1. 从 DeepSeek Harness 团队入职环境开始先定位请求出口你刚加入 DeepSeek Harness 团队终端跳出“欢迎加入 DeepSeek Harness 团队”的提示时先别急着调模型参数把 TaoTokenhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_intro作为统一模型入口先确认当前请求发往哪个 endpoint、哪把 Key 在计费。一线开发者在 Harness 团队里最常遇到的不是模型不会用而是环境里同时存在多套模型访问配置项目根目录的.env、shell 里的全局变量、Claude Code 的settings.json、Codex 的config.toml、CI 机器上的密钥注入以及某些脚本自己读取的DEEPSEEK_API_KEY或OPENAI_API_KEY。当 Token 用量上涨时你很难只凭账单判断是 Harness 批处理任务、本地 Claude Code、Codex CLI还是某个被遗忘的定时任务在消耗。换 Key 的本质不是“把旧 Key 替换成新 Key”而是建立一条可追踪的请求链路谁发起请求进程名、父进程、当前工作目录。读取了哪份配置shell profile、项目.env、工具专属配置文件。实际请求发往哪里DeepSeek 官方 endpoint、其他兼容 endpoint还是 TaoToken 的 Base URL。使用哪把 Key是否按 Harness、Claude Code、Codex、CI 拆分。Token 消耗归属能否在 TaoToken 控制台按 Key 看到用量。本文给 DeepSeek Harness 准备模型访问时建议去 TaoToken 官网获取 Key并把工具侧 Base URL 设为https://taotoken.net/api注意这个 Base URL 在配置工具时不要额外拼 UTM 参数也不要手写/chat/completions作为 Base URL 的一部分。UTM 只用于官网入口统计不进入 SDK 配置。先在本机做一次“出口盘点”。下面命令只展示变量名不打印真实 Keyenv | grep -E DEEPSEEK|OPENAI|ANTHROPIC|TAOTOKEN | sed s/.*$/***/再在工作目录里找可能覆盖配置的文件grep -RIn --exclude-dir.git --exclude*.lock \ -E api\.deepseek\.com|api\.anthropic\.com|taotoken\.net/api|ANTHROPIC_BASE_URL|OPENAI_BASE_URL|DEEPSEEK_BASE_URL \ . 2/dev/null如果 Harness 是通过子进程启动模型调用还要检查进程实际继承的环境变量PID$(pgrep -f your-harness-process | head -n 1) tr \0 \n /proc/$PID/environ \ | grep -E DEEPSEEK|OPENAI|ANTHROPIC|TAOTOKEN \ | sed s/.*$/***/把your-harness-process换成你自己的 Harness 任务名。上面这些命令都在本地执行不要把它们塞进 MCP/Agent 去直连生产库或生产环境。2. 官方 endpoint 与 TaoToken Base URL 对照表谁在消耗 Token 一眼可查判断谁在消耗 Token最直接的方法是看请求域名和 Key 归属。下面是 DeepSeek Harness 场景里常用的对照关系。官方 endpoint 以 DeepSeek 官方文档为准TaoToken 侧统一 Base URL 为https://taotoken.net/api。使用场景官方 endpoint / Base URL 示例TaoToken 接入 Base URLKey 环境变量建议消耗归属判断DeepSeek OpenAI 兼容调用https://api.deepseek.comhttps://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEY看请求日志中的域名DeepSeek OpenAI 兼容调用带 v1https://api.deepseek.com/v1https://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEY不要把/v1和 TaoToken Base URL 混写Harness 批处理任务由 Harness provider 配置决定https://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEY按harness-ci、harness-dev拆 KeyClaude CodeAnthropic 官方 endpointhttps://taotoken.net/apiANTHROPIC_API_KEY看 Claude Code 启动日志或会话状态CodexOpenAI 兼容 endpointhttps://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEY看config.toml中的 providerCC Switch 多供应商供应商配置决定https://taotoken.net/api按配置映射用不同 Key 名区分工具这张表的价值在于当 Token 用量异常时你不需要先猜模型而是先确认请求到底走了哪一行。例如 Claude Code 如果仍然打到 Anthropic 官方 endpoint那么你在 TaoToken 控制台看不到它的消耗反过来如果 Harness 日志里出现taotoken.net/api但 Key 是团队公用 Key那么你也无法判断是哪个开发者或哪个任务消耗的。