1. 合并后的真问题谁在用 Claude请求从哪个平台出发Anthropic 把 Claude Chat 与 Claude Cowork 合并为统一体验同时把 Claude Docs、Claude Slides 收进同一个聊天入口。对普通用户是入口更集中对技术负责人却是另一类问题入口越统一调用来源越难拆。以前还能靠产品名、域名、独立控制台大致判断“这是聊天消耗、这是协作消耗”现在同一个界面后面可能挂着 Chat、Docs、Slides、Claude Code、Codex、CI 脚本、内部 Bot、自动化任务。月底账单出来只看到总量看不到谁在消耗、从哪个平台消耗、属于哪个团队。要解决这个问题第一步不是看账单而是把 Key 和 Base URL 先标准化到 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentpost_intro 获取 Key然后把所有兼容工具的请求 Base URL 统一设为https://taotoken.net/api。注意这个 Base URL 用于工具配置不带 UTM 参数官网入口才带来源追踪。接下来用 Key 分组、配置模板和本地统计脚本把“谁在消耗 Token”拆到平台、团队、环境三个维度。这篇文章不讨论 Anthropic 的产品路线也不把 TaoToken 放进任何行业八卦语境。我们只做三件可跟做的事第一设计一套能落到 TaoToken API Keys 的 Key 分组第二给出 Claude Code、Codex、CC Switch 的可复制配置第三用本地脚本把调用日志汇总成归属表再和消耗对照表拼起来。先明确一个原则统一 Base URL不统一 Key。Base URL 统一是为了减少配置漂移Key 必须拆开因为 Key 是成本归属的最小单位。一个团队共用一个 Key统计脚本再强也只能告诉你“这个团队用了多少”无法告诉你“这个团队里谁、哪个工具、哪个环境用了多少”。如果还要区分 Claude Chat、Docs、Slides 这类统一入口下的工作流就更需要靠 Key 别名或项目前缀去标记。最低可用的归属模型是Key 别名 tt.platform.team.env.purpose例如tt.cc.frontend.prod.codegen # Claude Code前端团队生产环境代码生成 tt.codex.backend.ci # Codex后端团队CI tt.chat.product.dev # 模型对话产品团队开发环境 tt.docs.ops.prod # Docs 类文档工作流运维团队生产环境 tt.slides.mkt.prod # Slides 类演示工作流市场团队生产环境这个命名看起来啰嗦但统计脚本可以直接解析出 platform、team、env后面不用再手工维护映射表。你可以在 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentkey_group 获取 Key 后在控制台按这个规则创建不同别名。2. 在 TaoToken 做 Key 分组平台、团队、环境三层命名Key 分组不是把 Key 建得越多越好而是让每个 Key 都有明确归属。建议按下面顺序落地。第一步列出所有会调用 Claude 兼容接口的入口。不要只列 IDE至少包括入口类型示例建议 platform 代号Claude Code本地 CLI、IDE 插件ccCodex本地 CLI、自动化任务codex模型对话内部聊天工具、调试页面chat文档工作流文档生成、总结、改写docs演示工作流大纲、幻灯片文案slidesCI/CD构建、检查、发布辅助ci临时验证评测、对比、Demoeval第二步在 TaoToken 控制台创建 Key 时不要用default、test、key1这种名字。Key 别名要稳定、可解析、可审计。推荐结构{ key_groups: [ { alias: tt.cc.frontend.prod, platform: claude_code, team: frontend, env: prod, model_scope: [MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN], quota_note: 前端代码生成与重构 }, { alias: tt.codex.backend.ci, platform: codex, team: backend, env: ci, model_scope: [MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN], quota_note: 后端仓库 CI 检查 }, { alias: tt.chat.product.dev, platform: chat, team: product, env: dev, model_scope: [MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN], quota_note: 产品需求澄清与原型讨论 }, { alias: tt.docs.ops.prod, platform: docs, team: ops, env: prod, model_scope: [MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN], quota_note: 运维文档生成 }, { alias: tt.slides.mkt.prod, platform: slides, team: marketing, env: prod, model_scope: [MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN], quota_note: 演示材料初稿 } ] }上面这份 JSON 不是自动创建接口而是给你做录入模板。真正创建 Key 时把 alias 填到 TaoToken 控制台的 Key 名称或备注里把 model_scope 限制到控制台允许的模型范围。Key 值只保存到密码管理器或 CI Secret不要写进仓库。第三步区分环境和权限。生产 Key 和开发 Key 必须拆。开发 Key 可以放宽模型范围生产 Key 要限制模型和额度。CI Key 单独建因为 CI 的消耗模式经常和人工使用完全不同短时间、高并发、重复调用、失败重试多。如果没有 CI 专用 Key月底你会在团队账单里看到一条尖峰却不知道是 Jenkins、GitLab Runner 还是某个本地脚本打出来的。第四步统一所有工具的 Base URL。无论 Claude Code、Codex、还是自己写的 OpenAI 兼容客户端请求地址都使用https://taotoken.net/api注意不要把这个地址和官网 UTM 链接混在一起。工具配置里只写 Base URL不要加utm_source或utm_content。UTM 链接用于从博客进入官网例如 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconfig_checklist。第五步建立 Key 台账。