通过 Python 脚本批量测试 Taotoken 上不同模型的代码生成效果
1. 准备工作
在开始编写批量测试脚本前，需要确保已具备以下条件：
- 有效的 Taotoken API Key（可在控制台创建）
- 已安装 Python 3.7 及以上版本
- 安装 OpenAI 官方 Python SDK：
pip install openai
建议在虚拟环境中进行操作以避免依赖冲突。同时准备好要测试的编程问题列表，这些问题应该覆盖不同的编程场景（如算法实现、API调用、数据处理等）。
2. 配置 Taotoken 客户端
使用 Taotoken 的 OpenAI 兼容接口时，base_url 需要设置为https://taotoken.net/api。以下是初始化客户端的代码：
from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="your_taotoken_api_key", # 替换为你的实际 API Key base_url="https://taotoken.net/api", )3. 准备测试用例
创建一个包含多个编程问题的列表，这些问题将作为输入发送给不同模型。例如：
test_cases = [ { "id": 1, "description": "实现快速排序算法", "prompt": "用Python实现快速排序算法，要求包含注释说明" }, { "id": 2, "description": "处理CSV数据", "prompt": "用Python读取CSV文件并计算某列的平均值" }, # 可以添加更多测试用例 ]4. 定义模型列表
从 Taotoken 模型广场选择要测试的代码生成模型。以下是几个常见选项：
models_to_test = [ "claude-sonnet-4-6", "gpt-4-turbo-preview", "mixtral-8x7b", # 可以添加更多模型 ]5. 实现批量测试函数
编写核心测试函数，它会遍历所有测试用例和模型，收集返回结果：
def run_batch_tests(client, models, test_cases, temperature=0.7): results = [] for model in models: print(f"\n正在测试模型: {model}") for case in test_cases: try: response = client.chat.completions.create( model=model, messages=[{"role": "user", "content": case["prompt"]}], temperature=temperature ) result = { "model": model, "case_id": case["id"], "description": case["description"], "response": response.choices[0].message.content, "usage": response.usage } results.append(result) print(f" 已完成测试用例 {case['id']}: {case['description']}") except Exception as e: print(f" 测试用例 {case['id']} 出错: {str(e)}") results.append({ "model": model, "case_id": case["id"], "error": str(e) }) return results6. 执行测试并保存结果
调用测试函数并将结果保存为结构化文件以便后续分析：
# 运行测试 test_results = run_batch_tests(client, models_to_test, test_cases) # 保存结果到JSON文件 import json from datetime import datetime timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") filename = f"codegen_test_results_{timestamp}.json" with open(filename, "w") as f: json.dump(test_results, f, indent=2) print(f"\n测试完成，结果已保存到 {filename}")7. 结果分析与可视化（可选）
可以进一步编写分析脚本，从保存的结果文件中提取关键指标并生成可视化报告。例如：
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 加载测试结果 with open(filename) as f: results = json.load(f) # 转换为DataFrame df = pd.DataFrame(results) # 计算每个模型的平均token消耗 if 'usage' in df.columns: df['total_tokens'] = df['usage'].apply(lambda x: x['total_tokens'] if isinstance(x, dict) else 0) token_stats = df.groupby('model')['total_tokens'].mean().sort_values() # 绘制柱状图 token_stats.plot(kind='bar', title='平均Token消耗量') plt.ylabel('Token数量') plt.tight_layout() plt.savefig('token_usage.png') plt.show()8. 注意事项与最佳实践
- 频率限制：Taotoken 可能有速率限制，建议在测试循环中添加适当的延迟（如
time.sleep(1)） - 错误处理：完善异常处理以应对可能的API错误或网络问题
- 测试数据：确保测试用例具有代表性且不包含敏感信息
- 结果评估：建议制定客观的评估标准（如代码正确性、可读性、完整性等）
- 成本控制：长时间运行测试前估算可能的token消耗，避免意外费用
通过这个脚本，开发者可以系统性地评估不同模型在代码生成任务上的表现，为项目选型提供数据支持。所有测试结果都保存在本地文件中，便于后续深入分析和比较。
Taotoken