给 DeepSeek Harness 准备 Key 时可以从 TaoToken 官网入口进入https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_endpoint_table在控制台创建不同用途的 Key。建议至少拆成taotoken-harness-dev本地 Harness 调试。taotoken-harness-ciCI 或定时任务。taotoken-claude-codeClaude Code 本地会话。taotoken-codexCodex CLI 会话。先用 curl 做最小验证。下面示例中的YOUR_MODEL_ID以 TaoToken 模型列表或模型对话页为准YOUR_API_KEY替换成你创建的实际 Keycurl -sS https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H Authorization: Bearer YOUR_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: YOUR_MODEL_ID, messages: [ {role: user, content: ping} ], stream: false }如果返回体里有usage字段就把prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens记录到 Harness 任务日志里。更好的做法是同时记录响应头中的请求 ID 或响应体中的id这样后续排查时可以把一次本地请求和 TaoToken 控制台用量对上。Python 示例import os import requests base_url os.environ[TAOTOKEN_BASE_URL].rstrip(/) api_key os.environ[TAOTOKEN_API_KEY] resp requests.post( f{base_url}/chat/completions, headers{ Authorization: fBearer {api_key}, Content-Type: application/json, }, json{ model: os.environ.get(TAOTOKEN_MODEL, YOUR_MODEL_ID), messages: [{role: user, content: ping}], stream: False, }, timeout30, ) print(status:, resp.status_code) print(request_id:, resp.headers.get(x-request-id) or resp.json().get(id)) print(usage:, resp.json().get(usage))只要 Harness 任务日志里出现request_id和usage你就能把“谁在消耗 Token”从账单问题变成可追踪的工程问题。3. 在 DeepSeek Harness 里换 Key环境变量、配置文件与最小验证DeepSeek Harness 团队场景下换 Key 建议按“先隔离、再替换、后验证”的顺序做。不要直接把团队公用 Key 改掉也不要在没有备份的情况下覆盖全局环境变量。第一步在 TaoToken 控制台创建给 Harness 用的 Key。给 DeepSeek Harness 准备模型访问时去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_get_key 获取 Key并在控制台里按用途命名。创建完成后把 Key 放到本机环境变量或 CI Secret 中不要提交到 Git。第二步设置工具侧变量。不同 Harness 项目读取的变量名可能不同常见做法是兼容TAOTOKEN_*和项目原有的DEEPSEEK_*export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_MODELYOUR_MODEL_ID # 如果 Harness 内部只读取 DEEPSEEK_*再映射一层 # 先确认项目文档不要无脑覆盖全局配置。 export DEEPSEEK_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export DEEPSEEK_API_KEY$TAOTOKEN_API_KEY如果 Harness 使用.env文件可写TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY TAOTOKEN_MODELYOUR_MODEL_ID # 兼容旧变量名时再打开下面两行 # DEEPSEEK_BASE_URLhttps://taotoken.net/api # DEEPSEEK_API_KEYYOUR_API_KEY第三步验证 Harness 是否真的读到了新配置。可以在 Harness 任务启动时打印脱敏配置echo base_url$TAOTOKEN_BASE_URL echo api_key${TAOTOKEN_API_KEY:0:4}**** echo model$TAOTOKEN_MODEL第四步跑一个最小 Harness 任务只发一条消息不要一上来跑全量批处理。观察日志中是否出现endpointhttps://taotoken.net/api modelYOUR_MODEL_ID request_id... usage.prompt_tokens... usage.completion_tokens...