至少记录字段说明key_alias可解析别名平台cc、codex、chat、docs、slides、ci团队前端、后端、产品、运维、市场环境dev、test、prod、ci负责人具体人不是群创建时间用于轮换上次轮换用于安全审计模型范围允许调用的模型额度策略日/周/月限制或项目预算台账可以放在内部 Wiki也可以放在本地 CSV。不要把它做成一个需要连接生产数据库的复杂系统。统计脚本只读本地导出的 JSONL 或 CSV这样安全边界清楚也方便排障。3. Claude Code 配置settings.json 与 ANTHROPIC_*Claude Code 的配置重点是settings.json和环境变量。下面是可复制模板路径通常是用户目录下的.claude/settings.json。如果你的团队使用项目级配置也可以放在项目内对应位置但不要在仓库里提交真实 Key。{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN } }几个关键点ANTHROPIC_BASE_URL必须指向https://taotoken.net/api不要在末尾手动加/v1或斜杠除非官方文档明确要求。ANTHROPIC_AUTH_TOKEN和ANTHROPIC_API_KEY按你当前 Claude Code 版本读取哪一个为准保留一个也可以但不要填错成站外服务的 Key。ANTHROPIC_MODEL和ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL使用 TaoToken 控制台或模型页显示的模型 ID。不要凭记忆填旧模型名。每个团队成员使用自己的 Key不要共用一个tt.cc.team.prod。团队归属可以靠别名里的 team 字段个人归属可以再加 user 字段例如tt.cc.frontend.prod.alice。如果同一台机器要切多个环境优先用环境变量覆盖而不是反复改settings.json。如果你不想把 Key 写进 JSON可以用 shell 环境变量export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_API_KEYYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELMODEL_ID_FROM_TAOTOKENWindows PowerShell$env:ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api $env:ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY $env:ANTHROPIC_API_KEYYOUR_API_KEY $env:ANTHROPIC_MODELMODEL_ID_FROM_TAOTOKEN配置完成后运行一次 Claude Code然后去 TaoToken 控制台看对应 Key 是否产生用量。如果 401优先检查 Key 是否复制完整如果 404优先检查 Base URL 是否被写成了官网地址或多了路径如果提示模型不存在回控制台复制模型 ID。不要用“换网络”“换节点”作为第一排障动作配置问题通常就在 URL、Key、模型名三处。4. Codex 配置config.toml 与 TAOTOKEN_API_KEYCodex 和 Claude Code 是两套配置语义最常见错误就是把ANTHROPIC_*环境变量套到 Codex 上。Codex 使用config.toml和独立的 Key 环境变量。下面模板路径通常是~/.codex/config.toml。model_provider taotoken model MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY然后设置环境变量并启动export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY codexWindows PowerShell$env:TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY codex这里要强调三点Codex 的 Key 环境变量用TAOTOKEN_API_KEY不要写成ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。Codex 的base_url同样是https://taotoken.net/api。model必须与控制台模型 ID 一致。不同 Codex 版本对 provider 字段的要求可能不同如果启动时报 provider 配置错误以你本机版本的官方文档为准补齐字段但不要改成站外不可审计的地址。如果你同时使用 Claude Code 和 Codex建议在 shell 启动脚本里按项目加载不同变量而不是全局混在一起。例如前端仓库加载tt.cc.frontend.dev后端 CI 加载tt.codex.backend.ci。这样统计脚本才能区分“人在终端里写代码”和“流水线在跑检查”。5. CC Switch 三件套Profile、Base URL、Key 环境变量如果你使用 CC Switch 管理多套配置可以把 TaoToken 拆成三个 ProfileClaude Code、Codex、通用 API。三件套的核心字段是Profile 名称、Base URL、Key 环境变量。下面是一个配置模板字段名以你安装的 CC Switch 版本为准。{ profiles: [ { name: taotoken-claude-code, kind: claude_code, base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: ANTHROPIC_AUTH_TOKEN, model: MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN }, { name: taotoken-codex, kind: codex, base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, model: MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN }, { name: taotoken-generic, kind: openai_compatible, base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, model: MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN } ] }对应关系可以整理成表Profile工具Base URLKey 环境变量注意事项taotoken-claude-codeClaude Codehttps://taotoken.net/apiANTHROPIC_AUTH_TOKEN可用settings.json或环境变量taotoken-codexCodexhttps://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEY不要混入ANTHROPIC_*taotoken-generic自研脚本/OpenAI 兼容客户端https://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEY按客户端要求设置 header切换 Profile 时检查三件事当前 Key 别名是否属于当前团队、当前环境是否匹配、当前模型是否在允许范围内。