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. 评测目标与产物同一份 Go 仓库两条 CLI 路线这次评测的目标很具体拿一份真实的小型 Go 仓库里面有一个 HTTP handler 和一组单元测试让 Claude Code 和 Codex 各自完成同一件事——重构 handler 里的一个函数并补全缺失的测试用例。然后记录三样东西Token 消耗、耗时、测试通过数。产物是一张可复现的对照表加上失败案例分析。所有调用都走 TaoToken 作为默认供应商读者可以从 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentclaude-vs-codex 创建 Key再把两个工具的 Base URL 都指向 https://taotoken.net/api 。模型统一选 GLM 5.3 Flash 或 DeepSeek V4.1 Flash具体以官网当前可用列表为准。需要提前说明本文不含排行分数也不引用任何第三方评测榜单。所有数字都来自本地这一次实际运行样本量为 1只代表这次任务的表现不代表模型或工具的普遍水平。2. 仓库准备与任务定义仓库结构如下刻意保持小规模方便对照go-refactor-demo/ ├── go.mod ├── handler.go └── handler_test.gohandler.go里有一个待重构的函数逻辑是把请求参数解析、校验、拼装响应混在一起职责过重package demo import ( encoding/json net/http strconv strings ) type Item struct { ID int json:id Name string json:name } func HandleItem(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { raw : r.URL.Query().Get(id) if raw { http.Error(w, missing id, http.StatusBadRequest) return } id, err : strconv.Atoi(raw) if err ! nil || id 0 { http.Error(w, invalid id, http.StatusBadRequest) return } name : strings.TrimSpace(r.URL.Query().Get(name)) if name { name unnamed } w.Header().Set(Content-Type, application/json) json.NewEncoder(w).Encode(Item{ID: id, Name: name}) }handler_test.go只覆盖了正常路径缺少缺参、非法 id、空 name 三类边界package demo import ( net/http/httptest strings testing ) func TestHandleItem_OK(t *testing.T) { req : httptest.NewRequest(GET, /item?id1namefoo, nil) rec : httptest.NewRecorder() HandleItem(rec, req) if rec.Code ! 200 { t.Fatalf(want 200, got %d, rec.Code) } if !strings.Contains(rec.Body.String(), name:foo) { t.Fatalf(unexpected body: %s, rec.Body.String()) } }任务指令对两个工具完全一致把HandleItem拆成解析、校验、响应三个职责清晰的函数保持对外行为不变并补全上述三类边界测试最后跑go test ./...确认全绿。3. TaoToken 接入与两个工具的配置先装 CLI 并确认 Key 可用。TaoToken 的 CLI 安装命令是npm i -g taotoken/taotokenClaude Code 走 Anthropic 协议配置写在settings.json里关键是ANTHROPIC_BASE_URL和ANTHROPIC_API_KEY两个环境变量。推荐用 CLI 直接拉起taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m glm-5.3-flash如果手动配置settings.json里对应字段如下{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: glm-5.3-flash } }Codex 走 OpenAI 兼容协议配置写在config.tomlmodel deepseek-v4.1-flash model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY两个工具的 Base URL 都填https://taotoken.net/api模型 ID 按官网当前列表填写。如果你同时管理多个供应商可以用 CC Switch 三件套供应商配置、模型映射、Key 管理做切换避免每次改文件。接入细节和排障可以对照 https://taotoken.net/api 的文档页Key 的创建与管理在 https://taotoken.net/api-keys 。配置完成后先用一句最小指令验证连通性再进入正式任务避免把配置问题和任务问题混在一起。4. 执行命令与 Token 账单两个工具都在仓库根目录启动任务提示词逐字相同。Claude Code 侧cd go-refactor-demo taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m glm-5.3-flash进入交互后输入任务描述让它先读handler.go和handler_test.go再给出重构方案并落盘。Codex 侧cd go-refactor-demo codex --config ~/.codex/config.toml同样先读文件再改。两边都要求它自己运行go test ./...并汇报结果。