第五步去 TaoToken 控制台查看对应 Key 的用量。如果最小任务产生了用量说明 Key 和 Base URL 已经生效如果没有用量但 Harness 返回了内容优先怀疑请求仍然走了旧 endpoint或者工具层缓存了旧 provider。常见错误可以这样定位401 UnauthorizedKey 没替换、复制漏字符、请求头没有Bearer。404 Not FoundBase URL 写成了重复路径例如把/chat/completions拼进了 Base URL。403 ForbiddenKey 权限、模型权限或账户状态问题。429 Too Many Requests多个工具共用同一把 Key或者并发过高。用量对不上Claude Code、Codex、Harness 共用 Key导致无法按来源拆分。这里最关键的工程习惯是不要让 Harness、Claude Code、Codex 共用同一把 Key。只要共用你后面判断谁在消耗 Token 就会非常痛苦。4. Claude Code 侧settings.json 与 ANTHROPIC_* 如何指向 TaoTokenClaude Code 的配置要单独处理。它通常读取ANTHROPIC_*系列变量因此不能把 Codex 的配置混进来也不能把ANTHROPIC_*套到 Codex 上。在 Claude Code 的settings.json中可以这样写{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_MODEL_ID, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: YOUR_SMALL_MODEL_ID } }字段名可能随 Claude Code 版本变化模型 ID 也应以 TaoToken 模型页或 Claude Code 文档为准。如果你只想先验证 Key可以先只保留{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY } }配置后重启 Claude Code 会话再观察启动日志或状态信息中的 Base URL。如果日志里仍然出现 Anthropic 官方 endpoint常见原因是shell 里存在更高优先级的环境变量覆盖了settings.json。项目目录存在另一份局部配置。Claude Code 没有重启旧会话继续使用旧配置。配置文件路径写错实际读取的是别的用户目录。可以这样检查当前 shell 变量env | grep -E ANTHROPIC|TAOTOKEN | sed s/.*$/***/如果 Claude Code 和 Harness 同时运行建议给 Claude Code 单独创建taotoken-claude-codeKey。这样在 TaoToken 控制台看到用量时至少能知道它来自 Claude Code而不是 Harness 批处理。还要强调一次Claude Code 用ANTHROPIC_*Codex 用config.toml和它自己的 provider 配置。不要把ANTHROPIC_BASE_URL写进 Codex也不要让 Codex 读取ANTHROPIC_API_KEY。这是排查 Token 消耗归属时非常常见的污染源。5. Codex 侧config.toml 不要混用 ANTHROPIC_*按 OpenAI-compatible 写Codex 走的是另一套配置。它应该使用config.toml而不是ANTHROPIC_*。如果你在 Codex 环境里设置了ANTHROPIC_BASE_URLCodex 通常不会按你期望的方式使用它反而会让排查更混乱。一个可参考的config.toml片段如下model YOUR_MODEL_ID model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat # 如果你的 Codex 版本或模型要求 responses API # 请按官方文档调整 wire_api不要照搬 ANTHROPIC_*。环境变量单独设置export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY然后重启 Codex让新 provider 生效。可以观察 Codex 日志中的 provider 名称和 base URL。如果 Codex 仍然提示旧供应商或者请求没有出现在 TaoToken 控制台优先检查model_provider是否真的指向taotoken。base_url是否误写成 DeepSeek 官方地址或 Anthropic 官方地址。env_key是否与 shell 中导出的变量名一致。是否在多个配置文件中重复定义了 provider导致后加载的覆盖前面的。Codex 的 Key 也建议单独命名例如taotoken-codex。这样当你在 TaoToken 控制台看到某把 Key 用量异常时可以直接判断是不是 Codex 会话在消耗而不是 Harness 或 Claude Code。如果你同时维护 Claude Code 和 Codex建议把配置目录分开记录Claude Code - settings.json ANTHROPIC_* Codex - config.toml TAOTOKEN_API_KEY Harness - 项目 .env / provider 配置 TAOTOKEN_* 或 DEEPSEEK_*不要为了省事把三套配置合并成一个全局脚本。全局脚本最容易造成变量串扰最后所有人都不知道 Token 被谁消耗。6. CC Switch 三件套多 Key 多供应商时怎么判断消耗归属如果你使用 CC Switch 这类多供应商切换工具建议把配置抽象成“三件套”供应商、Base URL、API Key。