1. 从 attention kernel 作者谈 AGI 权力集中到多调用方 Token 审计当 attention kernel 作者谈 AGI 权力集中时独立开发者更该先管住自己的 Token 账单TaoToken 的 Key 从 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentaudit_intro 开始拿。最近那篇由 DeepSeek V4.1 attention kernel 作者撰写的长文把 AGI 权力集中、模型控制权与工程组织方式推回了开发者讨论区。有人关心宏观治理有人关心“谁掌握 AGI”但对每天写脚本、跑 Agent、做批处理的独立开发者来说更现实的问题是这个月到底是谁把 Token 打满了如果你把同一个 API Key 同时给三种调用方用月底账单通常只剩一个总数。脚本每天定时跑分类、Agent 在 IDE 里多轮对话、批处理半夜扫本地文本它们都走同一个 OpenAI 兼容端点返回里也有usage字段但你没有在请求侧做标签最后就无法回答三个问题脚本消耗了多少Agent 因为上下文膨胀多花了多少批处理是不是单条成本最高这比讨论 AGI 权力集中更贴近你的现金流。这篇文章不写热点评论而是把上述文章引发的“权力集中”话题落到一个可复现的工程任务用 TaoToken 创建三把带标签的 Key分别代表脚本、Agent、批处理把 OpenAI 兼容 Base URL 设为https://taotoken.net/api用同一 DeepSeek 类模型发 curl 请求记录每次返回的usage字段最后做出一张三组 Token 对照表。你不需要把生产库连接串交给 Agent也不需要让任何自动化工具直连 Oracle 或核心数据库。所有命令都在你本地执行数据源用本地文本或 mock 文件即可。先明确目标这篇文章不是教你“省几块钱”的泛泛技巧而是帮你建立调用方级别的审计基线。只要审计基线跑通你就能继续接 Claude Code、Codex、CC Switch把开发工具和批处理任务的账单分栏管理。下面从拿 Key 和确认 Base URL 开始。2. 先拿 Key、再确认 OpenAI 兼容 Base URLTaoToken 接入基线第一步不是写代码而是把身份和调用方拆开。打开 TaoToken 官网入口https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentkey_setup 登录后进入控制台。你需要创建至少三把 API Key不要用一把 Key 跑所有任务。Key 的名称可以按调用方标签来定audit-script给定时脚本、短提示、单轮请求使用。audit-agent给多轮对话、IDE 辅助、需要携带上下文的 Agent 使用。audit-batch给夜间批处理、循环调用、本地文件逐条处理使用。如果你还没有 Key可以直接走 API Keys 页面https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keys 。创建时不要把 Key 写进前端代码也不要提交到 Git 仓库。本文所有示例都使用占位符YOUR_API_KEY你本地替换成真实 Key。TaoToken 的 OpenAI 兼容 Base URL 是https://taotoken.net/api注意这个 Base URL 在工具配置里不加 UTM 参数。官网页面链接可以带 UTM 用于来源追踪但 API 请求地址必须保持干净。接下来设置本地环境变量。建议把三把 Key 分开放不要混在一个变量里export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_MODELdeepseek-chat export TAOTOKEN_API_KEY_SCRIPTYOUR_API_KEY_SCRIPT export TAOTOKEN_API_KEY_AGENTYOUR_API_KEY_AGENT export TAOTOKEN_API_KEY_BATCHYOUR_API_KEY_BATCH这里的TAOTOKEN_MODEL只是示例具体模型名以 TaoToken 控制台或模型对话页展示为准。你可以先从模型对话入口查看可用模型https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodels_chat 。选择同一类 DeepSeek 模型后三组调用都用同一个模型名这样 Token 对照才有可比性。在正式跑三组之前先用一把 Key 做最小连通性测试。命令在你本地终端执行curl -sS ${TAOTOKEN_BASE_URL}/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer ${TAOTOKEN_API_KEY_SCRIPT} \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: ${TAOTOKEN_MODEL}, messages: [ {role: user, content: 用一句话说明 attention kernel 与 token 预算的关系} ], temperature: 0.2 }如果返回体里有choices和usage说明连通正常。你需要重点关注usage中的三个字段prompt_tokens输入侧 Token包含系统提示、用户消息、历史上下文。completion_tokens输出侧 Token模型生成内容越长这个值越大。total_tokens总 Token通常用于账单和成本估算。很多团队只记录total_tokens最后无法拆解。你要做的是在请求侧打标签在响应侧落盘。