告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度1. 同一个 Go 仓库两套 CLI一把 Key你手上有个 Go 仓库要重构可能是把interface{}满天飞的旧代码收敛成泛型可能是把pkg/里纠缠的依赖拆开也可能是把一堆if err ! nil的重复逻辑抽成统一错误包装。这类任务的特点是——单文件改动不大但跨文件引用多模型必须反复读文件、改文件、跑go build验证回合数天然就高。我想对比的正是这种「高回合、多文件」场景下Claude Code 和 Codex 两套 CLI 的 token 消耗差异。为了让对比公平两边用同一把 TaoToken Key、同一个模型 Kimi K2.7 Code、同一个仓库同一个任务描述。这样变量只剩 CLI 本身它怎么组织上下文、怎么决定读哪些文件、怎么处理失败重试。先说结论方向两套工具都能完成任务但 token 曲线完全不同。Claude Code 倾向于一次性把相关文件读进来再动手前期 token 冲得猛、回合数少Codex 更偏增量式边改边看单回合 token 低但回合数多。哪个更省取决于你的仓库结构和任务粒度。下面把完整操作、配置和对照表都摊开。2. 准备仓库与任务让两边跑同一件事2.1 选一个真实的重构目标我用的仓库结构大致是这样你可以换成自己的go-refactor-demo/ ├── go.mod ├── main.go ├── internal/ │ ├── handler/ │ │ ├── user.go │ │ └── order.go │ ├── service/ │ │ ├── user.go │ │ └── order.go │ └── store/ │ ├── user.go │ └── order.go └── pkg/ └── errs/errs.go任务描述固定成一句话两边都贴同一段把 internal 下所有 handler 里的错误处理统一改为使用 pkg/errs 的 Wrap 函数去掉重复的 fmt.Errorf 拼接改完后确保 go build ./... 和 go vet ./... 通过。这个任务的好处是改动点分散在多个文件模型必须自己去找哪些地方用了fmt.Errorf改完还要验证编译。回合数和 token 消耗都能拉开差距。2.2 初始化 Git方便回滚对比cd go-refactor-demo git init git add . git commit -m baseline before refactor每跑完一轮用git diff --stat看改动范围用git checkout .回到基线再跑另一边。这样两边的起点完全一致。2.3 记录 token 的方式Claude Code 和 Codex 都会在会话里输出 token 用量但格式不同。我的做法是每轮结束后手动记三个数输入 token、输出 token、回合数。回合数定义为「你发出任务后模型自主执行的工具调用轮次」不含你中途插话。如果你想要更精确的统计可以在 TaoToken 控制台的用量页面看这把 Key 的累计消耗跑完一边记一次差值。地址是 https://taotoken.net/api-keys 创建和管理 Key 都在这里。3. 接入 TaoToken两套 CLI 的兼容配置3.1 先拿 Key打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册后在控制台创建一把 Key。这把 Key 两边共用所以对比时 token 消耗的差异纯粹来自 CLI 行为不掺杂账号或额度因素。创建完复制出来形如sk-xxxxxxxx。别提交进 Git用环境变量传。3.2 Claude Code 的配置Claude Code 支持通过环境变量指定 API 端点。在 shell 里设置export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_API_KEYsk-你的Key然后进入仓库目录启动cd go-refactor-demo claude启动后确认它连的是 TaoToken 端点。如果配置生效会话里不会报认证错误。模型选择上在 Claude Code 的模型设置里指定 Kimi K2.7 Code 对应的模型名。具体模型标识以 TaoToken 文档为准接入说明在 https://taotoken.net/doc 。3.3 Codex 的配置Codex 的配置走~/.codex/config.toml或环境变量。我用的是环境变量方式export OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export OPENAI_API_KEYsk-你的Key然后在仓库目录启动cd go-refactor-demo codex同样在模型设置里选 Kimi K2.7 Code。两套 CLI 指向同一个https://taotoken.net/api这是对比能成立的前提。注意如果你之前配过别的端点先把旧的环境变量清掉否则可能串到别的服务上token 统计就乱了。