对照表：ChatGPT 网页版规划 vs Codex 执行，TaoToken 怎么分 Key

1. 规划在 ChatGPT 网页版执行在 Codex真正断在 Key 与 Base URL很多开发者的工作流是在 ChatGPT 网页版里把需求拆成任务树复制一段计划然后切到终端让 Codex 按计划改代码。计划本身没问题一到执行就报401 Unauthorized、model not found或stream disconnected before completion。问题通常不是提示词而是执行端没有拿到正确的 Key 和 Base URL。如果你准备把这条链路跑通可以先去 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_plan_execute拿一个 Key把 Base URL 统一成 https://taotoken.net/api。本文不讨论“把网页版变成大脑”的玄学只给一份可复现对照表ChatGPT 网页版负责规划Codex 负责执行TaoToken 负责在两者之间分 Key、分 Base URL、分 Token 消耗。这条链路之所以容易断是因为规划端和执行端天然是两套环境。网页版聊天窗口没有本地文件系统看不到你的项目结构也不能直接跑测试Codex 有本地权限能读文件、执行命令、提交 diff但它需要明确的模型供应商配置。很多人把网页版里复制的计划直接丢给 Codex却忘了 Codex 还在用默认供应商或者把 Claude Code 的ANTHROPIC_*变量误塞进 Codex 的配置里。结果就是规划很漂亮执行第一步就失败。本文按“方案对照型开发者”的视角来写Token 主要由 Codex 执行端消耗规划端只产出结构化计划。你要做的第一件事不是调提示词而是把执行端的 Key、Base URL、模型名三件事固定下来。下面从对照表开始再给 Codex 的config.toml、Claude Code 的settings.json、CC Switch 三件套和排障清单。所有命令由你在本地终端执行不涉及生产库直连也不建议把 Key 写进仓库。2. 对照表ChatGPT 网页版规划 vs Codex 执行职责与 Token 消耗怎么分先看一张对照表。它的作用不是比较谁更强而是明确“谁产出什么、谁消耗什么、谁负责什么配置”。很多 401 和 429 的根因就是规划端和执行端混用了同一个 Key或者执行端根本没绑定 TaoToken。维度ChatGPT 网页版规划Codex 执行TaoToken 分配建议主要职责拆需求、定边界、写验收标准读文件、改代码、跑命令、给 diff提供执行端 Key 与统一 Base URL输入你的需求描述、项目背景plan.md、仓库文件、上下文不参与网页版规划输入输出任务列表、约束、禁止项、回滚点代码变更、命令输出、错误日志不产出计划只做模型调用通道文件权限无本地文件权限有本地读写与执行权限不直接接触本地文件Token 消耗网页版侧消耗通常不计入 TaoTokenCodex 每次请求消耗 TaoToken Token重点监控执行端用量Key 归属网页版账号TaoToken 创建的codex-execKey建议单独建 Key不与其他工具混用Base URL网页版自带https://taotoken.net/api配置到 Codex 的config.toml典型失败计划太泛、缺少验收401、404、model not found、流式中断执行端 Key 未加载或模型名错误可复现产物plan.md代码 diff、测试结果、执行日志Key 分配表、运行命令这张表的核心结论有三条第一规划端不要替执行端做配置决策。网页版可以写“用 Codex 执行”但不要在计划里写“把ANTHROPIC_BASE_URL改成某某”。Codex 不吃ANTHROPIC_*它吃的是config.toml里的model_provider和env_key。第二Token 由 Codex 执行端消耗。你在网页版里讨论多久通常不会消耗 TaoToken 的 Token真正烧 Token 的是 Codex 读取文件、携带上下文、反复试错、跑命令后继续对话的过程。所以 Key 分配要围绕执行端做隔离。第三规划与执行之间需要一个稳定契约plan.md。网页版输出计划Codex 读取计划TaoToken 提供执行端模型通道。三者解耦后排障会简单很多。如果你还没有执行端 Key可以先打开 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_key_split注册并进入控制台。注意不要在正文里找“万能 Key”Key 必须自己创建并保存。3. TaoToken 取 Key 与 Base URL执行端三件套先固定在配置 Codex 之前先把执行端三件套固定下来Key、Base URL、模型名。顺序不要反。很多人先装 Codex再到处找 Key最后把配置改乱。第一步进入 TaoToken 官网并登录。入口建议直接用带 UTM 的链接方便后续排查来源https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_exec_setup第二步进入 API Keys 页面创建 Key。建议命名为codex-exec用途写“Codex 本地执行”。不要把同一个 Key 同时给 Codex、Claude Code 和网页对话使用后面排障时你无法判断是谁在消耗。创建入口https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_exec_setup第三步记录 Base URL。工具配置里统一填https://taotoken.net/api注意这里不加 UTM 参数。UTM 只用于网页入口统计不要写进config.toml或settings.json否则可能出现路径拼接错误。第四步在本地 shell 里设置环境变量。Codex 的config.toml通过env_key读取变量不要把 Key 硬编码进配置文件。macOS / Linux 可以这样export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/apiWindows PowerShell$env:TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY $env:TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api如果你使用.env文件不要提交到 Git。