1. 从 CobbleDB 热存储读取切入先把 Computer 智能体的 Token 曲线接上 TaoToken最近 Perplexity 公开了自研键值数据库 CobbleDB 用于网页抓取热存储讨论焦点之一是热数据批次读取与 Computer 智能体流水线成本。准备批量抓取前先到 TaoToken 官网领取 Keyhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_intro 并把 Base URL 设为 https://taotoken.net/api。本文不重复热点新闻而是从 Claude Code 的settings.json、Codex 的config.toml、CC Switch 三件套开始把冷热分层指标、Token 曲线命令和 DynamoDB 对比数据做成可复现产出。如果你正在跑 Computer 智能体做网页抓取、正文抽取、摘要、去重和结构化入库常见卡点不是“模型完全不可用”而是热存储批次读取看起来不慢但每个网页仍要消耗 prompt token冷数据回表时又触发二次模型调用并发一上来重试 token 把曲线拉高。CobbleDB 的启发是把最热的内容留在快速读取层把历史快照和低频内容下推。TaoToken 的观察角度则是在冷热分层之外把每次模型调用的 token 曲线也当成基础设施指标。本文的目标很具体你在本地或测试环境执行命令后应得到三份文件hot_cold_metrics.csv冷热分层指标token_usage.csv按请求记录的 token 曲线dynamodb_vs_local.csvDynamoDB 公开样本与本地热批次读取的对比数据。下面的配置和命令都在读者本地终端执行不连接生产库也不通过 MCP 或 Agent 直接操作在线数据库。2. 冷热分层指标把 CobbleDB 的热存储思路映射到抓取智能体CobbleDB 被讨论的核心场景是快速网页内容抓取。把它抽象成智能体流水线可以拆成两层热层最近抓取、待摘要、待去重、待向量化、被高频访问的网页正文、指纹、元数据冷层已处理完成、访问频率低、只需要归档或偶尔回查的 HTML 快照、旧版本内容、历史任务产物。如果只盯数据库 P50你可能会漏掉模型侧成本。真正影响 Computer 智能体批量抓取效率的指标至少包括以下几类。指标含义建议采集方式热命中率请求在热层直接命中的比例本地批处理日志热批次读取 P50/P95一个批次读取热数据的延迟分布本地压测脚本冷回表次数热层未命中后回查冷层的次数任务日志打点冷回表 token回表后重新调用模型的 token 消耗API usage 字段每页 prompt tokens每个网页送入模型的输入 token请求日志每页 completion tokens每个网页模型输出的 token响应 usage重试 token 占比失败重试产生的 token / 总 token请求状态与 usage缓存节省 token命中模板或结果缓存后减少的 token与未缓存基线对比每千页总 token规模化的成本观察单位聚合 CSV每千页成本按你的实际单价换算本地账单模型下面这段 Python 可以在本地读取两个 JSONLlocal_batches.jsonl记录批次读取token_usage.jsonl记录模型调用。它会输出hot_cold_metrics.csv。import json import csv import statistics from collections import defaultdict def percentile(values, p): if not values: return 0.0 values sorted(values) k (len(values) - 1) * p f int(k) c min(f 1, len(values) - 1) if f c: return float(values[f]) return values[f] (values[c] - values[f]) * (k - f) batches [] with open(local_batches.jsonl, r, encodingutf-8) as f: for line in f: if line.strip(): batches.append(json.loads(line)) tokens [] with open(token_usage.jsonl, r, encodingutf-8) as f: for line in f: if line.strip(): tokens.append(json.loads(line)) hot_reads [b[read_ms] for b in batches if b.get(tier) hot] cold_reads [b[read_ms] for b in batches if b.get(tier) cold] hot_hits sum(1 for b in batches if b.get(hit) is True) total_requests max(len(batches), 1) prompt_tokens [t.get(prompt_tokens, 0) for t in tokens] completion_tokens [t.get(completion_tokens, 0) for t in tokens] retry_tokens [t.get(retry_tokens, 0) for t in tokens] total_tokens [t.get(total_tokens, 0) for t in tokens] pages max(len(tokens), 1) result { hot_hit_rate: round(hot_hits / total_requests, 4), hot_read_p50_ms: round(percentile(hot_reads, 0.50), 2), hot_read_p95_ms: round(percentile(hot_reads, 0.95), 2), cold_read_p50_ms: round(percentile(cold_reads, 0.50), 2), cold_backfill_count: sum(1 for b in batches if b.get(hit) is False), prompt_per_page: round(sum(prompt_tokens) / pages, 2), completion_per_page: round(sum(completion_tokens) / pages, 2), retry_token_ratio: round(sum(retry_tokens) / max(sum(total_tokens), 1), 4), total_tokens_per_1k_pages: round(sum(total_tokens) / pages * 1000, 2), } with open(hot_cold_metrics.csv, w, newline, encodingutf-8) as f: writer csv.DictWriter(f, fieldnameslist(result.keys())) writer.writeheader() writer.writerow(result) print(result)你不需要一次接入真实数据库。先跑本地样本观察热命中率和冷回表次数。若冷回表次数高优先调整热层保留窗口、批次大小和指纹策略若每页 prompt token 高优先压缩模板、只送正文片段和必要元数据不要把整页 HTML 直接塞进模型。3. TaoToken 接入配置Claude Code、Codex、CC Switch 三件套在 Computer 智能体批量抓取前建议先到 TaoToken 官网把 Key 和 Base URL 准备好https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_config 。打开后按控制台提示创建 Key占位符统一写成YOUR_API_KEY。工具配置里的 Base URL 固定为https://taotoken.net/api注意Base URL 不要额外拼 UTMUTM 只用于官网和 CTA 链接。3.1 Claude Code 用 settings.json 和 ANTHROPIC_*Claude Code 建议在settings.json中通过环境变量接入。下面是一个最小示例模型名请以 TaoToken 控制台实际可用模型为准{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_CLAUDE_MODEL } }如果你已有 team 级或用户级settings.json不要整文件覆盖只把env里的三个键合并进去。Claude Code 相关能力、模型映射和权限配置可以再看官方文档https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_claude_hint 。配置完成后在项目根目录启动 Claude Code先执行一个只读任务例如让它列出仓库结构确认没有 401 或 404。3.2 Codex 用 config.toml不要让 ANTHROPIC_* 混进来Codex 的配置模型与 Claude Code 不同。不要把ANTHROPIC_*变量塞到 Codex 配置里否则排障会被带偏。Codex 使用config.toml示例如下model YOUR_CODEX_MODEL model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat然后在本地终端设置环境变量export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYWindows PowerShell 可以用$env:TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYCodex 的供应商名可以自定但base_url和env_key必须与你的实际配置一致。不要把 Claude Code 的ANTHROPIC_AUTH_TOKEN复制到 Codex 的env_key里。3.3 CC Switch 三件套供应商、Claude Code Profile、Codex Profile如果你用 CC Switch 管理多套工具配置建议建立三件套而不是把所有变量堆在一个全局配置里供应商条目名称写 TaoTokenBase URL 写https://taotoken.net/api密钥写YOUR_API_KEYClaude Code Profile引用供应商条目并生成ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_MODELCodex Profile引用供应商条目并生成config.toml中的model_provider、base_url、env_key。切换前先确认当前 Profile 属于哪个工具。常见错误是在 Codex 终端里加载了 Claude Code Profile或者反过来。表现通常是变量存在但请求路径不匹配最后得到 401 或 404。3.4 接入排障速查现象可能原因处理方式401 UnauthorizedKey 为空、占位符未替换、Authorization 格式不对检查YOUR_API_KEY是否替换Claude Code 看ANTHROPIC_AUTH_TOKENCodex 看TAOTOKEN_API_KEY404 Not FoundBase URL 多写或少写路径工具配置用https://taotoken.net/apiOpenAI 兼容请求再按客户端要求拼/v1/chat/completions429 Too Many Requests并发过高、缺少退避降低抓取并发加入指数退避和幂等键请求超时批次过大、单页内容过长减小批次正文抽取后再送模型Token 曲线突然抬高模板膨胀、输出格式失控、重试过多检查prompt_per_page、completion_per_page、retry_token_ratio4. Token 曲线命令把每次抓取调用的 usage 落成 CSV冷热分层解决“数据放在哪里读”Token 曲线解决“模型调用花了多少”。建议先用 TaoToken 模型对话页验证 Key 和模型是否可用https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_model_chat 。验证通过后再进入批量任务。下面命令在你本地终端执行。它会调用 OpenAI 兼容的 chat completions并把原始响应追加到token_raw.jsonl。