3.4 验证配置是否真的生效跑一个最小请求确认curl https://taotoken.net/api/v1/models \ -H Authorization: Bearer sk-你的Key能返回模型列表就说明 Key 和端点都通。这一步别省我踩过的坑就是环境变量没生效结果一边跑的是本地缓存、一边跑的是远端数据完全没法比。4. 跑任务命令、回合与失败重试4.1 Claude Code 这一轮启动后把任务描述贴进去然后让它自主执行。Claude Code 的典型行为是先grep找fmt.Errorf然后批量读文件再逐个改最后跑go build。我这一轮的实际过程# 会话内模型自主执行的命令序列节选 grep -rn fmt.Errorf internal/ cat internal/handler/user.go internal/handler/order.go # ... 编辑多个文件 ... go build ./... go vet ./...第一次go build报了一个未使用的 import模型自己修掉后重跑通过。这一轮记下来回合数 7输入 token 偏高因为一次性读了多个文件。4.2 Codex 这一轮回到基线git checkout .启动 Codex贴同一段任务描述。Codex 的行为更碎它先改一个文件跑一次 build再改下一个。# 会话内模型自主执行的命令序列节选 grep -rn fmt.Errorf internal/handler/ # 编辑 user.go go build ./internal/handler/ # 编辑 order.go go build ./...这一轮它没有一次性读全部文件而是按需读。回合数 11单回合 token 低但累计下来和 Claude Code 接近。中途有一次go vet报了 shadow 变量模型重试了一次。4.3 失败重试怎么记两边的失败重试都发生在「编译或 vet 不通过」时。我的记法是只要模型因为验证失败而重新编辑文件就算一次重试。Claude Code 这轮重试 1 次Codex 重试 2 次。重试会额外消耗 token这部分要单独标出来否则对照表会失真。5. 对照表与结果解读5.1 Token 对照表下面是我这一轮的数据。你的仓库规模不同绝对值会变但比例关系有参考价值。指标Claude CodeCodex模型Kimi K2.7 CodeKimi K2.7 Code端点taotoken.net/apitaotoken.net/api回合数711输入 token较高批量读文件较低按需读输出 token中等中等偏高多次小改失败重试1 次2 次任务结果build vet 通过build vet 通过注意本文不含排行分数以上为单仓库单任务的一次运行记录不构成模型能力评测。模型版本、价格、可用性以 TaoToken 官网为准。5.2 怎么读这张表Claude Code 的 token 花在「提前把上下文铺开」好处是回合少、你等待的轮次少Codex 的 token 花在「反复小步验证」好处是单次改动风险低但回合多、你盯屏时间长。如果你的仓库文件耦合度高、改一处牵动多处Claude Code 的批量读法更划算因为它一次就把依赖关系看全了。如果仓库模块边界清晰、每个文件独立Codex 的增量法反而省 token因为它不用读无关文件。5.3 失败分支怎么处理两种常见失败一是模型改完 build 不过二是模型改错了语义但 build 能过。前者靠重试解决后者要靠你自己 review diff。我的做法是每轮结束后git diff扫一遍重点看错误包装有没有改变原始错误信息。如果发现语义漂移回滚重跑并在任务描述里补一句约束。如果 TaoToken 端点返回 401先查 Key 是否复制完整、环境变量是否在当前 shell 生效。返回 404 通常是 base URL 写错确认是https://taotoken.net/api而不是别的路径。这些排查步骤在接入文档里都有地址 https://taotoken.net/doc 。6. 成本、模型选择与长期用法6.1 成本怎么估token 成本 输入 token 单价 × 输入量 输出 token 单价 × 输出量。两套 CLI 用的是同一个模型所以单价一样差异只在用量结构。Claude Code 输入多、Codex 输出多哪个总价低取决于当前模型的输入输出定价比例。具体价格以官网为准别拿旧快照算。如果你要长期跑这类重构任务建议开 Coding Plan额度包月比按量更可控入口在 https://taotoken.net/coding-plan 。6.2 模型选择Kimi K2.7 Code 在这个任务里表现稳定两边都没出现改不动的情况。如果你的重构涉及大量泛型推导或复杂接口收敛可以试试换更强的模型对比但记得换模型后要重新跑基线不能和这次的数据混着看。6.3 一个实用技巧跑对比时把任务描述写死成一段文本存进文件两边都从文件里读避免手打差异。我用的命令是claude task.txt codex task.txt这样连「你贴任务时的措辞差异」这个变量都消掉了。跑完记得git checkout .回基线否则第二轮跑的是上一轮的残留改动数据就废了。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度