可以在.gitignore里加入.env .env.local *.key到这里执行端三件套是项目值写在哪API KeyYOUR_API_KEY环境变量TAOTOKEN_API_KEYBase URLhttps://taotoken.net/api~/.codex/config.toml模型名以控制台可用列表为准~/.codex/config.toml的model模型名不要凭记忆写。先在 TaoToken 控制台或模型对话页确认当前 Key 可用的模型。模型名写错时Codex 常见报错是model not found或400 Bad Request而不是 401。如果你还想在网页对话里做规划可以另外创建一个plan-chatKey并进入模型对话页https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_exec_setup但记住本文的主线规划可以发生在网页版Token 主要消耗在 Codex 执行端。执行端 Key 单独建后续看用量才清楚。4. Codex 执行端配置config.toml 可复制示例与运行命令Codex CLI 使用config.toml管理模型供应商不是settings.json也不是ANTHROPIC_*环境变量。配置文件通常位于~/.codex/config.toml如果目录不存在先创建mkdir -p ~/.codex然后写入以下配置。下面是一个可复制的起点model gpt-5-codex model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api responses如果你的 Codex 版本或模型要求使用 chat 兼容接口可以把wire_api改为wire_api chat注意base_url就是https://taotoken.net/api不要自行加/v1或/chat/completions。不同工具对路径拼接方式不同多写一段路径经常导致 404。env_key写的是环境变量名不是 Key 本身。你可以在 shell 里验证变量是否生效echo $TAOTOKEN_API_KEY如果输出为空后面的 Codex 一定会 401。此时不要改模型先解决环境变量加载问题。可以把 export 写进~/.zshrc或~/.bashrc然后重新打开终端echo export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY ~/.zshrc source ~/.zshrc配置完成后先用一个最小交互命令验证通道codex --model gpt-5-codex 只回答 OK不要改文件如果返回OK说明 Key、Base URL、模型名三者已经打通。接下来再让它读计划。建议把网页版产出的计划保存为plan.md放在项目根目录。执行命令可以这样写codex --model gpt-5-codex 读取 plan.md只执行 T1 和 T2完成后输出修改文件列表和验证命令如果你使用非交互模式可以尝试codex exec --model gpt-5-codex --full-auto 读取 plan.md执行 T1-T3运行测试并输出 diff 摘要注意--full-auto会让 Codex 更自动地执行本地命令。建议先在干净分支或容器里试不要直接在主分支上跑大范围重构。更稳妥的方式是让它先输出计划codex exec --model gpt-5-codex 读取 plan.md不要修改文件先列出你打算执行的任务和涉及文件确认无误后再执行codex exec --model gpt-5-codex 按上一步确认的任务执行 T1修改后运行对应测试这里再强调一次Codex 的配置在config.toml不要写成# 错误示例Codex 不使用 ANTHROPIC_* 变量 ANTHROPIC_BASE_URL https://taotoken.net/api ANTHROPIC_AUTH_TOKEN YOUR_API_KEY这类配置属于 Claude Code不属于 Codex。混用会导致变量读取失败或请求发到错误端点。第 6 节会给出 Claude Code 的正确写法。如果你还没有创建codex-execKey可以回到 TaoToken 控制台https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcodex_config_toml创建后把YOUR_API_KEY替换成真实 Key并只放在环境变量里。5. 规划端提示词模板让 ChatGPT 网页版输出 Codex 能吃的计划执行端打通后规划端要输出“Codex 能执行”的计划而不是一段聊天总结。推荐你在 ChatGPT 网页版里使用下面的模板产出的 Markdown 直接保存为plan.md。# 执行计划重构配置加载模块 ## 目标 将 config 解析逻辑从 main.py 拆到 config_loader.py保持现有行为。 ## 约束 - 不新增第三方依赖。 - 保持公开函数签名不变。 - 所有新增函数必须有类型标注。 ## 任务 - [ ] T1创建 config_loader.py迁移 parse_config 函数。 - [ ] T2在 main.py 中改为从 config_loader 导入。 - [ ] T3补充 tests/test_config_loader.py覆盖空文件、缺字段、正常配置。 - [ ] T4运行 pytest输出结果。 ## 涉及文件 - main.py - config_loader.py - tests/test_config_loader.py ## 验收标准 - pytest 全绿。 - main.py 中不再保留重复解析逻辑。 - 函数签名与迁移前一致。 ## 禁止项 - 不修改 CI 配置。 - 不升级依赖版本。 - 不删除现有测试。 ## 回滚点 - 执行前创建分支refactor/config-loader - 若测试失败回退到执行前 commit。这份模板的关键是“任务可勾选、文件明确、验收可执行、禁止项清楚”。