export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY curl -sS $TAOTOKEN_BASE_URL/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: YOUR_MODEL, messages: [ { role: user, content: 请只输出一行 JSON字段为 title 和 summary。网页正文这里放抽取后的正文片段 } ], temperature: 0 } | tee -a token_raw.jsonl然后提取 usage 字段生成token_usage.jsonl。如果你的响应结构包含usage.prompt_tokens、usage.completion_tokens、usage.total_tokens可以用 jq 处理jq -c { ts: now, model: .model, prompt_tokens: (.usage.prompt_tokens // 0), completion_tokens: (.usage.completion_tokens // 0), total_tokens: (.usage.total_tokens // 0), retry_tokens: 0 } token_raw.jsonl token_usage.jsonl批量抓取时建议在业务代码里直接记录每次请求的usage。重试请求不要丢掉可以把retry_tokens单独打点这样后面才能算重试 token 占比。用 Python 聚合每日 Token 曲线import json import csv import statistics from collections import defaultdict from datetime import datetime daily defaultdict(list) with open(token_usage.jsonl, r, encodingutf-8) as f: for line in f: if not line.strip(): continue item json.loads(line) day datetime.fromtimestamp(item.get(ts, 0)).strftime(%Y-%m-%d) daily[day].append(item) rows [] for day, items in sorted(daily.items()): prompts [i.get(prompt_tokens, 0) for i in items] completions [i.get(completion_tokens, 0) for i in items] totals [i.get(total_tokens, 0) for i in items] retries [i.get(retry_tokens, 0) for i in items] rows.append({ date: day, requests: len(items), prompt_tokens: sum(prompts), completion_tokens: sum(completions), total_tokens: sum(totals), retry_token_ratio: round(sum(retries) / max(sum(totals), 1), 4), avg_total_per_request: round(statistics.mean(totals), 2) if totals else 0, }) with open(token_curve_daily.csv, w, newline, encodingutf-8) as f: writer csv.DictWriter(f, fieldnameslist(rows[0].keys()) if rows else []) writer.writeheader() writer.writerows(rows) print(written token_curve_daily.csv)看曲线时重点看四个信号prompt_tokens随网页数线性增长说明模板和上下文没有压缩completion_tokens突然变高说明输出格式约束失效需要强制 JSON schema 或字段白名单retry_token_ratio升高说明限流、超时或解析失败在重复消耗avg_total_per_request下不来但热命中率已经很高说明瓶颈在模型调用侧而不是热存储读取侧。5. DynamoDB 对比数据与本地批次读取压测CobbleDB 被拿来和 DynamoDB 对比是因为网页抓取的热存储读取需要更低、更稳定的批次延迟。公开分享中给出的样本参考是DynamoDB 全分布 P50 约 31.4 msCobbleDB 热存储批次读取 P50 约 5.60 ms。这个数字只适合当参考不适合直接当成你的生产基准。你真正需要的是在自己批次大小、并发数、单页正文长度下复测。可以先建立一张对比表指标公开样本参考本地复测字段解读热存储批次读取 P50DynamoDB 全分布约 31.4 msCobbleDB 热存储约 5.60 mshot_read_p50_ms仅作参考必须本地复测热存储批次读取 P95需本地测量hot_read_p95_ms尾延迟决定并发上限冷回表次数需本地测量cold_backfill_count高则扩大热层或合并批次每页 prompt tokens需本地测量prompt_per_page高则压缩模板每页 completion tokens需本地测量completion_per_page高则限制输出字段重试 token 占比需本地测量retry_token_ratio高则加退避与幂等下面 SQL 只在本地 SQLite 执行不要连接生产库。