切换动作本身很简单难的是切换后确认每个工具真正读取了哪一套。工具供应商Base URLKey 变量配置文件Claude CodeTaoTokenhttps://taotoken.net/apiANTHROPIC_API_KEYsettings.jsonCodexTaoTokenhttps://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEYconfig.tomlHarnessTaoTokenhttps://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEY或DEEPSEEK_API_KEY项目.env/ provider 配置在 CC Switch 里新增 TaoToken 条目时可以这样填Provider: TaoToken Base URL: https://taotoken.net/api API Key : YOUR_API_KEY但不要只填一个通用 Key 就结束。更稳的做法是按工具拆 Keytaotoken-cc-switch-claude-code taotoken-cc-switch-codex taotoken-cc-switch-harness taotoken-cc-switch-ci这样在 TaoToken 控制台查看用量时可以直接按 Key 名判断来源。你可以从 TaoToken 官网进入控制台创建这些 Keyhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_cc_switch也可以直接使用 API Keys 页面管理。切换后建议执行一次脱敏检查env | grep -E ANTHROPIC|TAOTOKEN|DEEPSEEK|OPENAI | sed s/.*$/***/然后分别在三个工具里发一条最小请求记录三组信息工具: Claude Code Base URL: https://taotoken.net/api Key 别名: taotoken-cc-switch-claude-code 结果: 200usage 正常 工具: Codex Base URL: https://taotoken.net/api Key 别名: taotoken-cc-switch-codex 结果: 200usage 正常 工具: Harness Base URL: https://taotoken.net/api Key 别名: taotoken-cc-switch-harness 结果: 200usage 正常如果某个工具没有产生用量或者用量出现在错误的 Key 下就回到该工具的配置文件检查不要直接改全局变量。多供应商切换的核心不是“切得快”而是“切完之后能证明请求走了哪条路”。7. 排障清单与 CTA模型对话、Coding Plan、创建 Key、Claude Code 文档把前面的内容压缩成一份 DeepSeek Harness 团队可用的排障清单请求出口是否统一为https://taotoken.net/api而不是 DeepSeek 官方 endpoint 或 Anthropic 官方 endpoint。Key 是否使用YOUR_API_KEY替换且没有提交到 Git。Claude Code 是否只使用ANTHROPIC_*和settings.json。Codex 是否只使用config.toml和TAOTOKEN_API_KEY没有混入ANTHROPIC_*。Harness 是否读取了正确的.env或 provider 配置。是否按 Harness、Claude Code、Codex、CI 拆分 Key。日志中是否记录endpoint、model、request_id、usage。Token 用量是否能按 Key 在控制台对应到具体工具。再给一条本地排查命令用于查找项目里可能残留的旧 endpointgrep -RIn --exclude-dir.git --exclude*.lock \ -E api\.deepseek\.com|api\.anthropic\.com|taotoken\.net/api|YOUR_API_KEY \ . 2/dev/null如果输出里同时出现多个 endpoint就说明环境还没有统一。先把旧配置清理掉再跑最小验证不要直接跑全量任务。最后如果你正在给 DeepSeek Harness 团队搭模型访问链路建议按下面路径完成接入和验证先到模型对话页确认要用的模型与调用方式https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_chat需要长期开发或团队协作时查看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_plan创建按用途拆分的 API Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_keyClaude Code 侧配置参考官方文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_claude_code需要回到总入口查看模型、控制台与文档时https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_cta把 Base URL 统一成https://taotoken.net/api把 Key 按工具拆开再把endpoint、request_id、usage写进日志你就能在 DeepSeek Harness 团队环境里快速回答那个关键问题到底是谁在消耗 Token。 在 DeepSeek Harness 里换 Key：TaoToken 的 Base URL 与官方 endpoint 对照