CC Switch 解决的是“切换效率”不是“归属审计”。归属审计仍然依赖 Key 别名和统计脚本。6. 调用归属统计脚本从本地 JSONL 汇总 Key、平台、模型下面这份 Python 脚本只读取本地 JSONL 文件不连接任何生产数据库也不调用外部接口。你可以把 TaoToken 控制台导出的用量明细或者本地网关记录的请求日志整理成 JSONL 后运行。脚本会按 Key 别名解析平台、团队、环境再按模型汇总请求数、输入 Token、输出 Token、缓存读取 Token。输入 JSONL 示例{ts:2025-01-01T10:00:00Z,key_alias:tt.cc.frontend.prod.alice,platform:claude_code,model:MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN,input_tokens:1200,output_tokens:800,cache_read_tokens:300,user:alice,project:web-console} {ts:2025-01-01T10:05:00Z,key_alias:tt.codex.backend.ci,platform:codex,model:MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN,input_tokens:4200,output_tokens:1500,cache_read_tokens:0,user:ci-runner,project:order-service} {ts:2025-01-01T10:10:00Z,key_alias:tt.chat.product.dev,platform:chat,model:MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN,input_tokens:900,output_tokens:600,cache_read_tokens:0,user:bob,project:prototype}统计脚本#!/usr/bin/env python3 import argparse import csv import json from collections import defaultdict def parse_alias(alias: str): parts alias.split(.) if len(parts) 4 and parts[0] tt: return { platform_from_alias: parts[1], team_from_alias: parts[2], env_from_alias: parts[3], } return { platform_from_alias: unknown, team_from_alias: unknown, env_from_alias: unknown, } def main(): parser argparse.ArgumentParser() parser.add_argument(--input, requiredTrue, help本地 JSONL 用量文件) parser.add_argument(--output, defaultattribution.csv, help输出 CSV) args parser.parse_args() agg defaultdict(lambda: { requests: 0, input_tokens: 0, output_tokens: 0, cache_read_tokens: 0, }) with open(args.input, r, encodingutf-8) as f: for line_no, line in enumerate(f, 1): line line.strip() if not line: continue try: row json.loads(line) except json.JSONDecodeError as exc: print(fskip line {line_no}: {exc}) continue key_alias row.get(key_alias) or row.get(api_key_alias) or unknown alias_meta parse_alias(key_alias) platform row.get(platform) or alias_meta[platform_from_alias] team row.get(team) or alias_meta[team_from_alias] env row.get(env) or alias_meta[env_from_alias] model row.get(model) or unknown key (key_alias, platform, team, env, model) agg[key][requests] 1 agg[key][input_tokens] int(row.get(input_tokens, 0)) agg[key][output_tokens] int(row.get(output_tokens, 0)) agg[key][cache_read_tokens] int(row.get(cache_read_tokens, 0)) with open(args.output, w, encodingutf-8, newline) as f: writer csv.writer(f) writer.writerow([ key_alias, platform, team, env, model, requests, input_tokens, output_tokens, cache_read_tokens, total_tokens, ]) for key, value in sorted(agg.items()): key_alias, platform, team, env, model key total_tokens ( value[input_tokens] value[output_tokens] value[cache_read_tokens] ) writer.writerow([ key_alias, platform, team, env, model, value[requests], value[input_tokens], value[output_tokens], value[cache_read_tokens], total_tokens, ]) print(fwritten: {args.output}) if __name__ __main__: main()运行python token_attribution.py --input usage.jsonl --output attribution.csv输出 CSV 可以直接给财务、团队负责人或项目 owner。