-- 在你本地 SQLite 中执行 CREATE TABLE IF NOT EXISTS page_batches ( batch_id TEXT, page_id TEXT, tier TEXT, read_ms REAL, prompt_tokens INTEGER, completion_tokens INTEGER, retry_tokens INTEGER, created_at TEXT ); -- 示例查询按热/冷层统计平均读取延迟 SELECT tier, COUNT(*) AS batches, AVG(read_ms) AS avg_ms, MAX(read_ms) AS max_ms FROM page_batches GROUP BY tier;SQLite 没有内置百分位函数可以用 Python 计算 P50/P95并输出dynamodb_vs_local.csvimport sqlite3 import csv def percentile(values, p): values sorted(values) if not values: return 0.0 k (len(values) - 1) * p f int(k) c min(f 1, len(values) - 1) if f c: return float(values[f]) return values[f] (values[c] - values[f]) * (k - f) conn sqlite3.connect(local_metrics.db) cur conn.cursor() cur.execute(SELECT read_ms FROM page_batches WHERE tier hot) hot [row[0] for row in cur.fetchall()] cur.execute(SELECT read_ms FROM page_batches WHERE tier cold) cold [row[0] for row in cur.fetchall()] cur.execute(SELECT COUNT(*) FROM page_batches WHERE tier cold) cold_count cur.fetchone()[0] rows [ { item: hot_read_p50_ms, public_reference: DynamoDB full distribution: 31.4; CobbleDB hot batch: 5.60, local_value: round(percentile(hot, 0.50), 2), }, { item: hot_read_p95_ms, public_reference: not provided, local_value: round(percentile(hot, 0.95), 2), }, { item: cold_read_p50_ms, public_reference: not provided, local_value: round(percentile(cold, 0.50), 2), }, { item: cold_backfill_count, public_reference: not provided, local_value: cold_count, }, ] with open(dynamodb_vs_local.csv, w, newline, encodingutf-8) as f: writer csv.DictWriter(f, fieldnames[item, public_reference, local_value]) writer.writeheader() writer.writerows(rows) conn.close() print(written dynamodb_vs_local.csv)压测时不要一上来跑全量。先用 100 到 1000 个网页样本比较不同批次大小8、16、32、64。每次只改一个变量记录热读取 P50/P95、冷回表次数、每页 prompt token、每页 completion token、重试 token 占比。若热层 P50 已经稳定但总 token 曲线仍上升问题大概率在 prompt 模板、去重策略或输出字段约束。6. 批量抓取前的检查清单与 CTA模型对话 → Coding Plan → 创建 Key → Claude Code 文档在 Computer 智能体开始批量抓取前建议按下面清单过一遍已到 TaoToken 官网确认 Key、Base URL 和模型可用官网入口https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_checklist Claude Code 使用settings.json与ANTHROPIC_*Codex 使用config.toml两者没有混用变量CC Switch 三件套已经区分供应商、Claude Code Profile、Codex Profile热层保留窗口、批次大小、去重指纹策略已经明确token_usage.jsonl已开始记录retry_tokens单独打点本地 SQLite 压测和dynamodb_vs_local.csv已跑通重试策略有指数退避和幂等键不会因为 429 或超时无限放大 token输出格式有字段白名单避免 completion token 失控。高转化路径建议按顺序走先用模型对话页验证 Key、模型和响应格式https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_model_chat 如果 Computer 智能体要持续批量运行查看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_coding_plan 到控制台创建或管理 API Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_api_keys 最后按 Claude Code 文档完成settings.json配置https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_claude_doc 。CobbleDB 的热存储读取给了我们一个很好的观察视角先把热数据读快再看模型侧成本。对 Computer 智能体而言冷热分层指标和 Token 曲线不是两套报表而是同一条流水线的两端。把 TaoToken 的 Base URL 设为https://taotoken.net/api用YOUR_API_KEY跑通最小请求再逐步放大批次和并发你才能同时看到 P50、P95、每页 token 和重试 token 占比的真实变化。 冷热分层写 CobbleDB，TaoToken 如何看 Computer 智能体 Token 曲线？