1. 从 DeepSeek Harness 团队入职环境开始先定位请求出口你刚加入 DeepSeek Harness 团队终端跳出“欢迎加入 DeepSeek Harness 团队”的提示时先别急着调模型参数把 TaoTokenhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_intro作为统一模型入口先确认当前请求发往哪个 endpoint、哪把 Key 在计费。一线开发者在 Harness 团队里最常遇到的不是模型不会用而是环境里同时存在多套模型访问配置项目根目录的.env、shell 里的全局变量、Claude Code 的settings.json、Codex 的config.toml、CI 机器上的密钥注入以及某些脚本自己读取的DEEPSEEK_API_KEY或OPENAI_API_KEY。当 Token 用量上涨时你很难只凭账单判断是 Harness 批处理任务、本地 Claude Code、Codex CLI还是某个被遗忘的定时任务在消耗。换 Key 的本质不是“把旧 Key 替换成新 Key”而是建立一条可追踪的请求链路谁发起请求进程名、父进程、当前工作目录。读取了哪份配置shell profile、项目.env、工具专属配置文件。实际请求发往哪里DeepSeek 官方 endpoint、其他兼容 endpoint还是 TaoToken 的 Base URL。使用哪把 Key是否按 Harness、Claude Code、Codex、CI 拆分。Token 消耗归属能否在 TaoToken 控制台按 Key 看到用量。本文给 DeepSeek Harness 准备模型访问时建议去 TaoToken 官网获取 Key并把工具侧 Base URL 设为https://taotoken.net/api注意这个 Base URL 在配置工具时不要额外拼 UTM 参数也不要手写/chat/completions作为 Base URL 的一部分。UTM 只用于官网入口统计不进入 SDK 配置。先在本机做一次“出口盘点”。下面命令只展示变量名不打印真实 Keyenv | grep -E DEEPSEEK|OPENAI|ANTHROPIC|TAOTOKEN | sed s/.*$/***/再在工作目录里找可能覆盖配置的文件grep -RIn --exclude-dir.git --exclude*.lock \ -E api\.deepseek\.com|api\.anthropic\.com|taotoken\.net/api|ANTHROPIC_BASE_URL|OPENAI_BASE_URL|DEEPSEEK_BASE_URL \ . 2/dev/null如果 Harness 是通过子进程启动模型调用还要检查进程实际继承的环境变量PID$(pgrep -f your-harness-process | head -n 1) tr \0 \n /proc/$PID/environ \ | grep -E DEEPSEEK|OPENAI|ANTHROPIC|TAOTOKEN \ | sed s/.*$/***/把your-harness-process换成你自己的 Harness 任务名。上面这些命令都在本地执行不要把它们塞进 MCP/Agent 去直连生产库或生产环境。2. 官方 endpoint 与 TaoToken Base URL 对照表谁在消耗 Token 一眼可查判断谁在消耗 Token最直接的方法是看请求域名和 Key 归属。下面是 DeepSeek Harness 场景里常用的对照关系。官方 endpoint 以 DeepSeek 官方文档为准TaoToken 侧统一 Base URL 为https://taotoken.net/api。使用场景官方 endpoint / Base URL 示例TaoToken 接入 Base URLKey 环境变量建议消耗归属判断DeepSeek OpenAI 兼容调用https://api.deepseek.comhttps://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEY看请求日志中的域名DeepSeek OpenAI 兼容调用带 v1https://api.deepseek.com/v1https://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEY不要把/v1和 TaoToken Base URL 混写Harness 批处理任务由 Harness provider 配置决定https://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEY按harness-ci、harness-dev拆 KeyClaude CodeAnthropic 官方 endpointhttps://taotoken.net/apiANTHROPIC_API_KEY看 Claude Code 启动日志或会话状态CodexOpenAI 兼容 endpointhttps://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEY看config.toml中的 providerCC Switch 多供应商供应商配置决定https://taotoken.net/api按配置映射用不同 Key 名区分工具这张表的价值在于当 Token 用量异常时你不需要先猜模型而是先确认请求到底走了哪一行。