从一份真实的 Codex 会话日志，看懂 Agent 的上下文都花在哪了：TaoToken 统一 Key 通道下的 token 账单拆解

1. 一份 Codex 会话日志到底能看出什么：Agent 上下文消耗结构拆解

Codex 每跑一轮对话，都会在本地落一份 rollout 日志，格式是 JSONL，里面逐条记录了真实的 LLM 请求、token 用量、function call 和返回值。这份日志最大的价值在于：它把"Agent 的上下文到底花在哪了"从听说层面变成了可对账的结构化数据。你不需要猜，直接读事件就行。

这篇要解决的问题很具体：一次 Codex Agent 会话里，system prompt、tool search、MCP 返回、历史轮次各占多少 token？哪些是固定开销，哪些是滚雪球？怎么用一份可复制的解析脚本把账单拆出来？以及，调整 tool search 策略前后，上下文占用到底差多少？

适合谁看：正在用 Codex 做长期编码任务、发现上下文窗口掉得飞快、想搞清楚钱花在哪的开发者。也适合接了多个 MCP server、想判断"渐进式工具发现"到底省不省的人。

我试过把一份四轮对话的日志逐条对着response_item、function_call、token_count三类事件核对，结论比想象中清晰：系统提示词看着长，但 prompt cache 会把边际成本压到接近零；真正烧窗口的是没被复用的工具调用和高强度推理。下面按可跟做的顺序拆开讲。

核心检索词先摆出来：Codex Agent 上下文消耗结构，指的是单次会话中固定上下文（系统提示词、技能目录、环境信息）与动态上下文（历史轮次、工具调用、MCP 返回、reasoning token）各自的 token 占比。搞清这个结构，才能判断该优化哪里。

2. TaoToken 统一 Key 通道前置配置：让日志里的 token 账单可归因

在拆日志之前，得先保证你的请求走的是统一通道，否则 token 账单会散落在多个 Key、多个 endpoint 上，根本没法归因。TaoToken 在这里的作用是：用一个 Base URL + 一个 Key 覆盖多家模型，Codex 的每次请求都能落到同一份账单里，日志里的 token_count 才能和实际消耗对上。

官网入口：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=

API 地址（不带 UTM）：https://taotoken.net/api

先拿 Key。进控制台创建 API Key，路径是 console 页面下的 api-keys：

• 模型对话（验证模型是否通）：https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model_chat&utm_campaign=rewrite
• Coding Plan（长期编码/Agent 任务）：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding_plan&utm_campaign=rewrite
• 控制台：https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite
• API Keys：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api_keys&utm_campaign=rewrite
• 接入文档：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite
• Claude Code / Anthropic 接入：https://taotoken.net/claude-code-anthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=claude_code&utm_campaign=rewrite

拿到 Key 之后，Codex 侧的配置要写全三件套：Base URL、Key、Model ID。少任何一个，请求要么 401，要么模型名不识别。Codex 的配置通常落在~/.codex/config.toml或项目级配置里，下面给一份可复制的 TOML 片段：

# ~/.codex/config.toml model = "gpt-5-codex" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY" wire_api = "responses"

对应的环境变量：

export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的Key"

如果你用的是 Codex 的 auth.json 方式（部分版本走~/.codex/auth.json），结构大致如下，注意 Base URL 和 Key 都要对上：

{ "OPENAI_API_KEY": "sk-你的Key", "OPENAI_BASE_URL": "https://taotoken.net/api" }

这里有个容易踩的点：wire_api要和你实际调用的接口形态一致。Codex 走 Responses API 时填responses，走 Chat Completions 时填chat。填错会报reading choices之类的解析错误，因为返回体结构对不上。

配置完成后，先做一次最小验证请求，确认通道是通的，再去看日志。验证命令：

curl https://taotoken.net/api/v1/models \ -H "Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY"

返回模型列表就说明 Key 和 Base URL 没问题。这一步不做，后面日志里出现 401 你会分不清是通道问题还是 Codex 配置问题。

为什么强调"统一 Key 通道"？因为 Codex 一次会话会触发多次真实调用（工具调用、追加推理都会拆成独立请求），如果这些请求走了不同 Key，token_count 事件里的累计值就没法对应到单一账单。统一通道之后，日志里的total_tokens和 TaoToken 控制台的用量才能一一对上，归因才成立。

