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. 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_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 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_KEYsk-your-key-here export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api2.2 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_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlos.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( modelmodel_id, messages[{role: user, content: PROMPT}], streamTrue, 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 CodeClaude 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 CodexCodex 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_KEYenv_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 CLInpm 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。模型 ID首 token 时延(s)总耗时(s)prompt tokenscompletion tokens采样轮次deepseek-r1实测填写实测填写实测填写实测填写3对照模型实测填写实测填写实测填写实测填写3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401Key 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_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerateutm_contentmodel-chat 长期开发或 Agent 场景看 Coding Plan https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerateutm_contentcoding-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。 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