Key 标签就是最稳的请求侧标签。脚本用audit-scriptAgent 用audit-agent批处理用audit-batch。这样即使模型相同也能在 usage 日志里按 Key 区分。还要提醒一点不要让 Agent 或自动化流程直连生产库。这个审计任务的数据源只用本地文本、mock JSON、临时 CSV。SQL 和命令都由读者本地执行不把数据库连接串交给模型工具。3. 用三把带标签的 Key 跑 curl记录 usage 字段的最小复现现在进入最小复现。我们不用复杂框架只用 bash、curl 和 jq。jq 的作用是把返回 JSON 里的usage字段抽成 CSV 行。先建立输出文件OUTtoken-usage.csv echo caller,key_label,prompt_tokens,completion_tokens,total_tokens $OUT然后定义一个可复用函数。每次调用都接收三个参数调用方名称、Key、提示词。函数内部用jq -n构造请求体避免手写 JSON 转义错误再把 curl 返回结果管道给 jq解析usage。call_model() { local caller$1 local api_key$2 local prompt$3 local body body$(jq -n \ --arg model ${TAOTOKEN_MODEL} \ --arg prompt ${prompt} \ { model: $model, messages: [ {role: user, content: $prompt} ], temperature: 0.2 }) curl -sS ${TAOTOKEN_BASE_URL}/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer ${api_key} \ -H Content-Type: application/json \ -d $body \ | jq -r --arg caller ${caller} [ $caller, (.usage.prompt_tokens // 0), (.usage.completion_tokens // 0), (.usage.total_tokens // 0) ] | csv $OUT }这里没有把 Key 标签写进请求体因为 Key 本身就是标签。你创建 Key 时命名为audit-script、audit-agent、audit-batch然后在生成 CSV 时把对应的 caller 写进去。CSV 表头中的key_label可以后续从 Key 名称或环境变量映射不必在请求里伪造字段。先跑一次脚本型调用call_model script ${TAOTOKEN_API_KEY_SCRIPT} 判断这条本地日志级别INFO 2026-01-01 task done再跑一次 Agent 型调用。注意这里仍然只是普通 chat completions只是提示词模拟多轮上下文。真实 Agent 可能由框架管理对话但审计原理相同每轮请求都要记录 usage不要只记录最后一次。call_model agent ${TAOTOKEN_API_KEY_AGENT} 你是本地代码阅读助手只根据给定内容回答。第1轮总结 README 中提到的配置项。最后跑一次批处理型调用call_model batch ${TAOTOKEN_API_KEY_BATCH} 把这条本地文本归类用户反馈登录页加载慢执行后查看 CSVcat $OUT你会看到类似结构caller,key_label,prompt_tokens,completion_tokens,total_tokens script,12,8,20 agent,48,35,83 batch,18,10,28这些数字只是示例实际值以你返回的usage为准。重点不是数字大小而是你现在有了按调用方拆分的原始记录。接下来把单次请求扩展成三组任务才能看出脚本、Agent、批处理之间的消耗差异。4. Agent、脚本、批处理三组 token 对照表怎么落地单次请求只能验证链路不能形成审计结论。你需要为三类调用方设计不同的循环规模让它们接近真实工作负载。第一组脚本型。特点是提示词短、单轮、重复次数多。它模拟定时任务、日志分类、简单字段抽取。用 20 次循环即可不要一次性打太多请求。建议本地执行for i in $(seq 1 20); do call_model script ${TAOTOKEN_API_KEY_SCRIPT} \ 判断这条本地日志级别INFO 2026-01-01 batch job ${i} done done第二组Agent 型。特点是多轮、上下文累积、系统提示较长。它模拟 IDE 助手、代码阅读助手、多轮排障。你可以用 8 轮循环每轮都带上“第 N 轮”的上下文提示。注意不要接生产库不要读取真实密钥文件。for i in $(seq 1 8); do call_model agent ${TAOTOKEN_API_KEY_AGENT} \ 你是本地代码阅读助手只根据给定内容回答。第${i}轮继续总结本地 README 中提到的配置项并指出与 Token 预算相关的字段。 done第三组批处理型。特点是把本地文件逐条送入模型单条提示较短但总调用次数多。准备一个本地文件local-input.txt每行一条文本不要放数据库导出或生产日志原文。然后循环读取while IFS read -r line; do call_model batch ${TAOTOKEN_API_KEY_BATCH} \ 把这条本地文本归类${line} done local-input.txt跑完后用 jq 或 awk 做聚合。