3. 可复制的日志解析脚本：逐段标注 system prompt、tool search、MCP 与历史轮次

Codex 的 rollout 日志是 JSONL，每行一个事件。要拆 token 账单，核心是抓三类事件：response_item（对话内容，含 system/developer/user/assistant）、function_call/function_call_output（工具调用与返回）、token_count（每次真实调用的用量）。

先看日志长什么样。开场固定上下文通常拆成四块：

下面这份 Python 脚本可以直接跑，把每类事件的 token 估算和累计值打出来：

import json from collections import defaultdict LOG_PATH = "rollout.jsonl" def approx_tokens(text: str) -> int: # 中英混排粗略折算：约 3.5 字符/token return max(1, int(len(text) / 3.5)) buckets = defaultdict(int) token_events = [] with open(LOG_PATH, "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: line = line.strip() if not line: continue evt = json.loads(line) etype = evt.get("type") if etype == "response_item": payload = evt.get("payload", {}) role = payload.get("role", "unknown") text = json.dumps(payload, ensure_ascii=False) buckets[f"response_item:{role}"] += approx_tokens(text) elif etype == "function_call": buckets["function_call"] += approx_tokens(json.dumps(evt, ensure_ascii=False)) elif etype == "function_call_output": buckets["function_call_output"] += approx_tokens(json.dumps(evt, ensure_ascii=False)) elif etype == "token_count": info = evt.get("payload", {}) token_events.append(info) print("=== 按事件类型估算 token ===") for k, v in sorted(buckets.items(), key=lambda x: -x[1]): print(f"{k:40s} {v:>8d}") print("\n=== 每次真实调用的 token_count ===") for i, info in enumerate(token_events, 1): print(f"调用 {i}: {json.dumps(info, ensure_ascii=False)}")

跑完之后你会拿到两张表：一张是按事件类型的估算分布，一张是每次真实调用的官方 token_count。两者对照，就能看出"文本记录里找不到来源"的那部分——也就是工具 JSON Schema 定义。

实测一份四轮对话的数据，model_context_window是 258,400，四轮触发 7 次真实调用，累计 169,479 tokens，吃掉窗口的 65.6%。逐次拆开：

三个结论直接从这个表里读出来。

第一，系统提示词文本本身没那么大。base_instructions 18,501 字符 + 技能目录 14,585 字符 + AGENTS.md/环境 1,376 字符，按 3.5 字符/token 折算约 9K tokens，但第一轮实测 input 是 16,147。多出来的近 7K tokens 在文本记录里找不到来源，最合理的解释是工具的 JSON Schema 定义（shell_command、apply_patch、tool_search 以及 MCP 工具目录条目）。这部分不进对话记录，却实打实占预算，是分析 Agent 上下文时最容易漏的一块。

第二，系统提示词的边际成本会迅速趋近于零。第 1 轮 cache 命中率 27.7%，第 2 轮首次调用直接跳到 96.5%。只要系统提示词 + 技能目录 + 历史消息这个前缀不变，后续每轮几乎免费。占用大不等于成本大。

第三，真正烧窗口的是没被复用的工具调用和高强度推理。openai-docs/SKILL.md只有 5,524 字符（约 1,400 tokens），却在第 2、3 轮被完整读取两次，每次伴随一轮 reasoning，单次拉高 input 12K~13K tokens。再加上reasoning_effort: high下每次调用的 reasoning token 会作为历史重新计入下一次请求，第 2 轮单轮多消耗约 46,683 tokens，第 3 轮多消耗约 106,461 tokens。

脚本里可以再加一段，专门统计同一份文件被重复读取的次数：

read_counts = defaultdict(int) with open(LOG_PATH, "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: evt = json.loads(line) if evt.get("type") == "function_call": args = json.dumps(evt.get("payload", {}).get("arguments", {}), ensure_ascii=False) if "SKILL.md" in args or "read_file" in args: read_counts[args[:80]] += 1 print("=== 重复读取统计 ===") for k, v in read_counts.items(): if v > 1: print(f"重复 {v} 次: {k}")