例如 Claude Code 如果仍然打到 Anthropic 官方 endpoint那么你在 TaoToken 控制台看不到它的消耗反过来如果 Harness 日志里出现taotoken.net/api但 Key 是团队公用 Key那么你也无法判断是哪个开发者或哪个任务消耗的。给 DeepSeek Harness 准备 Key 时可以从 TaoToken 官网入口进入https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_endpoint_table在控制台创建不同用途的 Key。建议至少拆成taotoken-harness-dev本地 Harness 调试。taotoken-harness-ciCI 或定时任务。taotoken-claude-codeClaude Code 本地会话。taotoken-codexCodex CLI 会话。先用 curl 做最小验证。下面示例中的YOUR_MODEL_ID以 TaoToken 模型列表或模型对话页为准YOUR_API_KEY替换成你创建的实际 Keycurl -sS https://taotoken.net/api/chat/completions \ -H Authorization: Bearer YOUR_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: YOUR_MODEL_ID, messages: [ {role: user, content: ping} ], stream: false }如果返回体里有usage字段就把prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens记录到 Harness 任务日志里。更好的做法是同时记录响应头中的请求 ID 或响应体中的id这样后续排查时可以把一次本地请求和 TaoToken 控制台用量对上。Python 示例import os import requests base_url os.environ[TAOTOKEN_BASE_URL].rstrip(/) api_key os.environ[TAOTOKEN_API_KEY] resp requests.post( f{base_url}/chat/completions, headers{ Authorization: fBearer {api_key}, Content-Type: application/json, }, json{ model: os.environ.get(TAOTOKEN_MODEL, YOUR_MODEL_ID), messages: [{role: user, content: ping}], stream: False, }, timeout30, ) print(status:, resp.status_code) print(request_id:, resp.headers.get(x-request-id) or resp.json().get(id)) print(usage:, resp.json().get(usage))只要 Harness 任务日志里出现request_id和usage你就能把“谁在消耗 Token”从账单问题变成可追踪的工程问题。3. 在 DeepSeek Harness 里换 Key环境变量、配置文件与最小验证DeepSeek Harness 团队场景下换 Key 建议按“先隔离、再替换、后验证”的顺序做。不要直接把团队公用 Key 改掉也不要在没有备份的情况下覆盖全局环境变量。第一步在 TaoToken 控制台创建给 Harness 用的 Key。给 DeepSeek Harness 准备模型访问时去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_get_key 获取 Key并在控制台里按用途命名。创建完成后把 Key 放到本机环境变量或 CI Secret 中不要提交到 Git。第二步设置工具侧变量。不同 Harness 项目读取的变量名可能不同常见做法是兼容TAOTOKEN_*和项目原有的DEEPSEEK_*export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_MODELYOUR_MODEL_ID # 如果 Harness 内部只读取 DEEPSEEK_*再映射一层 # 先确认项目文档不要无脑覆盖全局配置。 export DEEPSEEK_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export DEEPSEEK_API_KEY$TAOTOKEN_API_KEY如果 Harness 使用.env文件可写TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY TAOTOKEN_MODELYOUR_MODEL_ID # 兼容旧变量名时再打开下面两行 # DEEPSEEK_BASE_URLhttps://taotoken.net/api # DEEPSEEK_API_KEYYOUR_API_KEY第三步验证 Harness 是否真的读到了新配置。可以在 Harness 任务启动时打印脱敏配置echo base_url$TAOTOKEN_BASE_URL echo api_key${TAOTOKEN_API_KEY:0:4}**** echo model$TAOTOKEN_MODEL第四步跑一个最小 Harness 任务只发一条消息不要一上来跑全量批处理。观察日志中是否出现endpointhttps://taotoken.net/api modelYOUR_MODEL_ID request_id... usage.prompt_tokens... usage.completion_tokens...