这里给一个本地 awk 统计示例假设 CSV 没有复杂逗号问题awk -F, NR 1 { gsub(//, , $1) gsub(//, , $2) caller $1 prompt[caller] $3 completion[caller] $4 total[caller] $5 count[caller] 1 } END { print caller,count,prompt_tokens,completion_tokens,total_tokens,avg_total for (c in count) { avg total[c] / count[c] printf %s,%d,%d,%d,%d,%.2f\n, c, count[c], prompt[c], completion[c], total[c], avg } } $OUT你会得到一张按调用方聚合的表。可以整理成 Markdown 对照表调用方Key 标签调用次数prompt_tokens 合计completion_tokens 合计total_tokens 合计单次平均 total脚本audit-script20示例示例示例示例Agentaudit-agent8示例示例示例示例批处理audit-batch20示例示例示例示例这张表比“总账单”有用得多。你通常会看到三个现象脚本型调用次数多但单次 total 低。因为提示词短、输出短主要成本来自重复调用次数。Agent 型调用次数少但单次 total 高。因为多轮上下文把prompt_tokens推高系统提示和历史消息都会反复计费。批处理型处于中间。单条提示可能不长但如果逐条串行总调用次数会线性放大成本。进一步你可以把三组数据按prompt_tokens / completion_tokens拆开看。如果 Agent 的prompt_tokens远高于completion_tokens说明成本主要在输入上下文而不是模型输出。此时优化方向是压缩系统提示、减少无效历史、给长对话做摘要而不是单纯限制输出长度。如果脚本的completion_tokens占比高说明需要约束输出格式例如要求只返回一个词或一个 JSON 字段。这个审计任务还有一个关键细节同一模型、同一提示模板、不同 Key 标签。不要在不同模型之间做对照否则变量太多。把模型名固定在TAOTOKEN_MODEL三组都走https://taotoken.net/api这样 usage 差异才能归因到调用方本身。当你完成三组对照后可以把 CSV 保留为基线。下一周再跑一次观察 Agent 的上下文是否膨胀、批处理是否因为输入文件变长而增加prompt_tokens。这就是调用方级别的 Token 审计。5. Claude Code、Codex、CC Switch 三套配置别串线审计跑通后很多开发者会把 TaoToken 接进常用工具。这里最容易出错的是配置串线Claude Code 用 Anthropic 风格变量Codex 用 OpenAI 风格配置CC Switch 做多环境切换。不要把ANTHROPIC_*套到 Codex也不要把 Codex 的config.toml当成 Claude Code 的settings.json。5.1 Claude Codesettings.json 与 ANTHROPIC_*Claude Code 的全局配置通常放在~/.claude/settings.json。你可以把 TaoToken 作为 Anthropic 兼容入口写进环境变量。以下示例使用YOUR_API_KEY占位符模型名请以 TaoToken 控制台或 Claude Code 文档为准{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }保存后重启 Claude Code让配置生效。如果你需要确认字段和当前支持的模型名直接看 TaoToken 的 Claude Code 文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_doc 。这里注意ANTHROPIC_BASE_URL只用于 Claude Code 这类 Anthropic 兼容工具不要写到 Codex 配置里。5.2 Codexconfig.toml 与 OpenAI 风格 providerCodex 使用config.toml配置思路是声明 model provider。不要把ANTHROPIC_*变量搬进来Codex 需要的是 OpenAI 兼容 provider。示例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 chat然后在 shell 里设置export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY如果 Codex 读取不到 Key先检查变量名是否与env_key一致。不要用ANTHROPIC_AUTH_TOKEN或ANTHROPIC_API_KEY去填 Codex这样会排查半天却找不到原因。Codex 的模型名同样以控制台可用模型为准上面只是结构示例。5.3 CC Switch 三件套settings.json、环境变量、profile 切换CC Switch 的价值是让你在多个供应商、多个 Key 之间切换。可以把它理解成三件套Claude Code 的settings.json决定 Claude Code 实际读取哪个 Base URL 和 Token。本地环境变量给 Codex、脚本、curl 审计任务使用避免把 Key 写死在代码里。CC Switch 的 profile 配置保存不同供应商或不同项目的切换项例如taotoken-claude、taotoken-codex。