这段跑出来，你就能定位"同一份参考资料要不要每轮都重新读"这个线性增长点。

4. 验证请求与成功结果：tool search 前后各跑一次，比对上下文占用

理论讲完，得用真实调用验证。tool search 的机制分三层：目录层（deferred，会话开始只给命名空间/能力簇的高层描述）、检索层（tool_search，模型主动发起检索）、加载层（inject，命中的完整 schema 追加注入到上下文末尾）。没被命中的工具，完整定义自始至终不进上下文。

日志里抓到的一次真实 tool_search 是这样的。用户问"wikimcp 支持写入功能吗"，这是一个不在 skills 目录里的内部 MCP server，只能通过 tool search 发现。第一次调用产出：

{ "type": "tool_search_call", "call_id": "call_wxcmxC3Zr9kcihFw607MWsv2", "status": "completed", "execution": "client", "arguments": { "query": "wiki mcp write update create page", "limit": 10 } }

execution: client对应客户端执行模式：模型只发出 tool_search_call，由应用自己完成检索，再返回 tool_search_output。query 是模型自己生成的，主动把 write/update/create 塞了进去，因为用户问的是"支不支持写入"。query 质量完全取决于模型怎么构造，这是实际用起来容易忽略的细节。

客户端返回：

{ "type": "tool_search_output", "call_id": "call_wxcmxC3Zr9kcihFw607MWsv2", "execution": "client", "tools": [ { "type": "namespace", "name": "mcp__wiki", "description": "Tools in the mcp__wiki namespace.", "tools": [ { "name": "wiki_check_connection", "defer_loading": true }, { "name": "wiki_search", "defer_loading": true }, { "name": "wiki_read_page", "defer_loading": true } ] } ] }

两个结构性设计值得留意：返回结果按 MCP server 分层，外层 namespace，内层具体工具，方便按mcp__server__tool调用；每个工具即便被命中注入，依旧带defer_loading: true，这个标志位更像供 UI/日志标注"通过发现机制拿到"的元数据，不是加载状态开关。

加载后新增多少成本？拿到 tool_search_output 后模型直接生成最终回答，没再调用任何 wiki_* 工具。第二次调用last_input_tokens: 16,656，last_cached_tokens: 15,744（94.5%）。对照第一次 input=16,145，从发起检索到带着 3 个工具定义再问一次，新增的、没被缓存命中的部分只有约 900 tokens。这 900 tokens 打包了上一轮 reasoning 摘要、tool_search_call 本身、以及 3 个工具完整的 name/description/parameters schema。

现在做对照验证。同一任务，调整 tool search 策略前后各跑一次：

# 策略 A：默认，允许 tool search 按需加载 codex --config tool_search.enabled=true "帮我查一下 wikimcp 支持写入吗" # 策略 B：关闭 tool search，工具全量注入 codex --config tool_search.enabled=false "帮我查一下 wikimcp 支持写入吗"

跑完各取一份 rollout 日志，用第 3 节的脚本对比token_count累计值。预期结果：策略 A 的首次 input 更低（工具定义没全量进上下文），但会多一次 tool_search 往返；策略 B 首次 input 更高（所有工具 schema 一次性注入），但少一次检索往返。哪个更省，取决于你接了多少个 MCP server——接十几个时，策略 A 的固定预算优势会非常明显。

顺带一个能证明"没有幻觉"的细节：用户问"支持写入吗"，检索结果里确实没有任何写类工具，mcp__wiki命名空间只注册了三个只读工具，模型最终如实回答"不支持写入"。这不是模型"知道"这个 MCP 该有哪些工具，而是它真搜了一遍、看到返回结果里没有写类工具才据实回答。这正是渐进式发现相对于训练时记忆的关键区别：它反映的是当前会话里 MCP server 实际注册了什么。