1. 从 CobbleDB 热存储读取切入先把 Computer 智能体的 Token 曲线接上 TaoToken最近 Perplexity 公开了自研键值数据库 CobbleDB 用于网页抓取热存储讨论焦点之一是热数据批次读取与 Computer 智能体流水线成本。准备批量抓取前先到 TaoToken 官网领取 Keyhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_intro 并把 Base URL 设为 https://taotoken.net/api。本文不重复热点新闻而是从 Claude Code 的settings.json、Codex 的config.toml、CC Switch 三件套开始把冷热分层指标、Token 曲线命令和 DynamoDB 对比数据做成可复现产出。如果你正在跑 Computer 智能体做网页抓取、正文抽取、摘要、去重和结构化入库常见卡点不是“模型完全不可用”而是热存储批次读取看起来不慢但每个网页仍要消耗 prompt token冷数据回表时又触发二次模型调用并发一上来重试 token 把曲线拉高。CobbleDB 的启发是把最热的内容留在快速读取层把历史快照和低频内容下推。TaoToken 的观察角度则是在冷热分层之外把每次模型调用的 token 曲线也当成基础设施指标。本文的目标很具体你在本地或测试环境执行命令后应得到三份文件hot_cold_metrics.csv冷热分层指标token_usage.csv按请求记录的 token 曲线dynamodb_vs_local.csvDynamoDB 公开样本与本地热批次读取的对比数据。下面的配置和命令都在读者本地终端执行不连接生产库也不通过 MCP 或 Agent 直接操作在线数据库。2. 冷热分层指标把 CobbleDB 的热存储思路映射到抓取智能体CobbleDB 被讨论的核心场景是快速网页内容抓取。把它抽象成智能体流水线可以拆成两层热层最近抓取、待摘要、待去重、待向量化、被高频访问的网页正文、指纹、元数据冷层已处理完成、访问频率低、只需要归档或偶尔回查的 HTML 快照、旧版本内容、历史任务产物。如果只盯数据库 P50你可能会漏掉模型侧成本。真正影响 Computer 智能体批量抓取效率的指标至少包括以下几类。指标含义建议采集方式热命中率请求在热层直接命中的比例本地批处理日志热批次读取 P50/P95一个批次读取热数据的延迟分布本地压测脚本冷回表次数热层未命中后回查冷层的次数任务日志打点冷回表 token回表后重新调用模型的 token 消耗API usage 字段每页 prompt tokens每个网页送入模型的输入 token请求日志每页 completion tokens每个网页模型输出的 token响应 usage重试 token 占比失败重试产生的 token / 总 token请求状态与 usage缓存节省 token命中模板或结果缓存后减少的 token与未缓存基线对比每千页总 token规模化的成本观察单位聚合 CSV每千页成本按你的实际单价换算本地账单模型下面这段 Python 可以在本地读取两个 JSONLlocal_batches.jsonl记录批次读取token_usage.jsonl记录模型调用。它会输出hot_cold_metrics.csv。import json import csv import statistics from collections import defaultdict def percentile(values, p): if not values: return 0.0 values sorted(values) k (len(values) - 1) * p f int(k) c min(f 1, len(values) - 1) if f c: return float(values[f]) return values[f] (values[c] - values[f]) * (k - f) batches [] with open(local_batches.jsonl, r, encodingutf-8) as f: for line in f: if line.strip(): batches.append(json.loads(line)) tokens [] with open(token_usage.jsonl, r, encodingutf-8) as f: for line in f: if line.strip(): tokens.append(json.loads(line)) hot_reads [b[read_ms] for b in batches if b.get(tier) hot] cold_reads [b[read_ms] for b in batches if b.get(tier) cold] hot_hits sum(1 for b in batches if b.get(hit) is True) total_requests max(len(batches), 1) prompt_tokens [t.get(prompt_tokens, 0) for t in tokens] completion_tokens [t.get(completion_tokens, 0) for t in tokens] retry_tokens [t.get(retry_tokens, 0) for t in tokens] total_tokens [t.get(total_tokens, 0) for t in tokens] pages max(len(tokens), 1) result { hot_hit_rate: round(hot_hits / total_requests, 4), hot_read_p50_ms: round(percentile(hot_reads, 0.50), 2), hot_read_p95_ms: round(percentile(hot_reads, 0.95), 2), cold_read_p50_ms: round(percentile(cold_reads, 0.50), 2), cold_backfill_count: sum(1 for b in batches if b.get(hit) is