如果发现platformunknown说明 Key 别名没有按tt.platform.team.env.purpose命名回控制台修正别名即可。如果发现同一个 Key 出现在多个平台说明有人在多个工具里复制了同一个 Key需要拆 Key。7. 消耗对照把 Token 归属转成成本归属统计出 Token 之后下一步是消耗对照。不要直接把总 Token 等同于成本因为输入、输出、缓存读取的计价可能不同。你可以从 TaoToken 模型页或控制台读取当前单价然后在本地计算。公式如下def estimate_cost(input_tokens, output_tokens, cache_read_tokens, input_price, output_price, cache_price): return ( input_tokens / 1_000_000 * input_price output_tokens / 1_000_000 * output_price cache_read_tokens / 1_000_000 * cache_price )单价不要硬编码在脚本里因为模型和计费策略会变化。建议每周从控制台导出一次单价填入本地表。消耗对照表可以设计成下面这样key_aliasplatformteamenvmodelinput_tokensoutput_tokenscache_read_tokensinput_priceoutput_pricecache_priceestimated_costtt.cc.frontend.prod.aliceclaude_codefrontendprodMODEL_ID_FROM_TAOTOKEN1200000800000300000按控制台按控制台按控制台本地计算tt.codex.backend.cicodexbackendciMODEL_ID_FROM_TAOTOKEN420000015000000按控制台按控制台按控制台本地计算tt.chat.product.devchatproductdevMODEL_ID_FROM_TAOTOKEN9000006000000按控制台按控制台按控制台本地计算做消耗对照时建议分三层看按平台看Claude Code、Codex、Chat、Docs、Slides、CI 各占多少。合并聊天入口后平台差异比模型差异更重要。按团队看前端、后端、产品、运维、市场谁在增长。团队负责人只关心自己的归属行。按环境看dev、test、prod、ci 是否混用。CI 和 prod 必须单独看否则很容易被本地调试消耗淹没。如果你们已经使用统一聊天界面访问 Docs 和 Slides可以在 Key 别名里区分docs和slides。例如团队内部把文档生成脚本绑定tt.docs.ops.prod把演示稿生成绑定tt.slides.mkt.prod。这样即使入口统一消耗归属仍然能拆开。TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcost_mapping 可以帮你获取 Key 和管理分组但成本对照表建议留在本地避免把内部团队名称和预算写进外部系统。8. 排障清单合并入口后最常见的 7 个问题合并入口后排障重点从“哪个产品挂了”变成“哪个 Key、哪个工具、哪个环境打错了”。下面是一份可以直接贴到内部 Wiki 的清单。现象优先检查处理401/403Key 是否完整、是否被禁用、环境变量是否生效重新复制YOUR_API_KEY确认当前 shell 读取的是正确 Profile404Base URL 是否写成官网地址工具里只填https://taotoken.net/api模型不存在模型 ID 是否与控制台一致从 TaoToken 模型页复制MODEL_ID_FROM_TAOTOKENClaude Code 仍走旧配置settings.json、环境变量、CC Switch Profile 优先级先 envCodex 报认证失败是否误用了ANTHROPIC_*Codex 使用TAOTOKEN_API_KEY和config.toml统计脚本没有数据JSONL 字段名是否匹配确认有key_alias、model、input_tokens、output_tokens同一 Key 多平台出现是否多人复制同一 Key拆 Key按平台和成员重新分配还有两个容易忽略的点第一Key 轮换后忘记更新 CI Secret。CI 里的 Key 经常只在流水线失败时才有人看。建议把 Key 轮换日期写进台账并在 CI 中加一条最小验证任务定期确认 Key 可用。第二开发环境用了生产 Key。这个问题在统一入口后更常见因为大家切换工具更快。解决办法不是靠提醒而是把 Key 别名写得足够清楚并在 CC Switch 里使用不同 Profile 颜色或名称。看到tt.cc.frontend.prod就知道不该在本地调试里用。如果你还没有开始做分组建议按这个顺序推进到 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcta_checklist 获取 Key并确认 Base URL 为https://taotoken.net/api。按平台、团队、环境创建第一批 Key不要继续共用一个默认 Key。在 Claude Code 的settings.json和 Codex 的config.toml中分别配置禁止把ANTHROPIC_*混到 Codex。用 CC Switch 建三个 ProfileClaude Code、Codex、通用 API。把本地请求日志整理成 JSONL跑一次统计脚本生成第一版归属 CSV。每周把归属 CSV 和 TaoToken 控制台用量做一次对照修正 Key 别名和模型范围。当入口越来越统一时归属能力不能靠产品界面自动给你。它需要你在 Key、配置和日志三个层面提前埋好标识。先到模型对话验证请求是否通再根据团队规模决定是否进入 Coding Plan接着创建独立 API Key最后参考 Claude Code 文档把配置固化下来。下面四个入口按顺序使用即可先测试模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentchat_cta需要团队编码额度看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_plan_cta按平台、团队、环境创建 Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcreate_key_cta配置 Claude Code 时对照文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_doc_cta把 Key 分组、Base URL、统计脚本和消耗对照表连起来你就能在入口合并之后继续回答那个最实际的问题这笔消耗是谁的从哪个平台来应该归到哪个团队和环境。 合并 Claude Chat 和 Cowork 后，TaoToken 记录谁在消耗 Token