不要把大段代码塞进计划里网页版写代码越细Codex 越容易偏离。让它执行本地文件证据效果更稳。规划端写完后你可以把plan.md提交到分支然后让 Codex 分步执行。典型工作流git checkout -b refactor/config-loader codex exec --model gpt-5-codex 读取 plan.md执行 T1不要动其他文件 git diff codex exec --model gpt-5-codex 读取 plan.md执行 T2运行相关测试 git diff codex exec --model gpt-5-codex 读取 plan.md执行 T3 和 T4输出测试摘要每步都让 Codex 输出 diff 摘要而不是一次性跑完。这样出问题时容易定位是规划问题还是执行问题。规划问题表现为任务描述含糊、验收标准缺失执行问题表现为 401、404、模型不匹配、命令权限不足。如果你希望把规划也放到 TaoToken 的模型对话里可以另外使用一个plan-chatKey不要复用codex-exec。入口https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentplan_template6. Claude Code 与 CC Switch 三件套不要串到 Codex 的配置很多团队同时使用 Codex 和 Claude Code。两者配置方式不同最容易犯的错是把 Claude Code 的ANTHROPIC_*写进 Codex或者把 Codex 的config.toml塞给 Claude Code。这里分开写。Claude Code 使用settings.json常见位置~/.claude/settings.json一个可复制的配置片段如下{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }注意ANTHROPIC_AUTH_TOKEN使用你的 TaoToken KeyANTHROPIC_BASE_URL使用https://taotoken.net/api。模型名以控制台可用列表为准。Claude Code 文档入口https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcc_switchCC Switch 三件套可以理解为切换供应商时要同步检查的三处Provider、API Key、Model。三处必须指向同一套 TaoToken 配置否则会出现“Key 是 A 家的Base URL 是 B 家的模型名是 C 家的”这种串台问题。三件套Claude Code 对应项Codex 对应项检查命令ProviderANTHROPIC_BASE_URL[model_providers.taotoken]cat ~/.claude/settings.jsonKeyANTHROPIC_AUTH_TOKENenv_key TAOTOKEN_API_KEYecho $TAOTOKEN_API_KEYModelANTHROPIC_MODELmodel gpt-5-codex控制台模型列表使用 CC Switch 时每次切换后建议做三步验证# 1. 检查 Claude Code 配置 cat ~/.claude/settings.json # 2. 检查 Codex 配置 cat ~/.codex/config.toml # 3. 检查环境变量是否为空 printenv TAOTOKEN_API_KEY如果 Claude Code 正常、Codex 报 401优先怀疑 Codex 的env_key没有对应环境变量。如果 Codex 正常、Claude Code 报错优先怀疑ANTHROPIC_AUTH_TOKEN没有更新。不要把两边的 Key 混用建议在 TaoToken 控制台创建不同的 Keycodex-exec给 Codex 执行端。claude-code-review给 Claude Code 审查端。plan-chat给网页对话规划端。创建入口https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcc_switch7. 排障清单401、404、model not found、流式中断分别怎么查执行端报错时不要先改提示词。按下面顺序查通常几分钟能定位。现象高概率根因检查动作修复方式401 UnauthorizedKey 未加载或写错echo $TAOTOKEN_API_KEY重新 export或检查env_key名称404 Not FoundBase URL 多写路径检查config.toml的base_url改为https://taotoken.net/apimodel not found模型名错误或未开通查看 TaoToken 控制台模型列表换成当前 Key 可用模型stream disconnected网络超时、上下文过长缩短任务、减少文件输入拆分任务重试单步429 Too Many Requests并发过高或额度不足查看控制台用量降低并发检查 Key 用量Codex 改了不该改的文件计划约束不清查看plan.md禁止项增加“只允许修改”列表Claude Code 正常、Codex 失败混用ANTHROPIC_*检查config.tomlCodex 只认 TOML 配置Codex 正常、Claude Code 失败settings.json未更新检查ANTHROPIC_AUTH_TOKEN换成 Claude Code 专用 Key几个具体案例。案例一终端里echo $TAOTOKEN_API_KEY有值但 Codex 还是 401。检查config.toml里写的是env_key TAOTOKEN_API_KEY而不是env_key TAOTOKEN_API_KEY_VALUE。env_key填的是变量名不是变量值。案例二Base URL 写成https://taotoken.net/api/v1Codex 报 404。按本文给的工具配置Base URL 用https://taotoken.net/api。不要自己拼端点。案例三模型名从网页版复制过来但 Codex 报model not found。网页版可用模型和 Codex 可用模型不一定完全同名。以 TaoToken 控制台或模型列表为准不要凭记忆写。案例四Codex 执行到一半流式中断。