False), prompt_per_page: round(sum(prompt_tokens) / pages, 2), completion_per_page: round(sum(completion_tokens) / pages, 2), retry_token_ratio: round(sum(retry_tokens) / max(sum(total_tokens), 1), 4), total_tokens_per_1k_pages: round(sum(total_tokens) / pages * 1000, 2), } with open(hot_cold_metrics.csv, w, newline, encodingutf-8) as f: writer csv.DictWriter(f, fieldnameslist(result.keys())) writer.writeheader() writer.writerow(result) print(result)你不需要一次接入真实数据库。先跑本地样本观察热命中率和冷回表次数。若冷回表次数高优先调整热层保留窗口、批次大小和指纹策略若每页 prompt token 高优先压缩模板、只送正文片段和必要元数据不要把整页 HTML 直接塞进模型。3. TaoToken 接入配置Claude Code、Codex、CC Switch 三件套在 Computer 智能体批量抓取前建议先到 TaoToken 官网把 Key 和 Base URL 准备好https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_config 。打开后按控制台提示创建 Key占位符统一写成YOUR_API_KEY。工具配置里的 Base URL 固定为https://taotoken.net/api注意Base URL 不要额外拼 UTMUTM 只用于官网和 CTA 链接。3.1 Claude Code 用 settings.json 和 ANTHROPIC_*Claude Code 建议在settings.json中通过环境变量接入。下面是一个最小示例模型名请以 TaoToken 控制台实际可用模型为准{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_CLAUDE_MODEL } }如果你已有 team 级或用户级settings.json不要整文件覆盖只把env里的三个键合并进去。Claude Code 相关能力、模型映射和权限配置可以再看官方文档https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_claude_hint 。配置完成后在项目根目录启动 Claude Code先执行一个只读任务例如让它列出仓库结构确认没有 401 或 404。3.2 Codex 用 config.toml不要让 ANTHROPIC_* 混进来Codex 的配置模型与 Claude Code 不同。不要把ANTHROPIC_*变量塞到 Codex 配置里否则排障会被带偏。Codex 使用config.toml示例如下model YOUR_CODEX_MODEL model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat然后在本地终端设置环境变量export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYWindows PowerShell 可以用$env:TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYCodex 的供应商名可以自定但base_url和env_key必须与你的实际配置一致。不要把 Claude Code 的ANTHROPIC_AUTH_TOKEN复制到 Codex 的env_key里。3.3 CC Switch 三件套供应商、Claude Code Profile、Codex Profile如果你用 CC Switch 管理多套工具配置建议建立三件套而不是把所有变量堆在一个全局配置里供应商条目名称写 TaoTokenBase URL 写https://taotoken.net/api密钥写YOUR_API_KEYClaude Code Profile引用供应商条目并生成ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_MODELCodex Profile引用供应商条目并生成config.toml中的model_provider、base_url、env_key。切换前先确认当前 Profile 属于哪个工具。常见错误是在 Codex 终端里加载了 Claude Code Profile或者反过来。表现通常是变量存在但请求路径不匹配最后得到 401 或 404。3.4 接入排障速查现象可能原因处理方式401 UnauthorizedKey 为空、占位符未替换、Authorization 格式不对检查YOUR_API_KEY是否替换Claude Code 看ANTHROPIC_AUTH_TOKENCodex 看TAOTOKEN_API_KEY404 Not FoundBase URL 多写或少写路径工具配置用https://taotoken.net/apiOpenAI 兼容请求再按客户端要求拼/v1/chat/completions429 Too Many Requests并发过高、缺少退避降低抓取并发加入指数退避和幂等键请求超时批次过大、单页内容过长减小批次正文抽取后再送模型Token 曲线突然抬高模板膨胀、输出格式失控、重试过多检查prompt_per_page、completion_per_page、retry_token_ratio4. Token 曲线命令把每次抓取调用的 usage 落成 CSV冷热分层解决“数据放在哪里读”Token 曲线解决“模型调用花了多少”。建议先用 TaoToken 模型对话页验证 Key 和模型是否可用https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_model_chat 。验证通过后再进入批量任务。下面命令在你本地终端执行。