1. 合并后的真问题谁在用 Claude请求从哪个平台出发Anthropic 把 Claude Chat 与 Claude Cowork 合并为统一体验同时把 Claude Docs、Claude Slides 收进同一个聊天入口。对普通用户是入口更集中对技术负责人却是另一类问题入口越统一调用来源越难拆。以前还能靠产品名、域名、独立控制台大致判断“这是聊天消耗、这是协作消耗”现在同一个界面后面可能挂着 Chat、Docs、Slides、Claude Code、Codex、CI 脚本、内部 Bot、自动化任务。月底账单出来只看到总量看不到谁在消耗、从哪个平台消耗、属于哪个团队。要解决这个问题第一步不是看账单而是把 Key 和 Base URL 先标准化到 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentpost_intro 获取 Key然后把所有兼容工具的请求 Base URL 统一设为https://taotoken.net/api。注意这个 Base URL 用于工具配置不带 UTM 参数官网入口才带来源追踪。接下来用 Key 分组、配置模板和本地统计脚本把“谁在消耗 Token”拆到平台、团队、环境三个维度。这篇文章不讨论 Anthropic 的产品路线也不把 TaoToken 放进任何行业八卦语境。我们只做三件可跟做的事第一设计一套能落到 TaoToken API Keys 的 Key 分组第二给出 Claude Code、Codex、CC Switch 的可复制配置第三用本地脚本把调用日志汇总成归属表再和消耗对照表拼起来。先明确一个原则统一 Base URL不统一 Key。Base URL 统一是为了减少配置漂移Key 必须拆开因为 Key 是成本归属的最小单位。一个团队共用一个 Key统计脚本再强也只能告诉你“这个团队用了多少”无法告诉你“这个团队里谁、哪个工具、哪个环境用了多少”。如果还要区分 Claude Chat、Docs、Slides 这类统一入口下的工作流就更需要靠 Key 别名或项目前缀去标记。最低可用的归属模型是Key 别名 tt.platform.team.env.purpose例如tt.cc.frontend.prod.codegen # Claude Code前端团队生产环境代码生成 tt.codex.backend.ci # Codex后端团队CI tt.chat.product.dev # 模型对话产品团队开发环境 tt.docs.ops.prod # Docs 类文档工作流运维团队生产环境 tt.slides.mkt.prod # Slides 类演示工作流市场团队生产环境这个命名看起来啰嗦但统计脚本可以直接解析出 platform、team、env后面不用再手工维护映射表。你可以在 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentkey_group 获取 Key 后在控制台按这个规则创建不同别名。2. 在 TaoToken 做 Key 分组平台、团队、环境三层命名Key 分组不是把 Key 建得越多越好而是让每个 Key 都有明确归属。建议按下面顺序落地。第一步列出所有会调用 Claude 兼容接口的入口。不要只列 IDE至少包括入口类型示例建议 platform 代号Claude Code本地 CLI、IDE 插件ccCodex本地 CLI、自动化任务codex模型对话内部聊天工具、调试页面chat文档工作流文档生成、总结、改写docs演示工作流大纲、幻灯片文案slidesCI/CD构建、检查、发布辅助ci临时验证评测、对比、Demoeval第二步在 TaoToken 控制台创建 Key 时不要用default、test、key1这种名字。Key 别名要稳定、可解析、可审计。推荐结构{ key_groups: [ { alias: tt.cc.frontend.prod, platform: claude_code, team: frontend, env: prod, model_scope: [MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN], quota_note: 前端代码生成与重构 }, { alias: tt.codex.backend.ci, platform: codex, team: backend, env: ci, model_scope: [MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN], quota_note: 后端仓库 CI 检查 }, { alias: tt.chat.product.dev, platform: chat, team: product, env: dev, model_scope: [MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN], quota_note: 产品需求澄清与原型讨论 }, { alias: tt.docs.ops.prod, platform: docs, team: ops, env: prod, model_scope: [MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN], quota_note: 运维文档生成 }, { alias: tt.slides.mkt.prod, platform: slides, team: marketing, env: prod, model_scope: [MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN], quota_note: 演示材料初稿 } ] }上面这份 JSON 不是自动创建接口而是给你做录入模板。真正创建 Key 时把 alias 填到 TaoToken 控制台的 Key 名称或备注里把 model_scope 限制到控制台允许的模型范围。Key 值只保存到密码管理器或 CI Secret不要写进仓库。第三步区分环境和权限。生产 Key 和开发 Key 必须拆。开发 Key 可以放宽模型范围生产 Key 要限制模型和额度。CI Key 单独建因为 CI 的消耗模式经常和人工使用完全不同短时间、高并发、重复调用、失败重试多。如果没有 CI 专用 Key月底你会在团队账单里看到一条尖峰却不知道是 Jenkins、GitLab Runner 还是某个本地脚本打出来的。第四步统一所有工具的 Base URL。无论 Claude Code、Codex、还是自己写的 OpenAI 兼容客户端请求地址都使用https://taotoken.net/api注意不要把这个地址和官网 UTM 链接混在一起。工具配置里只写 Base URL不要加utm_source或utm_content。UTM 链接用于从博客进入官网例如 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconfig_checklist。第五步建立 Key 台账。