1. 从语音链路的 base_url 配错说起：81.5 分背后还有一张 Token 账单
上周在复现一条语音助手链路时，最先卡住的不是模型选型，而是一个很朴素的问题：把评测里那条 Speech to Speech 链路接进自己的服务时，客户端一直在抛鉴权失败的错，排查半小时后发现是base_url还指向一个已经废弃的地址，密钥本身是好的。修完之后顺手在 TaoToken（https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=speech_index_intro）把密钥和入口重新规划了一遍，Base URL 统一指向https://taotoken.net/api，后面所有复现实验都跑在同一套配置上，方便横向对比。
Artificial Analysis 的 Speech to Speech Index 里，OpenAI 的 GPT-Live-1 以 81.5 分排在第一，配置是 Astra 后端、medium 推理强度；Grok Voice Think Fast 2.0 High 拿到 81.3 分，只差 0.2；Sol 后端配置得 80.1 分，排第三。三个分数的差距非常小，小到只用分数去选型几乎等于抛硬币。但把视角换成 Token 单耗，结论会清晰很多：分数接近的模型，每轮语音任务吃掉的输入输出 Token 可能相差数倍，而这些 Token 直接决定你每千次调用的账单。
这篇文章不做榜单解读，只做一件事：把「每轮语音任务的 Token 单耗」变成一个你自己能跑出来的数，再和榜单分数放进同一张表里对照。整条链路走同一个 Base URL，配置可以直接复制到 Claude Code、Codex，或者自己写的 Python 客户端里。
2. 先把 81.5 / 81.3 / 80.1 拆成能算账的一维
原始信息只有三行，但每一行都藏着影响成本的变量。先把它们摊开：
| 条目 | 后端 / 配置 | 推理强度 | Index 分数 |
|---|---|---|---|
| GPT-Live-1 | Astra | medium | 81.5 |
| Grok Voice Think Fast 2.0 High | 未在底稿中说明 | High | 81.3 |
| Sol 后端配置 | Sol | 未在底稿中说明 | 80.1 |
这里有三点值得单独拎出来。
第一，推理强度和分数不是单调关系。GPT-Live-1 拿 81.5 用的是 medium 推理强度，而排在它后面的 Grok Voice Think Fast 2.0 High 名字里就带 High。推理强度越高，通常意味着更长的思维链或更多的中间步骤，落到 API 账单上就是completion_tokens显著上升。换句话说，榜首那个 81.5 很可能是在更低单耗下拿到的，这比分数本身更有工程价值。
第二，后端切换会改分数，也会改 Token 结构。Sol 后端配置得 80.1 排第三，和榜首差 1.4 分。1.4 分在语音交互场景里用户能不能感知到，取决于任务类型：朗读类、指令类任务基本无感，开放式多轮闲聊可能有感。但如果 Sol 这条路径每轮少消耗三成 Token，这 1.4 分就值得拿来换。
第三，榜单分数是横向比较用的，Token 单耗是纵向算账用的。分数告诉你「谁更聪明」，单耗告诉你「每聪明一分要花多少钱」。做语音助手、呼叫中心质检、实时字幕这类高频短任务时，后者往往才是决定能不能上线的那一维。
所以接下来的目标很明确：不猜，直接把每轮任务的prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens和端到端延迟采下来，跑够样本量，再和 81.5 / 81.3 / 80.1 对齐。
3. 在 TaoToken 上取 Key、对齐 Base URL，跑通第一条请求
这一步是整条链路的地基，配错了后面所有统计都是脏数据。完整流程如下。
第一步：进官网拿入口。打开 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=speech_key_step ，注册并登录。这一步的目的只有一个：拿到能用的凭证和正确的服务入口。
第二步：创建 API Key。进入控制台的密钥页 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=speech_key_step ，新建一个 Key。建议按用途分 Key：压测用一个、线上用一个，后面排查问题的时候可以直接按 Key 维度切分调用量，不用对着混在一起的日志猜。
第三步：把 Base URL 固定下来。所有工具、所有语言、所有客户端的 Base URL 都写https://taotoken.net/api。注意这里是不带版本路径前缀的根地址，具体的/v1/...由各个 SDK 或请求自己拼。把 Base URL 当成一个常量，写进环境变量或配置文件，不要散落在代码里。
第四步：用一条最小请求验证通路。先别急着上语音链路，用最简单的文本请求确认凭证和地址都对：