它会调用 OpenAI 兼容的 chat completions并把原始响应追加到token_raw.jsonl。export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY curl -sS $TAOTOKEN_BASE_URL/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: YOUR_MODEL, messages: [ { role: user, content: 请只输出一行 JSON字段为 title 和 summary。网页正文这里放抽取后的正文片段 } ], temperature: 0 } | tee -a token_raw.jsonl然后提取 usage 字段生成token_usage.jsonl。如果你的响应结构包含usage.prompt_tokens、usage.completion_tokens、usage.total_tokens可以用 jq 处理jq -c { ts: now, model: .model, prompt_tokens: (.usage.prompt_tokens // 0), completion_tokens: (.usage.completion_tokens // 0), total_tokens: (.usage.total_tokens // 0), retry_tokens: 0 } token_raw.jsonl token_usage.jsonl批量抓取时建议在业务代码里直接记录每次请求的usage。重试请求不要丢掉可以把retry_tokens单独打点这样后面才能算重试 token 占比。用 Python 聚合每日 Token 曲线import json import csv import statistics from collections import defaultdict from datetime import datetime daily defaultdict(list) with open(token_usage.jsonl, r, encodingutf-8) as f: for line in f: if not line.strip(): continue item json.loads(line) day datetime.fromtimestamp(item.get(ts, 0)).strftime(%Y-%m-%d) daily[day].append(item) rows [] for day, items in sorted(daily.items()): prompts [i.get(prompt_tokens, 0) for i in items] completions [i.get(completion_tokens, 0) for i in items] totals [i.get(total_tokens, 0) for i in items] retries [i.get(retry_tokens, 0) for i in items] rows.append({ date: day, requests: len(items), prompt_tokens: sum(prompts), completion_tokens: sum(completions), total_tokens: sum(totals), retry_token_ratio: round(sum(retries) / max(sum(totals), 1), 4), avg_total_per_request: round(statistics.mean(totals), 2) if totals else 0, }) with open(token_curve_daily.csv, w, newline, encodingutf-8) as f: writer csv.DictWriter(f, fieldnameslist(rows[0].keys()) if rows else []) writer.writeheader() writer.writerows(rows) print(written token_curve_daily.csv)看曲线时重点看四个信号prompt_tokens随网页数线性增长说明模板和上下文没有压缩completion_tokens突然变高说明输出格式约束失效需要强制 JSON schema 或字段白名单retry_token_ratio升高说明限流、超时或解析失败在重复消耗avg_total_per_request下不来但热命中率已经很高说明瓶颈在模型调用侧而不是热存储读取侧。5. DynamoDB 对比数据与本地批次读取压测CobbleDB 被拿来和 DynamoDB 对比是因为网页抓取的热存储读取需要更低、更稳定的批次延迟。公开分享中给出的样本参考是DynamoDB 全分布 P50 约 31.4 msCobbleDB 热存储批次读取 P50 约 5.60 ms。这个数字只适合当参考不适合直接当成你的生产基准。你真正需要的是在自己批次大小、并发数、单页正文长度下复测。可以先建立一张对比表指标公开样本参考本地复测字段解读热存储批次读取 P50DynamoDB 全分布约 31.4 msCobbleDB 热存储约 5.60 mshot_read_p50_ms仅作参考必须本地复测热存储批次读取 P95需本地测量hot_read_p95_ms尾延迟决定并发上限冷回表次数需本地测量cold_backfill_count高则扩大热层或合并批次每页 prompt tokens需本地测量prompt_per_page高则压缩模板每页 completion tokens需本地测量completion_per_page高则限制输出字段重试 token 占比需本地测量retry_token_ratio高则加退避与幂等下面 SQL 只在本地 SQLite 执行不要连接生产库。