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1. 任务定义：把 Artificial Analysis 的坐标变成可复现的请求

Artificial Analysis 是一个长期追踪大模型价格与速度的公开榜单，它把每个模型放在「每百万 token 价格」和「输出速度（tokens/s）」构成的二维坐标里。DeepSeek-R1 在这张图上的位置，是很多团队选型时的第一参考。但榜单是别人测的，你的网络、你的并发、你的 prompt 长度都会改变结果。所以本文的目标很具体：用同一把 TaoToken Key，通过 OpenAI 兼容端点分别请求 DeepSeek-R1 和一个对照模型，记录首 token 时延（TTFT）与输出 token 数，算出两次响应的计费差异，得到一份属于你自己环境的坐标快照。

TaoToken 在这里的角色是统一入口：你在官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate 注册后创建 Key，把 Base URL 指向 https://taotoken.net/api，就能用一套 OpenAI SDK 代码切换不同模型，不必为每个供应商单独维护鉴权逻辑。本文不含任何排行分数，所有数字都来自本地脚本实测，榜单只作为维度定义的来源。

需要提前说明：Artificial Analysis 上标注的价格是榜单方采集的标价，不等于 TaoToken 的实际售价；Hugging Face 上的下载量是热度指标，不是跑分。本文不引用任何未经来源确认的评测分数，只做行为复现。

2. 操作步骤：创建 Key 与编写对照请求脚本

2.1 在 TaoToken 后台创建 Key

打开 https://taotoken.net/api-keys ，登录后点击创建，复制形如sk-...的字符串。这个 Key 同时适用于 DeepSeek-R1 和对照模型，不需要为每个模型单独申请。创建后建议立刻写入环境变量，避免硬编码进脚本：

export TAOTOKEN_API_KEY="sk-your-key-here" export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api"

2.2 编写对照请求脚本

下面这段 Python 用 OpenAI SDK 的兼容模式，对两个模型各发一次相同 prompt 的流式请求，记录首 token 到达时间和最终 usage。流式是必须的，因为非流式响应拿不到 TTFT。

import os, time from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ["TAOTOKEN_API_KEY"], base_url=os.environ["TAOTOKEN_BASE_URL"], ) PROMPT = "用三句话解释什么是混合专家模型（MoE），不要使用列表。" def probe(model_id: str): start = time.perf_counter() ttft = None text = "" usage = None stream = client.chat.completions.create( model=model_id, messages=[{"role": "user", "content": PROMPT}], stream=True, stream_options={"include_usage": True}, ) for chunk in stream: if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content: if ttft is None: ttft = time.perf_counter() - start text += chunk.choices[0].delta.content if chunk.usage: usage = chunk.usage total = time.perf_counter() - start return { "model": model_id, "ttft_s": round(ttft, 3) if ttft else None, "total_s": round(total, 3), "prompt_tokens": usage.prompt_tokens if usage else None, "completion_tokens": usage.completion_tokens if usage else None, "chars": len(text), } for mid in ["deepseek-r1", "gpt-4o-mini"]: print(probe(mid))

模型 ID 以 TaoToken 接入文档 https://taotoken.net/doc 中列出的为准，不同时期可用 ID 会变化，脚本里不要写死猜测的字符串。运行前确认openai包版本在 1.0 以上，stream_options参数在旧版本里不存在。

2.3 记录两次响应的原始输出

把两次probe的返回值保存成 JSON，作为后续对比表的输入。建议至少跑三轮取中位数，单次结果受网络抖动影响很大。如果只想快速看一次，也要在表格里注明「单次采样」。

3. TaoToken 接入与配置：三种常见客户端

除了上面的 Python 脚本，TaoToken 的 OpenAI 兼容端点也能直接接进主流编码工具。配置的核心都是两件事：Base URL 填https://taotoken.net/api，鉴权用同一把 Key。

3.1 Claude Code

Claude Code 读取settings.json，通过ANTHROPIC_*系列环境变量指向兼容端点：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-your-key-here", "ANTHROPIC_MODEL": "deepseek-r1" } }

注意ANTHROPIC_AUTH_TOKEN与ANTHROPIC_API_KEY在不同版本里行为不同，以接入文档为准。改完后重启 Claude Code 让配置生效。

3.2 Codex

Codex 使用config.toml，在 provider 段里声明自定义端点：

model = "deepseek-r1" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY"

env_key指向的环境变量里放你的 Key，不要把 Key 直接写进 toml。

3.3 CC Switch 三件套

如果你在多个供应商之间切换，CC Switch 的三件套（供应商配置、模型映射、Key 管理）可以把 TaoToken 作为一个 profile 存起来，切换时只改当前 profile，不用反复编辑配置文件。三件套的具体字段名以工具当前版本为准。

3.4 CLI 方式

如果场景涉及命令行，可以直接装官方 CLI：

npm i -g @taotoken/taotoken taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m deepseek-r1

这条命令把 Key、端点和模型一次性传给 CLI，适合在 CI 或临时环境里快速起一个会话。

4. 可验证结果与失败分支

4.1 对照表模板

跑完脚本后，把结果填进下面这张表。表里只放你实测的数字，不要抄榜单。

计费差异的算法是：分别用两个模型的 completion_tokens 乘以各自单价，再相减。单价以 TaoToken 控制台 https://taotoken.net/console 当前展示为准，不要用榜单标价代入。如果两次 completion_tokens 不同，说明模型对同一 prompt 的生成长度本身有差异，这部分差异要单独说明，不能全归给单价。

4.2 失败分支

• 401：Key 无效或未带Bearer前缀。检查环境变量是否被 shell 转义，重新从 https://taotoken.net/api-keys 复制。
• 404：模型 ID 拼写错误，或该 ID 当前未开放。去接入文档核对可用列表。
• 流式无 usage：部分兼容实现不返回stream_options，此时 completion_tokens 需要从非流式请求补测，或改用响应头里的计数字段。
• TTFT 异常大：先排除本地网络，再换一个时段重测。单次 3 秒以上的 TTFT 在共享网络上并不罕见，不要据此下结论。
• 两个模型返回同一段文本：检查是否把 model 参数写成了变量但没传进去，导致两次请求打到同一个模型。

5. 限制、成本与模型选择

本文的方法有几个明确边界。第一，TTFT 和输出速度高度依赖 prompt 长度、并发数和地域，你测出的坐标只代表你当前的链路，不能外推成「DeepSeek-R1 就是比某模型快」。第二，token 计数由服务端返回，不同实现对同一段文本的切分可能不同，跨模型比较 completion_tokens 时要意识到这一点。第三，价格随时调整，任何写进文章的数字都会过期，选型前必须回官网核对。

模型选择上，如果你的任务是长链推理、需要模型展示思考过程，DeepSeek-R1 这类推理模型值得放进候选；如果只是短文本分类或抽取，用更小的对照模型往往在成本和时延上都更划算。TaoToken 的价值在于让你用同一把 Key、同一套代码把候选模型都跑一遍，把选型依据从「看榜单」变成「看自己链路里的实测」。

需要进一步操作时，可以按目的分流：想看模型对话效果去 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate&utm_content=model-chat ；长期开发或 Agent 场景看 Coding Plan https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_generate&utm_medium=csdn&utm_campaign=generate&utm_content=coding-plan ；接入排障和插件配置看 API Keys https://taotoken.net/api-keys 与接入文档 https://taotoken.net/doc 。本文不含排行分数，所有对比均需你在本地复现后自行判断。

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