export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY" export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api" curl -s "$TAOTOKEN_BASE_URL/v1/chat/completions" \ -H "Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "填写你在模型列表里选定的模型 ID", "messages": [ {"role": "user", "content": "用一句话说明语音转语音评测的常见瓶颈"} ], "stream": false }'返回体里必须能看到usage字段。很多客户端默认把 usage 藏起来或者不返回，这一步的意义就是确认它拿得到。如果usage是空的或者缺字段，后面的单耗统计就无从谈起，先把这个问题解决掉再往下走。
第五步：确认 usage 的三个字段。prompt_tokens是输入侧，completion_tokens是输出侧，total_tokens是两者之和。语音场景里，如果把 ASR 结果拼进 prompt，输入侧的 Token 会随音频时长线性增长，这是后面成本模型里最容易被低估的一块。
4. Claude Code 与 Codex 的配置落点：settings.json 和 config.toml
很多人第一次接第三方入口时会犯同一个错：把 Claude Code 的环境变量原样抄到 Codex 配置里。这两个工具走的是完全不同的配置体系，混用必然失败。分开写。
4.1 Claude Code：走 settings.json + ANTHROPIC_*
Claude Code 认的是ANTHROPIC_*系列变量，配置写在settings.json的env块里：
{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_API_KEY" } }要点：
ANTHROPIC_BASE_URL填https://taotoken.net/api，不要自己加/v1。ANTHROPIC_AUTH_TOKEN放你的 Key。注意这里用的是 AUTH_TOKEN 而不是 API_KEY 语义，写错字段名会出现「配置看起来生效了但请求仍然没带上凭证」的情况。- 改完配置后彻底重启一次 Claude Code 进程。环境变量在启动时读取，热改配置文件通常不生效。
关于 Claude Code 侧更细的字段说明，可以看官方文档 https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=speech_cc_doc 。
4.2 Codex：走 config.toml，不要碰 ANTHROPIC_*
Codex 用的是 TOML 配置文件，走的是model_providers体系，和 Claude Code 完全独立：
model = "填写你在模型列表里选定的模型 ID" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY" wire_api = "chat"要点：
base_url同样只到/api，不追加版本段。env_key指的是从哪个环境变量读 Key，不是 Key 本身。所以要先export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY"，再启动 Codex。- 如果你在 Codex 的配置里看到有人写
ANTHROPIC_BASE_URL，直接删掉，那是无效字段，不会报错但也不会生效——这种「静默失效」最难排查。
4.3 CC Switch 三件套：供应商、模型、密钥
用 CC Switch 这类配置切换工具时，把注意力放在三个独立的切换维度上，而不是把一整份配置当黑盒复制：
- 供应商（Provider）：切到 TaoToken，Base URL 填
https://taotoken.net/api。 - 模型（Model）：和上面 curl 里填的是同一个模型 ID，保证跨工具一致，否则你统计出来的单耗没法横向比。
- 密钥（Key）：填
YOUR_API_KEY对应的实际值。
这三项里任何一项在两个工具间不一致，都会导致「同一批任务在两个工具里 Token 数差很多」的假象。做单耗统计之前，先把三者对齐并截图留档。
5. 每轮语音任务的 Token 单耗采集：字段设计与最小脚本
现在进入正题。要产出一张「分数 × 单耗」对照表，采集脚本至少要拿到四类字段：轮次、输入 Token、输出 Token、延迟。
下面是一个可以直接改巴改巴就用的 Python 脚本。它不依赖任何特定模型，把模型 ID 换成你在模型列表里选定的那个即可：
# token_probe.py import os import time import statistics import requests BASE_URL = "https://taotoken.net/api" API_KEY = os.environ.get("TAOTOKEN_API_KEY", "") # 一次「语音轮次」在文本层的最小化表示： # 真实链路里应该把 ASR 结果拼在这里 TURN_PROMPT = "用户在电话里说：我想把上个月的账单改成电子发票，怎么操作？" def run_one_turn(model: str, prompt: str, timeout: int = 120) -> dict: payload = { "model": model, "messages": [{"role": "user", "content": prompt}], "stream": False, } headers = { "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json", } t0 = time.perf_counter() resp = requests.post( f"{BASE_URL}/v1/chat/completions", headers=headers, json=payload, timeout=timeout, ) latency_ms = round((time.perf_counter() - t0) * 1000) resp.raise_for_status() data = resp.json() usage = data.get("usage") or {} return { "prompt_tokens": usage.get("prompt_tokens", 0), "completion_tokens": usage.get("completion_tokens", 0), "total_tokens": usage.get("total_tokens", 0), "latency_ms": latency_ms, } def run_batch(model: str, rounds: int = 20) -> dict: rows = [] for i in range(rounds): row = run_one_turn(model, TURN_PROMPT) row["round"] = i + 1 rows.append(row) print(row) pt = [r["prompt_tokens"] for r in rows] ct = [r["completion_tokens"] for r in rows] tt = [r["total_tokens"] for r in rows] lat = [r["latency_ms"] for r in rows] return { "model": model, "rounds": rounds, "avg_prompt_tokens": round(statistics.mean(pt), 1), "avg_completion_tokens": round(statistics.mean(ct), 1), "avg_total_tokens": round(statistics.mean(tt), 1), "p95_total_tokens": sorted(tt)[max(0, int(len(tt) * 0.95) - 1)], "avg_latency_ms": round(statistics.mean(lat)), "rows": rows, } if __name__ == "__main__": import json target_models = [ "模型 A 的 ID", "模型 B 的 ID", ] summary = [run_batch(m, rounds=20) for m in target_models] with open("speech_token_summary.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(summary, f, ensure_ascii=False, indent=2) print(json.dumps(summary, ensure_ascii=False, indent=2))几个关于采集质量的经验点，踩过坑的都懂：
样本量别太小。20 轮只是起步。语音任务的输出长度方差很大，同一个 prompt 在不同轮次可能一个回两句话、一个回八句话。想拿到稳定的平均值，每个模型至少跑 30 到 50 轮，并且固定 prompt，不要中途换问题。
固定 prompt 是硬要求。一旦 prompt 变了，prompt_tokens的基线就变了，跨模型比较直接失效。真实语音链路里，ASR 结果本身就是变量，所以做成本对比时要先把 ASR 的文本冻结下来。
同时采 P95。平均值掩盖长尾，但账单是按总量算的，长尾轮次才是把预算打穿的那部分。p95_total_tokens比平均值更能反映最坏情况。
把延迟一起采。分数高但单轮延迟翻倍的模型，在实时语音交互里基本不可用。延迟数据放进来，这张表才具备选型价值。
每次跑之前重置 Key 或记录时间段。如果你用同一个 Key 跑多个模型，事后想按模型拆账单会很难。一个模型一个 Key，是最省心的做法。
6. 分数 × 单耗对照表：结构、读法、以及它什么时候会骗你
采集脚本跑完之后，把结果和榜单分数拼成一张表。结构长这样：
| 模型 / 配置 | Index 分数 | 平均 prompt tokens/轮 | 平均 completion tokens/轮 | 平均 total tokens/轮 | P95 total tokens | 平均延迟 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-Live-1（Astra, medium） | 81.5 | 待填 | 待填 | 待填 | 待填 | 待填 |
| Grok Voice Think Fast 2.0 High | 81.3 | 待填 | 待填 | 待填 | 待填 | 待填 |
| Sol 后端配置 | 80.1 | 待填 | 待填 | 待填 | 待填 | 待填 |