至少记录字段说明key_alias可解析别名平台cc、codex、chat、docs、slides、ci团队前端、后端、产品、运维、市场环境dev、test、prod、ci负责人具体人不是群创建时间用于轮换上次轮换用于安全审计模型范围允许调用的模型额度策略日/周/月限制或项目预算台账可以放在内部 Wiki也可以放在本地 CSV。不要把它做成一个需要连接生产数据库的复杂系统。统计脚本只读本地导出的 JSONL 或 CSV这样安全边界清楚也方便排障。3. Claude Code 配置settings.json 与 ANTHROPIC_*Claude Code 的配置重点是settings.json和环境变量。下面是可复制模板路径通常是用户目录下的.claude/settings.json。如果你的团队使用项目级配置也可以放在项目内对应位置但不要在仓库里提交真实 Key。{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN } }几个关键点ANTHROPIC_BASE_URL必须指向https://taotoken.net/api不要在末尾手动加/v1或斜杠除非官方文档明确要求。ANTHROPIC_AUTH_TOKEN和ANTHROPIC_API_KEY按你当前 Claude Code 版本读取哪一个为准保留一个也可以但不要填错成站外服务的 Key。ANTHROPIC_MODEL和ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL使用 TaoToken 控制台或模型页显示的模型 ID。不要凭记忆填旧模型名。每个团队成员使用自己的 Key不要共用一个tt.cc.team.prod。团队归属可以靠别名里的 team 字段个人归属可以再加 user 字段例如tt.cc.frontend.prod.alice。如果同一台机器要切多个环境优先用环境变量覆盖而不是反复改settings.json。如果你不想把 Key 写进 JSON可以用 shell 环境变量export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_API_KEYYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELMODEL_ID_FROM_TAOTOKENWindows PowerShell$env:ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api $env:ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY $env:ANTHROPIC_API_KEYYOUR_API_KEY $env:ANTHROPIC_MODELMODEL_ID_FROM_TAOTOKEN配置完成后运行一次 Claude Code然后去 TaoToken 控制台看对应 Key 是否产生用量。如果 401优先检查 Key 是否复制完整如果 404优先检查 Base URL 是否被写成了官网地址或多了路径如果提示模型不存在回控制台复制模型 ID。不要用“换网络”“换节点”作为第一排障动作配置问题通常就在 URL、Key、模型名三处。4. Codex 配置config.toml 与 TAOTOKEN_API_KEYCodex 和 Claude Code 是两套配置语义最常见错误就是把ANTHROPIC_*环境变量套到 Codex 上。Codex 使用config.toml和独立的 Key 环境变量。下面模板路径通常是~/.codex/config.toml。model_provider taotoken model MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY然后设置环境变量并启动export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY codexWindows PowerShell$env:TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY codex这里要强调三点Codex 的 Key 环境变量用TAOTOKEN_API_KEY不要写成ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。Codex 的base_url同样是https://taotoken.net/api。model必须与控制台模型 ID 一致。不同 Codex 版本对 provider 字段的要求可能不同如果启动时报 provider 配置错误以你本机版本的官方文档为准补齐字段但不要改成站外不可审计的地址。如果你同时使用 Claude Code 和 Codex建议在 shell 启动脚本里按项目加载不同变量而不是全局混在一起。例如前端仓库加载tt.cc.frontend.dev后端 CI 加载tt.codex.backend.ci。这样统计脚本才能区分“人在终端里写代码”和“流水线在跑检查”。5. CC Switch 三件套Profile、Base URL、Key 环境变量如果你使用 CC Switch 管理多套配置可以把 TaoToken 拆成三个 ProfileClaude Code、Codex、通用 API。三件套的核心字段是Profile 名称、Base URL、Key 环境变量。下面是一个配置模板字段名以你安装的 CC Switch 版本为准。{ profiles: [ { name: taotoken-claude-code, kind: claude_code, base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: ANTHROPIC_AUTH_TOKEN, model: MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN }, { name: taotoken-codex, kind: codex, base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, model: MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN }, { name: taotoken-generic, kind: openai_compatible, base_url: https://taotoken.net/api, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, model: MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN } ] }对应关系可以整理成表Profile工具Base URLKey 环境变量注意事项taotoken-claude-codeClaude Codehttps://taotoken.net/apiANTHROPIC_AUTH_TOKEN可用settings.json或环境变量taotoken-codexCodexhttps://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEY不要混入ANTHROPIC_*taotoken-generic自研脚本/OpenAI 兼容客户端https://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEY按客户端要求设置 header切换 Profile 时检查三件事当前 Key 别名是否属于当前团队、当前环境是否匹配、当前模型是否在允许范围内。