-- 在你本地 SQLite 中执行 CREATE TABLE IF NOT EXISTS page_batches ( batch_id TEXT, page_id TEXT, tier TEXT, read_ms REAL, prompt_tokens INTEGER, completion_tokens INTEGER, retry_tokens INTEGER, created_at TEXT ); -- 示例查询按热/冷层统计平均读取延迟 SELECT tier, COUNT(*) AS batches, AVG(read_ms) AS avg_ms, MAX(read_ms) AS max_ms FROM page_batches GROUP BY tier;SQLite 没有内置百分位函数可以用 Python 计算 P50/P95并输出dynamodb_vs_local.csvimport sqlite3 import csv def percentile(values, p): values sorted(values) if not values: return 0.0 k (len(values) - 1) * p f int(k) c min(f 1, len(values) - 1) if f c: return float(values[f]) return values[f] (values[c] - values[f]) * (k - f) conn sqlite3.connect(local_metrics.db) cur conn.cursor() cur.execute(SELECT read_ms FROM page_batches WHERE tier hot) hot [row[0] for row in cur.fetchall()] cur.execute(SELECT read_ms FROM page_batches WHERE tier cold) cold [row[0] for row in cur.fetchall()] cur.execute(SELECT COUNT(*) FROM page_batches WHERE tier cold) cold_count cur.fetchone()[0] rows [ { item: hot_read_p50_ms, public_reference: DynamoDB full distribution: 31.4; CobbleDB hot batch: 5.60, local_value: round(percentile(hot, 0.50), 2), }, { item: hot_read_p95_ms, public_reference: not provided, local_value: round(percentile(hot, 0.95), 2), }, { item: cold_read_p50_ms, public_reference: not provided, local_value: round(percentile(cold, 0.50), 2), }, { item: cold_backfill_count, public_reference: not provided, local_value: cold_count, }, ] with open(dynamodb_vs_local.csv, w, newline, encodingutf-8) as f: writer csv.DictWriter(f, fieldnames[item, public_reference, local_value]) writer.writeheader() writer.writerows(rows) conn.close() print(written dynamodb_vs_local.csv)压测时不要一上来跑全量。先用 100 到 1000 个网页样本比较不同批次大小8、16、32、64。每次只改一个变量记录热读取 P50/P95、冷回表次数、每页 prompt token、每页 completion token、重试 token 占比。若热层 P50 已经稳定但总 token 曲线仍上升问题大概率在 prompt 模板、去重策略或输出字段约束。6. 批量抓取前的检查清单与 CTA模型对话 → Coding Plan → 创建 Key → Claude Code 文档在 Computer 智能体开始批量抓取前建议按下面清单过一遍已到 TaoToken 官网确认 Key、Base URL 和模型可用官网入口https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_checklist Claude Code 使用settings.json与ANTHROPIC_*Codex 使用config.toml两者没有混用变量CC Switch 三件套已经区分供应商、Claude Code Profile、Codex Profile热层保留窗口、批次大小、去重指纹策略已经明确token_usage.jsonl已开始记录retry_tokens单独打点本地 SQLite 压测和dynamodb_vs_local.csv已跑通重试策略有指数退避和幂等键不会因为 429 或超时无限放大 token输出格式有字段白名单避免 completion token 失控。高转化路径建议按顺序走先用模型对话页验证 Key、模型和响应格式https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_model_chat 如果 Computer 智能体要持续批量运行查看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_coding_plan 到控制台创建或管理 API Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_api_keys 最后按 Claude Code 文档完成settings.json配置https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcobbledb_claude_doc 。CobbleDB 的热存储读取给了我们一个很好的观察视角先把热数据读快再看模型侧成本。对 Computer 智能体而言冷热分层指标和 Token 曲线不是两套报表而是同一条流水线的两端。把 TaoToken 的 Base URL 设为https://taotoken.net/api用YOUR_API_KEY跑通最小请求再逐步放大批次和并发你才能同时看到 P50、P95、每页 token 和重试 token 占比的真实变化。