表里的空白不是偷懒，而是刻意的：Token 单耗高度依赖你的 prompt 模板、系统提示词长度、多轮历史拼接策略，任何别人的实测值搬到你的场景里都可能不成立。分数可以引用，单耗必须自测。
这张表的读法，按优先级排：
第一眼先看 total tokens 的比值，而不是绝对值。假设三个模型的平均单耗是 1 : 1.4 : 2.0，那第三名相对榜首就是两倍成本。这 2.0 倍的代价换回来的可能是 1.4 分的差距——值不值，取决于你的业务。高频低价值任务（比如语音播报确认、简单意图识别）里，这 1.4 分通常换不回两倍成本；低频高价值任务（比如复杂客诉处理）里，这 1.4 分可能直接决定用户满意度。
第二眼看 prompt tokens 和 completion tokens 的比例。如果prompt_tokens占了总消耗的大头，说明瓶颈在输入侧——大概率是系统提示词太长、历史轮次没做截断、或者把整段音频转写全塞了进去。这种情况优化方向是压缩上下文，换模型收益不大。反过来，如果completion_tokens占大头，说明模型在输出侧话多，换一个更「惜字如金」的配置或者给 prompt 加长度约束更有效。
第三眼看 P95 和平均值的差距。如果 P95 是平均值的两三倍，说明输出长度极不稳定。这种时候成本预算要按 P95 做，不能按平均做，否则月底一定超。同时也要回头看看是不是 prompt 本身有歧义，导致模型有时给一句、有时给一页。
这张表什么时候会骗你？三种情况要警惕。
一是样本太少。跑了 5 轮就下结论，基本等于没结论。
二是缓存命中没区分。如果入口侧有缓存或者重复请求合并，部分轮次的 Token 计费方式会不一样，混在一起统计会让平均值失真。采集时给每轮打上「是否命中缓存」的标记。
三是把文本层单耗当成语音层单耗。真实语音转语音链路里，音频的编解码、流式分片、打断重传都会额外产生消耗，文本层的 Token 统计只是下界。拿它做相对比较没问题，拿它当绝对成本上限会低估。做预算时在这基础上留出余量。
7. 跑不通时的排障顺序
按这个顺序查，能覆盖绝大多数情况：
- 鉴权失败→ 先确认 Key 有没有复制全（末尾空格是高频凶手），再确认用的是
YOUR_API_KEY对应的实际值，不是占位符本身。 - 连不上或超时→ 确认 Base URL 是
https://taotoken.net/api，没有多加/v1，也没有残留旧的域名。 - 返回 200 但 usage 为空→ 检查请求体里有没有显式要求返回用量信息，某些字段组合下 usage 会被省略。同时确认你解析的是正确的响应层级。
- Claude Code 配置不生效→ 检查
settings.json里字段名是不是ANTHROPIC_AUTH_TOKEN，改完有没有重启进程。 - Codex 配置不生效→ 检查
env_key指向的环境变量是否真的export了，以及base_url是否写在[model_providers.xxx]块里而不是顶层。 - 两个工具跑同一模型结果差异大→ 对比两边的模型 ID 是否完全一致，以及是否有工具默认注入了自己的系统提示词。后者的影响经常比换模型还大。
- Token 统计忽高忽低→ 打印每一轮的原始响应体，确认
usage是被原样透传的，而不是被中间层改写或截断。
排障的核心原则是：一次只改一个变量，改完立刻用最小请求验证。同时改 Base URL 和模型 ID，等于白改。
8. 把单耗统计变成常规动作
81.5 分是个漂亮的数字，但它只在「同等成本」的前提下才有比较意义。真正能拿去跟团队汇报的，是一张自己跑出来的表：横轴是榜单分数，纵轴是每轮任务的 Token 单耗和 P95 延迟，每个模型一行。有了这张表，选型讨论会从「哪个分数高」变成「这 1.4 分值不值两倍预算」，后者才是能落地的语言。
具体动手路径建议这样排：
先在 https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=speech_token_cost 里试跑几轮对话，直观感受一下输出长度和延迟分布，确认这个模型在你的场景里「话多不多」。这一步不用写代码，纯粹是建立手感。
然后去 https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=speech_token_cost 看一下套餐结构，把你估算出来的每千轮 Token 量换算成预算区间。注意用 P95 而不是平均值去算，留出余量。
接着到 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=speech_token_cost 按模型分别创建 Key，一个模型一把钥匙，后面按 Key 拆账单，不用再对着日志猜。
最后，如果你打算把采集脚本接到 Claude Code 的日常工作流里，配置细节参考 https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=speech_token_cost ，里面把settings.json的字段和常见坑都列了。
Base URL 全程只有一个：https://taotoken.net/api。Key 位统一用YOUR_API_KEY占位，别把真实 Key 写进任何会进版本库的文件。
分数是别人的，账单是自己的。把第 5 节那个脚本改成你的 prompt，跑够 50 轮，你会得到一张比任何榜单都更适合做决策的表。