先看是不是一次让它读了太多文件。把plan.md拆成 T1、T2、T3每次只执行一个任务并在命令里加上“只修改这些文件”。案例五团队里有人把 Key 提交到了 Git。立刻去 TaoToken 控制台删除该 Key重新创建并检查 Git 历史。不要把 Key 写进config.toml的env_key字段也不要把.env提交。排障时有一个原则先验证最小请求。用 Codex 发一句“只回答 OK不要改文件”。如果这都失败问题一定在 Key、Base URL 或模型名不在你的计划。最小请求通过后再逐步增加任务复杂度。8. 可复现产出对照表、Key 分配说明、Codex 运行命令把本文的可复现产出整理成三份文件放到项目docs/ai-workflow/下团队协作会清楚很多。第一份plan-vs-exec.md规划与执行对照表。# 规划与执行对照表 | 阶段 | 工具 | 输入 | 输出 | Token 消耗方 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 规划 | ChatGPT 网页版 | 需求描述 | plan.md | 网页版侧 | | 执行 | Codex TaoToken | plan.md | 代码 diff、测试结果 | TaoToken codex-exec Key | | 审查 | Claude Code TaoToken | diff | 审查意见 | TaoToken claude-code-review Key | ## 约定 - 规划端不写具体代码只写任务、文件、验收、禁止项。 - 执行端使用 config.toml不使用 ANTHROPIC_*。 - 每个任务单独执行单独看 diff。第二份key-allocation.mdKey 分配说明。# TaoToken Key 分配说明 | Key 名称 | 用途 | 绑定工具 | 环境变量 | 是否消耗 Token | | --- | --- | --- | --- | --- | | codex-exec | 本地代码执行 | Codex CLI | TAOTOKEN_API_KEY | 是 | | claude-code-review | 代码审查 | Claude Code | ANTHROPIC_AUTH_TOKEN | 是 | | plan-chat | 网页规划 | 模型对话 | 浏览器会话 | 视使用情况 | ## 规则 - 一个工具一个 Key不交叉复用。 - Key 只放在环境变量或本地 settings不进 Git。 - Base URL 统一为 https://taotoken.net/api。第三份codex-runbook.mdCodex 运行命令。# 1. 设置环境变量 export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY # 2. 验证最小请求 codex --model gpt-5-codex 只回答 OK不要改文件 # 3. 读取计划先不修改 codex exec --model gpt-5-codex 读取 plan.md列出执行步骤和涉及文件不要修改 # 4. 执行单个任务 codex exec --model gpt-5-codex 读取 plan.md执行 T1只修改 config_loader.py # 5. 查看差异 git diff # 6. 执行测试任务 codex exec --model gpt-5-codex 读取 plan.md执行 T4运行 pytest 并输出摘要~/.codex/config.toml最终形态model gpt-5-codex model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api responses如果你同时使用 Claude Code~/.claude/settings.json最终形态{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }这两份配置不要互相复制。Codex 用 TOMLClaude Code 用 JSONCodex 读env_keyClaude Code 读ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。CC Switch 三件套检查时也要分别检查。最后把“规划”和“执行”拆成两个提交节奏网页版产出plan.md提交到分支。Codex 执行 T1提交一次运行测试。Codex 执行 T2提交一次运行测试。Claude Code 审查 diff输出意见。人工确认后合并。这样即使某一步失败你也能清楚看到是计划问题、配置问题还是代码问题。Token 消耗也集中在 Codex 执行端便于在 TaoToken 控制台按 Key 查看用量。如果你准备把这套流程落地建议按下面路径操作先在模型对话里整理规划模板再选择 Coding Plan然后创建专用 Key最后对照 Claude Code 文档配置审查端。模型对话入口https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentworkflow_ctaCoding Plan 入口https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentworkflow_cta创建 API Key 入口https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentworkflow_ctaClaude Code 文档入口https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentworkflow_cta回到最初的问题ChatGPT 网页版负责规划Codex 负责执行TaoToken 负责把执行端的 Key、Base URL、模型名固定下来。真正需要分清楚的不是“哪个模型更聪明”而是“哪个工具读哪份配置、哪个 Key 消耗哪部分 Token”。把config.toml和settings.json分开把codex-exec、claude-code-review、plan-chat分开把最小请求验证放在最前面这条“网页规划 本地执行”的链路就能稳定跑起来。