一个 profile 示例可以长这样具体字段以你本机 CC Switch 版本为准{ profiles: [ { name: taotoken-claude, settings: { env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY } } } ] }重点不是复制某个字段名而是保持边界Claude Code 读ANTHROPIC_*Codex 读自己的config.toml和env_key审计脚本读TAOTOKEN_API_KEY_*。三套配置可以共用同一个 TaoToken 账号但不要共用同一个 Key 标签。开发工具用一把 Key脚本审计用另一把 Key批处理再用第三把。这样即使工具侧出现异常调用也不会污染你的审计基线。6. 把 usage 对账接到日志与告警避免月底才发现账单失控有了 CSV 只是第一步。要让它变成可用的账单审计你需要把 usage 落到本地数据库或日志系统并设置聚合查询。注意下面 SQL 是给你在本地执行不要让 Agent 或 MCP 工具直连 Oracle、MySQL 生产库也不要把生产库连接串交给模型。可以先用本地 SQLite 建立一张表CREATE TABLE token_usage ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, caller TEXT NOT NULL, key_label TEXT NOT NULL, prompt_tokens INTEGER NOT NULL, completion_tokens INTEGER NOT NULL, total_tokens INTEGER NOT NULL, created_at TEXT DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP );然后把 CSV 导入。你可以用本地脚本逐行插入也可以先用 SQLite 的导入命令。导入后按调用方聚合SELECT caller, key_label, COUNT(*) AS calls, SUM(prompt_tokens) AS prompt_tokens, SUM(completion_tokens) AS completion_tokens, SUM(total_tokens) AS total_tokens, ROUND(AVG(total_tokens), 2) AS avg_total FROM token_usage GROUP BY caller, key_label ORDER BY total_tokens DESC;再把查询结果和 TaoToken 控制台账单做交叉核对。官网控制台入口可以放在这里https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentusage_ledger 。你不需要一开始就做复杂告警可以先设三个简单阈值单日agent的prompt_tokens超过脚本型 5 倍时提醒自己检查上下文是否过长。单日batch的调用次数超过预期条目数时检查批处理是否重复消费。任意 Key 的total_tokens在非工作时间异常升高时检查是否有定时任务配置漂移。告警不一定要接复杂平台。用 cron 每天跑一次本地 SQL把结果写到日志文件再人工看一次就已经比只看总账单强很多。关键是按 Key 标签拆开。脚本、Agent、批处理各自承担责任账单才有归因。另外审计脚本本身也要安全。不要把 Key 打印到终端日志不要在 curl 命令里加-v后把日志提交仓库不要把token-usage.csv和 Key 放在同一目录后打包发送。CSV 里虽然没有 Key但有调用方标签和 Token 量也属于成本数据。如果你使用 Agent 辅助排查只允许它读取本地生成的 CSV 或脱敏 JSON不允许它连接生产数据库不允许它调用内部工单系统。命令由你本地执行模型只做文本分析和建议。这样既保留 Agent 的效率又不会把生产权限交出去。7. 文末 CTA模型对话 → Coding Plan → 创建 Key → Claude Code 文档到这里你已经完成了一条可复现的调用方 Token 审计链路先拿 Key再把 OpenAI 兼容 Base URL 设为https://taotoken.net/api用三把带标签的 Key 分别跑脚本、Agent、批处理记录usage字段最后做出一张三组 Token 对照表。下一步按这个顺序继续先用模型对话确认可用模型与返回格式https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodels_chat如果你要把开发工具和编码任务纳入统一预算看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_plan为脚本、Agent、批处理分别创建带标签的 Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi_keys配置 Claude Code 时对照官方文档避免把ANTHROPIC_*错配到 Codexhttps://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_code_doc如果你还没开始先从官网入口拿 Keyhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentfinal_cta 。把 Base URL 固定为https://taotoken.net/api把YOUR_API_KEY换成你自己的 Key然后跑第一组 curl。AGI 权力集中是宏观议题Token 账单失控是你今天就能修的问题。先把调用方分清再谈更大的事。