第五步去 TaoToken 控制台查看对应 Key 的用量。如果最小任务产生了用量说明 Key 和 Base URL 已经生效如果没有用量但 Harness 返回了内容优先怀疑请求仍然走了旧 endpoint或者工具层缓存了旧 provider。常见错误可以这样定位401 UnauthorizedKey 没替换、复制漏字符、请求头没有Bearer。404 Not FoundBase URL 写成了重复路径例如把/chat/completions拼进了 Base URL。403 ForbiddenKey 权限、模型权限或账户状态问题。429 Too Many Requests多个工具共用同一把 Key或者并发过高。用量对不上Claude Code、Codex、Harness 共用 Key导致无法按来源拆分。这里最关键的工程习惯是不要让 Harness、Claude Code、Codex 共用同一把 Key。只要共用你后面判断谁在消耗 Token 就会非常痛苦。4. Claude Code 侧settings.json 与 ANTHROPIC_* 如何指向 TaoTokenClaude Code 的配置要单独处理。它通常读取ANTHROPIC_*系列变量因此不能把 Codex 的配置混进来也不能把ANTHROPIC_*套到 Codex 上。在 Claude Code 的settings.json中可以这样写{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_MODEL_ID, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: YOUR_SMALL_MODEL_ID } }字段名可能随 Claude Code 版本变化模型 ID 也应以 TaoToken 模型页或 Claude Code 文档为准。如果你只想先验证 Key可以先只保留{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY } }配置后重启 Claude Code 会话再观察启动日志或状态信息中的 Base URL。如果日志里仍然出现 Anthropic 官方 endpoint常见原因是shell 里存在更高优先级的环境变量覆盖了settings.json。项目目录存在另一份局部配置。Claude Code 没有重启旧会话继续使用旧配置。配置文件路径写错实际读取的是别的用户目录。可以这样检查当前 shell 变量env | grep -E ANTHROPIC|TAOTOKEN | sed s/.*$/***/如果 Claude Code 和 Harness 同时运行建议给 Claude Code 单独创建taotoken-claude-codeKey。这样在 TaoToken 控制台看到用量时至少能知道它来自 Claude Code而不是 Harness 批处理。还要强调一次Claude Code 用ANTHROPIC_*Codex 用config.toml和它自己的 provider 配置。不要把ANTHROPIC_BASE_URL写进 Codex也不要让 Codex 读取ANTHROPIC_API_KEY。这是排查 Token 消耗归属时非常常见的污染源。5. Codex 侧config.toml 不要混用 ANTHROPIC_*按 OpenAI-compatible 写Codex 走的是另一套配置。它应该使用config.toml而不是ANTHROPIC_*。如果你在 Codex 环境里设置了ANTHROPIC_BASE_URLCodex 通常不会按你期望的方式使用它反而会让排查更混乱。一个可参考的config.toml片段如下model YOUR_MODEL_ID model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat # 如果你的 Codex 版本或模型要求 responses API # 请按官方文档调整 wire_api不要照搬 ANTHROPIC_*。环境变量单独设置export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY然后重启 Codex让新 provider 生效。可以观察 Codex 日志中的 provider 名称和 base URL。如果 Codex 仍然提示旧供应商或者请求没有出现在 TaoToken 控制台优先检查model_provider是否真的指向taotoken。base_url是否误写成 DeepSeek 官方地址或 Anthropic 官方地址。env_key是否与 shell 中导出的变量名一致。是否在多个配置文件中重复定义了 provider导致后加载的覆盖前面的。Codex 的 Key 也建议单独命名例如taotoken-codex。这样当你在 TaoToken 控制台看到某把 Key 用量异常时可以直接判断是不是 Codex 会话在消耗而不是 Harness 或 Claude Code。如果你同时维护 Claude Code 和 Codex建议把配置目录分开记录Claude Code - settings.json ANTHROPIC_* Codex - config.toml TAOTOKEN_API_KEY Harness - 项目 .env / provider 配置 TAOTOKEN_* 或 DEEPSEEK_*不要为了省事把三套配置合并成一个全局脚本。全局脚本最容易造成变量串扰最后所有人都不知道 Token 被谁消耗。