Token 账单按输入、输出、合计三列记录数据来自各自 CLI 的用量输出工具模型输入 Token输出 Token合计 Token耗时Claude CodeGLM 5.3 Flash约 18.4k约 3.1k约 21.5k约 2 分 40 秒CodexDeepSeek V4.1 Flash约 15.2k约 2.6k约 17.8k约 3 分 10 秒这张表是本地单次运行的记录不是基准测试。输入 Token 的差异主要来自两边读取文件的方式不同Claude Code 倾向于把整个文件连同上下文一起读入Codex 更偏向按需分段读取。输出 Token 差异不大因为最终改动量接近。需要强调以上价格与用量只反映这次运行实际计费以官网为准AA 标价不等于 TaoToken 售价任何第三方热度指标也不等于跑分。5. 测试结果对照与失败案例分析重构完成后两边都运行了go test ./...。测试结果对照如下工具重构后函数数新增测试数通过失败最终状态Claude Code3340全绿Codex3340全绿两边最终都通过了全部 4 个测试1 个原有 3 个新增。但过程里出现了两类失败值得记录。第一类失败Codex 第一轮把校验逻辑抽成了独立函数但忘了在HandleItem里调用它导致缺参场景仍然返回 200。它自己跑测试时发现了这个失败第二轮修正后通过。这说明让工具自己执行测试是必要的否则错误会静默留在代码里。第二类失败Claude Code 第一轮新增的测试里对空 name 的断言写成了检查响应体包含name:而实际行为是回退为unnamed。测试失败后它读了原函数逻辑改成断言name:unnamed才通过。这类失败属于测试预期与实现不一致不是实现错误。两个案例的共同点是失败都被工具自己捕获并修复没有留到人工 review 阶段。但这依赖一个前提——任务提示词里明确要求它运行测试。如果省略这一步两边都可能交付未验证的代码。6. 限制、成本与模型选择这次评测的限制很明显。样本量为 1仓库规模很小任务类型单一结论不能外推到大型项目或复杂重构。Token 数字受提示词措辞、文件读取策略、重试次数影响换一次运行就可能不同。耗时也受网络和并发影响不是稳定指标。成本方面两个模型都属于 Flash 档单价相对低但具体价格、上下文窗口、速率限制以官网为准。GLM 5.3 Flash 和 DeepSeek V4.1 Flash 在本次任务里都能完成重构和测试补全差异主要体现在读取策略和第一轮的正确率上而不是能力上限。模型选择建议按任务类型走偏代码理解和多文件重构可以优先试 Claude Code 配 GLM 5.3 Flash偏按需读取和成本敏感可以试 Codex 配 DeepSeek V4.1 Flash。两者都通过 TaoToken 的同一个 Base URL 接入切换成本低。长期开发或 Agent 类任务可以看 Coding Plan接入和排障问题对照 API Keys 与接入文档。所有配置和模型列表以 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentclaude-vs-codex 当前展示为准。 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 Go 仓库重构 Token 记录：Claude Code vs Codex，TaoToken 下怎么跑
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. 评测目标与产物同一份 Go 仓库两条 CLI 路线这次评测的目标很具体拿一份真实的小型 Go 仓库里面有一个 HTTP handler 和一组单元测试让 Claude Code 和 Codex 各自完成同一件事——重构 handler 里的一个函数并补全缺失的测试用例。然后记录三样东西Token 消耗、耗时、测试通过数。产物是一张可复现的对照表加上失败案例分析。所有调用都走 TaoToken 作为默认供应商读者可以从 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentclaude-vs-codex 创建 Key再把两个工具的 Base URL 都指向 https://taotoken.net/api 。模型统一选 GLM 5.3 Flash 或 DeepSeek V4.1 Flash具体以官网当前可用列表为准。需要提前说明本文不含排行分数也不引用任何第三方评测榜单。所有数字都来自本地这一次实际运行样本量为 1只代表这次任务的表现不代表模型或工具的普遍水平。2. 仓库准备与任务定义仓库结构如下刻意保持小规模方便对照go-refactor-demo/ ├── go.mod ├── handler.go └── handler_test.gohandler.go里有一个待重构的函数逻辑是把请求参数解析、校验、拼装响应混在一起职责过重package demo import ( encoding/json net/http strconv strings ) type Item struct { ID int json:id Name string json:name } func HandleItem(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { raw : r.URL.Query().Get(id) if raw { http.Error(w, missing id, http.StatusBadRequest) return } id, err : strconv.Atoi(raw) if err ! nil || id 0 { http.Error(w, invalid id, http.StatusBadRequest) return } name : strings.TrimSpace(r.URL.Query().Get(name)) if name { name unnamed } w.Header().Set(Content-Type, application/json) json.NewEncoder(w).Encode(Item{ID: id, Name: name}) }handler_test.go只覆盖了正常路径缺少缺参、非法 id、空 name 三类边界package demo import ( net/http/httptest strings testing ) func TestHandleItem_OK(t *testing.T) { req : httptest.NewRequest(GET, /item?id1namefoo, nil) rec : httptest.NewRecorder() HandleItem(rec, req) if rec.Code ! 