5. 本篇常见错排查：401、local proxy failed、reading choices、OAuth 对照

配置和验证过程中，下面几类报错最常见，逐个对照。

401 Unauthorized。九成是 Key 没生效。检查三处：环境变量TAOTOKEN_API_KEY是否 export 成功（echo $TAOTOKEN_API_KEY看有没有值）；config.toml 里env_key写的名字和实际环境变量名是否一致；auth.json 里OPENAI_API_KEY有没有拼错。还有一种情况是 Key 复制时带了空格或换行，肉眼看不出来，用cat -A检查。

local proxy failed。这个报错通常出现在 Codex 尝试走本地代理但代理没起来的时候。如果你没配代理，检查 config.toml 里有没有残留的 proxy 字段；如果有，删掉，让请求直连 Base URL。注意：这里说的是本地代理进程配置问题，不是让你去搞什么网络工具，纯粹是配置文件里多了一行。

reading choices 报错。这是返回体结构和预期不符。Codex 走 Responses API 时，返回体里没有choices字段，如果你把wire_api填成了chat，解析器就会去找choices然后报错。反过来，走 Chat Completions 却填了responses，也会出问题。对照第 2 节的 TOML，确认wire_api和实际接口形态一致。

OAuth 相关报错。部分 Codex 版本默认走 OAuth 登录流程，如果你用的是 API Key 通道，需要在配置里显式关闭 OAuth。检查 config.toml 里有没有preferred_auth_method之类的字段，设成apikey。auth.json 方式下，确认文件里没有残留的 OAuth token 字段，否则会优先走 OAuth 然后失败。

token_count 对不上。日志里的累计值和 TaoToken 控制台用量对不上，通常是两个原因：一是请求走了不同 Key（没统一通道），二是日志里的total_tokens是累计值不是单次值，看的时候要区分。用第 3 节脚本打印每次调用的明细，逐次对。

tool_search 不触发。模型该检索却没检索，检查两点：tool_search 是否 enabled；query 构造是否太窄。query 是模型自己生成的，如果它只写了"wiki"没写"write"，可能命中不到写类工具。这是模型行为，不是配置问题，但可以通过在提问里明确关键词来引导。

排查顺序建议：先 curl 验证通道（排除 401），再看 config.toml 的 wire_api 和 env_key（排除 reading choices），最后看日志明细（排除归因错误）。三步走完，基本能定位。

6. 把上下文账单变成可优化的工程动作

拆完这份日志，最该记住的不是某个具体数字，而是三个可操作的判断。

系统提示词前缀稳定时，prompt cache 会把边际成本压到接近零，别在这上面花优化精力。真正该盯的是"同一份参考资料要不要每轮重复读"和"reasoning_effort 要不要一直开 high"——这两个是线性甚至超线性增长的开销点。用第 3 节的重复读取统计脚本，跑一次就能定位。

MCP 工具不是全量塞进上下文的。渐进式发现把"目录"和"完整定义"拆成两层，命中后再注入，实测一次命中带来的边际成本只有几百 token。接的 MCP server 越多，这个机制的价值越大。用第 4 节的对照验证，跑一次策略 A/B 就知道你的场景省多少。

tool search 的两种执行模式（hosted / client-executed）和 MCP 本身是正交的两个机制：MCP 解决接入，tool search 解决发现与加载。具体检索算法这层，官方文档不做限定，也不该轻信模型自己嘴上说的"用的是 BM25"——没有真实调用做交叉验证之前，那只是一个待验证的说法。

想把上面这些验证动作跑起来，先把统一 Key 通道配好，再拿日志脚本对账。模型对话入口用来验证模型是否通，Coding Plan 适合长期编码和 Agent 任务：

• 模型对话：https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model_chat&utm_campaign=rewrite
• Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding_plan&utm_campaign=rewrite
• API Keys：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api_keys&utm_campaign=rewrite
• 接入文档：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite

最后留一个实用技巧：把第 3 节的脚本存成codex_token_audit.py，每次跑完长会话就执行一次，把输出重定向到带日期的文件里。跑上一周，你就能看出自己的 Agent 会话里，哪类开销在稳定增长、哪类是一次性的。这比任何通用建议都准。