目标：把它拆成UserCRUD、UserAuth、UserQuery三个接口，调用方按需依赖，不要一个接口打天下。
2.2 拿 Key 和 Base URL
打开 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_content=codex-claude-go-refactor ，注册后在控制台创建 API Key。控制台地址是 https://taotoken.net/console ，Key 管理页在 https://taotoken.net/api-keys 。
拿到 Key 之后，两款工具的 Base URL 都填：
https://taotoken.net/api注意：Base URL 不要带 UTM 参数，就写干净的https://taotoken.net/api。Codex 和 Claude Code 的配置方式不同，下一节分别说。
2.3 Token 对照表模板
先建一张表，跑之前就定好列，避免事后补数据时口径混乱：
| 指标 | Codex | Claude Code | 备注 |
|---|---|---|---|
| 模型名 | 以实际调用为准 | ||
| 输入 Token | 含系统提示+仓库上下文 | ||
| 输出 Token | 含工具调用参数 | ||
| 总 Token | 输入+输出 | ||
| 墙钟耗时 | 从发指令到go test结束 | ||
| 首次编译通过 | 是/否 | ||
go test通过率 | 通过包数/总包数 | ||
| 人工干预次数 | 手动改代码的次数 | ||
| 失败原因 | 编译错/测试挂/超时 |
“人工干预次数”这一列很关键。有些工具 Token 花得少，但你要手动补 5 次代码，实际成本反而更高。
3. 两套提示词与执行命令
3.1 Codex 侧配置与提示词
Codex 走 OpenAI 兼容协议，配置文件里把 base_url 指向 TaoToken：
# ~/.codex/config.toml model = "deepseek-v4.1-flash" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY"环境变量里放 Key：
export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的Key"然后进入仓库目录，用非交互模式跑重构指令：
cd myapp codex exec "阅读 internal/service/user.go，把 UserService 接口拆分为 UserCRUD、UserAuth、UserQuery 三个接口。要求： 1. 保持所有方法签名不变，只做接口拆分； 2. 更新 internal/handler 和 internal/repo 中所有引用该接口的地方； 3. 不要修改 user_test.go 的测试逻辑； 4. 改完后运行 go build ./... 和 go test ./...，把结果贴出来。"提示词要点：明确“只做拆分、不改签名”，否则模型容易顺手把方法名也改了，导致测试大面积挂掉。要求它自己跑go build和go test，这样你能看到它是否真的验证过。
3.2 Claude Code 侧配置与提示词
Claude Code 通过环境变量指定 Base URL 和 Key：
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export ANTHROPIC_API_KEY="sk-你的Key"然后进入同一个仓库目录，用 headless 模式执行：
cd myapp claude -p "阅读 internal/service/user.go，把 UserService 接口拆分为 UserCRUD、UserAuth、UserQuery 三个接口。约束： 1. 方法签名保持不变； 2. 同步更新 handler 和 repo 层的引用； 3. 不修改测试文件逻辑； 4. 完成后执行 go build ./... 与 go test ./...，输出完整结果。"Claude Code 的提示词结构和 Codex 基本一致，这样对照才公平。如果你给 Claude Code 更详细的提示，那 Token 消耗差异就不能全算在工具头上。
3.3 统一的验证命令
不管哪款工具跑完，你都要在干净状态下自己再跑一遍：
# 编译检查 go build ./... # 全量测试，带覆盖率 go test ./... -cover # 只看失败的包 go test ./... 2>&1 | grep -E "FAIL|ok"记录通过率时，用“通过的包数 / 总包数”，而不是“通过的测试函数数”，因为不同包的测试数量差异很大，按包统计更稳定。
4. 接入 TaoToken 的细节与踩坑点
4.1 为什么两款工具要共用同一个供应商
如果 Codex 走 A 家、Claude Code 走 B 家，你测出来的 Token 差异里混了“两家计费口径不同”“两家模型版本不同”两个变量，结论就没法用。共用 TaoToken 之后，模型可以选同一个（比如都用 DeepSeek V4.1 Flash），工具差异才凸显出来。
TaoToken 的接入文档在 https://taotoken.net/doc ，里面有各协议的 Base URL 说明和常见错误码。遇到 401 先查 Key 是否带空格，遇到 404 先查 Base URL 是不是多写了/v1——TaoToken 的地址就是https://taotoken.net/api，不要自己拼路径。
4.2 模型选择建议
这次对照实验里，两款工具都指向 DeepSeek V4.1 Flash，理由是它在代码任务上响应快、Token 单价相对可控，适合做“跑量对照”。如果你更关心重构质量而不是成本，可以换成更强的模型再跑一轮，但两轮之间不要混着比。
模型列表和当前可用版本以官网为准，控制台里能直接看到可选模型。Coding Plan 适合长期高频跑这类任务的场景，入口在 https://taotoken.net/coding-plan 。
4.3 常见失败分支
跑这类任务，失败基本集中在三种：
第一种是编译不过。模型改了接口但漏改了某个调用方，go build直接报错。这时候看它的输出里有没有真的执行构建命令——有些工具会“声称”跑过了，实际没跑。
第二种是测试挂掉。常见原因是模型顺手改了测试文件，或者把方法签名改了导致 mock 对不上。所以提示词里必须写死“不改测试逻辑”。
第三种是超时。大仓库上下文长，Agent 来回读文件，墙钟耗时可能拉到十几分钟。这时候 Token 消耗也会飙升，因为每一轮工具调用都要重新带上上下文。
遇到失败不要急着重跑，先把失败原因记进对照表的“失败原因”列，这比通过的数据更有信息量。
5. 结果记录口径、成本与限制
5.1 Token 数据从哪里取
Codex 和 Claude Code 自己会打印 Token 用量，但口径可能不同：有的只算输出，有的把缓存命中单独列。统一做法是——以 TaoToken 控制台的用量记录为准。控制台在 https://taotoken.net/console ，能按 Key、按时间段看调用量和 Token 消耗。
把控制台的数据填进对照表，比工具自己报的数更可信，因为它是计费口径。
5.2 耗时怎么算才公平
墙钟耗时从“发出指令”开始，到“你手动跑完go test并看到结果”结束。不要只算模型生成时间，因为 Agent 类工具的价值恰恰在于它自己读文件、自己跑命令，这部分时间也是成本。
如果两款工具都开启了自动执行命令，那耗时差异主要来自模型推理速度和工具调用轮数。轮数越多，Token 消耗越大，这两列要对照着看。
5.3 成本估算与模型选择
成本 = 输入 Token × 输入单价 + 输出 Token × 输出单价。具体单价以官网和控制台显示为准，不同模型差异较大。做对照实验时，建议先用 Flash 级模型跑一轮摸清量级，再用强模型跑关键任务。
限制也要说清楚：单次重构任务不能代表工具的全部能力。一个仓库跑出来的通过率，换个仓库可能完全不同。所以这张对照表的价值是“给你一个可复用的记录方法”，而不是“给两款工具下最终结论”。
5.4 一个实用技巧
跑之前先git commit一次，跑完用git diff --stat看改动范围。如果某款工具改了 30 个文件，另一款只改了 8 个，但两者测试都通过，那改动更小的那个在“最小侵入”这个维度上更优。这个指标不占 Token，但很能说明问题。
最后，把两套提示词、go test命令、对照表模板都存进仓库的docs/ai-refactor-bench.md，下次换仓库直接复用。实验可复现，结论才有意义。
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