6. CC Switch 三件套多 Key 多供应商时怎么判断消耗归属如果你使用 CC Switch 这类多供应商切换工具建议把配置抽象成“三件套”供应商、Base URL、API Key。切换动作本身很简单难的是切换后确认每个工具真正读取了哪一套。工具供应商Base URLKey 变量配置文件Claude CodeTaoTokenhttps://taotoken.net/apiANTHROPIC_API_KEYsettings.jsonCodexTaoTokenhttps://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEYconfig.tomlHarnessTaoTokenhttps://taotoken.net/apiTAOTOKEN_API_KEY或DEEPSEEK_API_KEY项目.env/ provider 配置在 CC Switch 里新增 TaoToken 条目时可以这样填Provider: TaoToken Base URL: https://taotoken.net/api API Key : YOUR_API_KEY但不要只填一个通用 Key 就结束。更稳的做法是按工具拆 Keytaotoken-cc-switch-claude-code taotoken-cc-switch-codex taotoken-cc-switch-harness taotoken-cc-switch-ci这样在 TaoToken 控制台查看用量时可以直接按 Key 名判断来源。你可以从 TaoToken 官网进入控制台创建这些 Keyhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_cc_switch也可以直接使用 API Keys 页面管理。切换后建议执行一次脱敏检查env | grep -E ANTHROPIC|TAOTOKEN|DEEPSEEK|OPENAI | sed s/.*$/***/然后分别在三个工具里发一条最小请求记录三组信息工具: Claude Code Base URL: https://taotoken.net/api Key 别名: taotoken-cc-switch-claude-code 结果: 200usage 正常 工具: Codex Base URL: https://taotoken.net/api Key 别名: taotoken-cc-switch-codex 结果: 200usage 正常 工具: Harness Base URL: https://taotoken.net/api Key 别名: taotoken-cc-switch-harness 结果: 200usage 正常如果某个工具没有产生用量或者用量出现在错误的 Key 下就回到该工具的配置文件检查不要直接改全局变量。多供应商切换的核心不是“切得快”而是“切完之后能证明请求走了哪条路”。7. 排障清单与 CTA模型对话、Coding Plan、创建 Key、Claude Code 文档把前面的内容压缩成一份 DeepSeek Harness 团队可用的排障清单请求出口是否统一为https://taotoken.net/api而不是 DeepSeek 官方 endpoint 或 Anthropic 官方 endpoint。Key 是否使用YOUR_API_KEY替换且没有提交到 Git。Claude Code 是否只使用ANTHROPIC_*和settings.json。Codex 是否只使用config.toml和TAOTOKEN_API_KEY没有混入ANTHROPIC_*。Harness 是否读取了正确的.env或 provider 配置。是否按 Harness、Claude Code、Codex、CI 拆分 Key。日志中是否记录endpoint、model、request_id、usage。Token 用量是否能按 Key 在控制台对应到具体工具。再给一条本地排查命令用于查找项目里可能残留的旧 endpointgrep -RIn --exclude-dir.git --exclude*.lock \ -E api\.deepseek\.com|api\.anthropic\.com|taotoken\.net/api|YOUR_API_KEY \ . 2/dev/null如果输出里同时出现多个 endpoint就说明环境还没有统一。先把旧配置清理掉再跑最小验证不要直接跑全量任务。最后如果你正在给 DeepSeek Harness 团队搭模型访问链路建议按下面路径完成接入和验证先到模型对话页确认要用的模型与调用方式https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_chat需要长期开发或团队协作时查看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_plan创建按用途拆分的 API Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_keyClaude Code 侧配置参考官方文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_claude_code需要回到总入口查看模型、控制台与文档时https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepseek_harness_cta把 Base URL 统一成https://taotoken.net/api把 Key 按工具拆开再把endpoint、request_id、usage写进日志你就能在 DeepSeek Harness 团队环境里快速回答那个关键问题到底是谁在消耗 Token。