200 { t.Fatalf(want 200, got %d, rec.Code) } if !strings.Contains(rec.Body.String(), name:foo) { t.Fatalf(unexpected body: %s, rec.Body.String()) } }任务指令对两个工具完全一致把HandleItem拆成解析、校验、响应三个职责清晰的函数保持对外行为不变并补全上述三类边界测试最后跑go test ./...确认全绿。3. TaoToken 接入与两个工具的配置先装 CLI 并确认 Key 可用。TaoToken 的 CLI 安装命令是npm i -g taotoken/taotokenClaude Code 走 Anthropic 协议配置写在settings.json里关键是ANTHROPIC_BASE_URL和ANTHROPIC_API_KEY两个环境变量。推荐用 CLI 直接拉起taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m glm-5.3-flash如果手动配置settings.json里对应字段如下{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: glm-5.3-flash } }Codex 走 OpenAI 兼容协议配置写在config.tomlmodel deepseek-v4.1-flash model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY两个工具的 Base URL 都填https://taotoken.net/api模型 ID 按官网当前列表填写。如果你同时管理多个供应商可以用 CC Switch 三件套供应商配置、模型映射、Key 管理做切换避免每次改文件。接入细节和排障可以对照 https://taotoken.net/api 的文档页Key 的创建与管理在 https://taotoken.net/api-keys 。配置完成后先用一句最小指令验证连通性再进入正式任务避免把配置问题和任务问题混在一起。4. 执行命令与 Token 账单两个工具都在仓库根目录启动任务提示词逐字相同。Claude Code 侧cd go-refactor-demo taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m glm-5.3-flash进入交互后输入任务描述让它先读handler.go和handler_test.go再给出重构方案并落盘。Codex 侧cd go-refactor-demo codex --config ~/.codex/config.toml同样先读文件再改。两边都要求它自己运行go test ./...并汇报结果。Token 账单按输入、输出、合计三列记录数据来自各自 CLI 的用量输出工具模型输入 Token输出 Token合计 Token耗时Claude CodeGLM 5.3 Flash约 18.4k约 3.1k约 21.5k约 2 分 40 秒CodexDeepSeek V4.1 Flash约 15.2k约 2.6k约 17.8k约 3 分 10 秒这张表是本地单次运行的记录不是基准测试。输入 Token 的差异主要来自两边读取文件的方式不同Claude Code 倾向于把整个文件连同上下文一起读入Codex 更偏向按需分段读取。输出 Token 差异不大因为最终改动量接近。需要强调以上价格与用量只反映这次运行实际计费以官网为准AA 标价不等于 TaoToken 售价任何第三方热度指标也不等于跑分。5. 测试结果对照与失败案例分析重构完成后两边都运行了go test ./...。测试结果对照如下工具重构后函数数新增测试数通过失败最终状态Claude Code3340全绿Codex3340全绿两边最终都通过了全部 4 个测试1 个原有 3 个新增。但过程里出现了两类失败值得记录。第一类失败Codex 第一轮把校验逻辑抽成了独立函数但忘了在HandleItem里调用它导致缺参场景仍然返回 200。它自己跑测试时发现了这个失败第二轮修正后通过。这说明让工具自己执行测试是必要的否则错误会静默留在代码里。第二类失败Claude Code 第一轮新增的测试里对空 name 的断言写成了检查响应体包含name:而实际行为是回退为unnamed。测试失败后它读了原函数逻辑改成断言name:unnamed才通过。这类失败属于测试预期与实现不一致不是实现错误。两个案例的共同点是失败都被工具自己捕获并修复没有留到人工 review 阶段。但这依赖一个前提——任务提示词里明确要求它运行测试。如果省略这一步两边都可能交付未验证的代码。6. 限制、成本与模型选择这次评测的限制很明显。样本量为 1仓库规模很小任务类型单一结论不能外推到大型项目或复杂重构。Token 数字受提示词措辞、文件读取策略、重试次数影响换一次运行就可能不同。耗时也受网络和并发影响不是稳定指标。成本方面两个模型都属于 Flash 档单价相对低但具体价格、上下文窗口、速率限制以官网为准。GLM 5.3 Flash 和 DeepSeek V4.1 Flash 在本次任务里都能完成重构和测试补全差异主要体现在读取策略和第一轮的正确率上而不是能力上限。模型选择建议按任务类型走偏代码理解和多文件重构可以优先试 Claude Code 配 GLM 5.3 Flash偏按需读取和成本敏感可以试 Codex 配 DeepSeek V4.1 Flash。两者都通过 TaoToken 的同一个 Base URL 接入切换成本低。长期开发或 Agent 类任务可以看 Coding Plan接入和排障问题对照 API Keys 与接入文档。所有配置和模型列表以 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentclaude-vs-codex 当前展示为准。 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