CC Switch 解决的是“切换效率”不是“归属审计”。归属审计仍然依赖 Key 别名和统计脚本。6. 调用归属统计脚本从本地 JSONL 汇总 Key、平台、模型下面这份 Python 脚本只读取本地 JSONL 文件不连接任何生产数据库也不调用外部接口。你可以把 TaoToken 控制台导出的用量明细或者本地网关记录的请求日志整理成 JSONL 后运行。脚本会按 Key 别名解析平台、团队、环境再按模型汇总请求数、输入 Token、输出 Token、缓存读取 Token。输入 JSONL 示例{ts:2025-01-01T10:00:00Z,key_alias:tt.cc.frontend.prod.alice,platform:claude_code,model:MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN,input_tokens:1200,output_tokens:800,cache_read_tokens:300,user:alice,project:web-console} {ts:2025-01-01T10:05:00Z,key_alias:tt.codex.backend.ci,platform:codex,model:MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN,input_tokens:4200,output_tokens:1500,cache_read_tokens:0,user:ci-runner,project:order-service} {ts:2025-01-01T10:10:00Z,key_alias:tt.chat.product.dev,platform:chat,model:MODEL_ID_FROM_TAOTOKEN,input_tokens:900,output_tokens:600,cache_read_tokens:0,user:bob,project:prototype}统计脚本#!/usr/bin/env python3 import argparse import csv import json from collections import defaultdict def parse_alias(alias: str): parts alias.split(.) if len(parts) 4 and parts[0] tt: return { platform_from_alias: parts[1], team_from_alias: parts[2], env_from_alias: parts[3], } return { platform_from_alias: unknown, team_from_alias: unknown, env_from_alias: unknown, } def main(): parser argparse.ArgumentParser() parser.add_argument(--input, requiredTrue, help本地 JSONL 用量文件) parser.add_argument(--output, defaultattribution.csv, help输出 CSV) args parser.parse_args() agg defaultdict(lambda: { requests: 0, input_tokens: 0, output_tokens: 0, cache_read_tokens: 0, }) with open(args.input, r, encodingutf-8) as f: for line_no, line in enumerate(f, 1): line line.strip() if not line: continue try: row json.loads(line) except json.JSONDecodeError as exc: print(fskip line {line_no}: {exc}) continue key_alias row.get(key_alias) or row.get(api_key_alias) or unknown alias_meta parse_alias(key_alias) platform row.get(platform) or alias_meta[platform_from_alias] team row.get(team) or alias_meta[team_from_alias] env row.get(env) or alias_meta[env_from_alias] model row.get(model) or unknown key (key_alias, platform, team, env, model) agg[key][requests] 1 agg[key][input_tokens] int(row.get(input_tokens, 0)) agg[key][output_tokens] int(row.get(output_tokens, 0)) agg[key][cache_read_tokens] int(row.get(cache_read_tokens, 0)) with open(args.output, w, encodingutf-8, newline) as f: writer csv.writer(f) writer.writerow([ key_alias, platform, team, env, model, requests, input_tokens, output_tokens, cache_read_tokens, total_tokens, ]) for key, value in sorted(agg.items()): key_alias, platform, team, env, model key total_tokens ( value[input_tokens] value[output_tokens] value[cache_read_tokens] ) writer.writerow([ key_alias, platform, team, env, model, value[requests], value[input_tokens], value[output_tokens], value[cache_read_tokens], total_tokens, ]) print(fwritten: {args.output}) if __name__ __main__: main()运行python token_attribution.py --input usage.jsonl --output attribution.csv输出 CSV 可以直接给财务、团队负责人或项目 owner。如果发现platformunknown说明 Key 别名没有按tt.platform.team.env.purpose命名回控制台修正别名即可。如果发现同一个 Key 出现在多个平台说明有人在多个工具里复制了同一个 Key需要拆 Key。7. 消耗对照把 Token 归属转成成本归属统计出 Token 之后下一步是消耗对照。不要直接把总 Token 等同于成本因为输入、输出、缓存读取的计价可能不同。你可以从 TaoToken 模型页或控制台读取当前单价然后在本地计算。公式如下def estimate_cost(input_tokens, output_tokens, cache_read_tokens, input_price, output_price, cache_price): return ( input_tokens / 1_000_000 * input_price output_tokens / 1_000_000 * output_price cache_read_tokens / 1_000_000 * cache_price )单价不要硬编码在脚本里因为模型和计费策略会变化。建议每周从控制台导出一次单价填入本地表。消耗对照表可以设计成下面这样key_aliasplatformteamenvmodelinput_tokensoutput_tokenscache_read_tokensinput_priceoutput_pricecache_priceestimated_costtt.cc.frontend.prod.aliceclaude_codefrontendprodMODEL_ID_FROM_TAOTOKEN1200000800000300000按控制台按控制台按控制台本地计算tt.codex.backend.cicodexbackendciMODEL_ID_FROM_TAOTOKEN420000015000000按控制台按控制台按控制台本地计算tt.chat.product.devchatproductdevMODEL_ID_FROM_TAOTOKEN9000006000000按控制台按控制台按控制台本地计算做消耗对照时建议分三层看按平台看Claude Code、Codex、Chat、Docs、Slides、CI 各占多少。合并聊天入口后平台差异比模型差异更重要。按团队看前端、后端、产品、运维、市场谁在增长。团队负责人只关心自己的归属行。按环境看dev、test、prod、ci 是否混用。CI 和 prod 必须单独看否则很容易被本地调试消耗淹没。如果你们已经使用统一聊天界面访问 Docs 和 Slides可以在 Key 别名里区分docs和slides。例如团队内部把文档生成脚本绑定tt.docs.ops.prod把演示稿生成绑定tt.slides.mkt.prod。这样即使入口统一消耗归属仍然能拆开。TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcost_mapping 可以帮你获取 Key 和管理分组但成本对照表建议留在本地避免把内部团队名称和预算写进外部系统。8. 排障清单合并入口后最常见的 7 个问题合并入口后排障重点从“哪个产品挂了”变成“哪个 Key、哪个工具、哪个环境打错了”。下面是一份可以直接贴到内部 Wiki 的清单。现象优先检查处理401/403Key 是否完整、是否被禁用、环境变量是否生效重新复制YOUR_API_KEY确认当前 shell 读取的是正确 Profile404Base URL 是否写成官网地址工具里只填https://taotoken.net/api模型不存在模型 ID 是否与控制台一致从 TaoToken 模型页复制MODEL_ID_FROM_TAOTOKENClaude Code 仍走旧配置settings.json、环境变量、CC Switch Profile 优先级先 envCodex 报认证失败是否误用了ANTHROPIC_*Codex 使用TAOTOKEN_API_KEY和config.toml统计脚本没有数据JSONL 字段名是否匹配确认有key_alias、model、input_tokens、output_tokens同一 Key 多平台出现是否多人复制同一 Key拆 Key按平台和成员重新分配还有两个容易忽略的点第一Key 轮换后忘记更新 CI Secret。CI 里的 Key 经常只在流水线失败时才有人看。建议把 Key 轮换日期写进台账并在 CI 中加一条最小验证任务定期确认 Key 可用。第二开发环境用了生产 Key。这个问题在统一入口后更常见因为大家切换工具更快。解决办法不是靠提醒而是把 Key 别名写得足够清楚并在 CC Switch 里使用不同 Profile 颜色或名称。看到tt.cc.frontend.prod就知道不该在本地调试里用。如果你还没有开始做分组建议按这个顺序推进到 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcta_checklist 获取 Key并确认 Base URL 为https://taotoken.net/api。按平台、团队、环境创建第一批 Key不要继续共用一个默认 Key。在 Claude Code 的settings.json和 Codex 的config.toml中分别配置禁止把ANTHROPIC_*混到 Codex。用 CC Switch 建三个 ProfileClaude Code、Codex、通用 API。把本地请求日志整理成 JSONL跑一次统计脚本生成第一版归属 CSV。每周把归属 CSV 和 TaoToken 控制台用量做一次对照修正 Key 别名和模型范围。当入口越来越统一时归属能力不能靠产品界面自动给你。它需要你在 Key、配置和日志三个层面提前埋好标识。先到模型对话验证请求是否通再根据团队规模决定是否进入 Coding Plan接着创建独立 API Key最后参考 Claude Code 文档把配置固化下来。下面四个入口按顺序使用即可先测试模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentchat_cta需要团队编码额度看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_plan_cta按平台、团队、环境创建 Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcreate_key_cta配置 Claude Code 时对照文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_doc_cta把 Key 分组、Base URL、统计脚本和消耗对照表连起来你就能在入口合并之后继续回答那个最实际的问题这笔消耗是谁的从哪个平台来应该归到哪个团队和环境。