1. Stellar Colosseum 并行候选的成本断点：先把 TaoToken 入口固定下来
在给 Stellar Colosseum 接模型时，TaoToken 的入口先固定：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=stellar_colosseum_intro 。拿 Key 的路径也走官网，Base URL 统一写https://taotoken.net/api。Google Research 最近发布的 Stellar Colosseum 讨论度很高，它是一个模型无关的多智能体框架，面向长程数学和理论计算机科学研究。它按阶段推进：先做多种证明策略的探索，当某个路线达到可继续投入的阈值后，再把大路线拆成章节级子问题；随后并行采样候选，并安排定向证伪和批评合并。
对工程团队来说，真正的阻力往往不是“能不能跑”，而是并行候选生成器一开就是 N 路，批评合并器还要反复读取上下文；Key 一多、Base URL 一乱，日志里只剩一个 total tokens，无法回答“哪个阶段贵、哪个候选值得继续、该砍谁”。本文不写新闻评论，只做接入、配置和成本分摊：给出成本分摊表、并行候选优先级表、Token 计数脚本，以及 Claude Code、Codex、CC Switch 的落地写法。所有 Key 都去 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=stellar_colosseum_key 获取；不要在代码里硬编码，也不要把不同工具的变量名混用。先把模型入口固定，再谈并行策略，否则后面每一轮批评合并都会变成不可解释的账单。
2. 成本分摊表：把 Token 消耗拆到并行候选生成器与批评合并器
Stellar Colosseum 的 Token 消耗不是平均分布的。策略探索阶段调用次数少但上下文长；章节拆分阶段输出不大但需要读入大量历史；并行候选生成器是典型的高并发、长 Prompt、多轮调用；定向证伪会引入额外验证调用；批评合并器则经常把多个候选的摘要、失败证据、局部证明重新拼进上下文，输入 Token 可能远大于输出 Token。因此，成本分摊不能只按模型单价，而要按run_id + stage + agent + candidate_id + key_alias归因。
| 阶段 | 主要消耗者 | Token 消耗特征 | 分摊方式 | 预算闸门 | 关键归因键 |
|---|---|---|---|---|---|
| 策略探索 | 探索 Agent | 上下文长，调用次数少 | 按 run 平均分摊，保留策略 ID | 超过预算只保留 Top2 策略 | run_id, strategy_id |
| 就绪门槛 | 评估 Agent | 输入大，输出小 | 按策略路线分摊 | 未达门槛不进入章节拆分 | strategy_id, gate_score |
| 章节拆分 | 拆分 Agent | 中等输入，中等输出 | 按章节 ID 分摊 | 单章节预算上限 | chapter_id, parent_id |
| 并行候选生成 | 候选生成器 | 高并发、长上下文、多轮 | 按 candidate_id 精确归因 | 每候选上限 + 总并发上限 | candidate_id, chapter_id |
| 定向证伪 | 证伪 Agent | 输入集中，输出带判定 | 按被证伪候选分摊 | 只证伪 P0/P1 候选 | candidate_id, falsify_round |
| 批评合并 | 合并器 | 多候选汇总，输入 Token 高 | 按合并批次分摊 | 只合并通过初筛的候选 | merge_batch, candidate_ids |
| 最终汇编 | 汇编 Agent | 长上下文，低并发 | 按最终章节分摊 | 不再回读原始全量候选 | final_doc_id |
这张表的价值在于：当账单异常时，你可以先看candidate_generator是否并发过高，再看critic_merger是否把太多低优先级候选拖进了合并上下文。一个实用做法是在 TaoToken 控制台按用途创建多个 Key，例如stellar-explore、stellar-candidate、stellar-critic、stellar-merge，再把 Key 放进不同环境变量。这样即使多个 Agent 共用同一个 Base URL，也能在账单和日志里按 Key 别名做预算隔离。
export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api" export TAOTOKEN_KEY_EXPLORE="YOUR_API_KEY" export TAOTOKEN_KEY_CANDIDATE="YOUR_API_KEY" export TAOTOKEN_KEY_CRITIC="YOUR_API_KEY" export TAOTOKEN_KEY_MERGE="YOUR_API_KEY"Python 调用时可以按 Agent 选择不同 Key。下面示例只展示 OpenAI 兼容客户端的写法，具体模型 ID 以 TaoToken 控制台展示为准：
import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ["TAOTOKEN_KEY_CANDIDATE"], base_url=os.environ.get("TAOTOKEN_BASE_URL", "https://taotoken.net/api"), ) resp = client.chat.completions.create( model=os.environ.get("STELLAR_CANDIDATE_MODEL", "YOUR_MODEL_ID"), messages=[ { "role": "system", "content": "你是 Stellar Colosseum 并行候选生成器，只输出可检验的证明片段。", }, { "role": "user", "content": "章节：...\n已有失败证据：...\n请给出 3 条候选路线。", }, ], temperature=0.7, ) print(resp.choices[0].message.content)注意，base_url不要加 UTM，UTM 只用于官网入口和文档跳转。配置工具时统一使用https://taotoken.net/api，避免因为复制了带参数的链接导致 SDK 请求路径异常。
3. 并行候选优先级表：用就绪门槛和证伪收益决定并发
并行候选太多时，最危险的做法是“全部候选都进批评合并”。批评合并器的输入成本通常随候选数量近似线性增长，而真正有信息增量的候选可能只有少数。建议把候选分成 P0 到 P3，只有 P0、P1 进入定向证伪和完整批评合并，P2 只做批量轻量判断，P3 直接缓存或丢弃。
| 优先级 | 候选类型 | 进入条件 | 建议并发 | 单候选预算 | 批评合并策略 | 淘汰规则 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| P0 | 关键章节突破候选 | 已过就绪门槛，缺口集中 | 2-4 | 高 | 完整批评 + 定向证伪 | 两轮无新引理则降级 |
| P1 | 差异化策略候选 | 与现有路线差异大 | 4-8 | 中高 | 两两对比后合并 | 与 P0 重复度高则淘汰 |
| P2 | 补充性候选 | 章节边缘问题 | 2-4 | 中 | 批量摘要合并 | 超预算直接截断 |
| P3 | 重复或低置信候选 | 哈希命中、历史失败 | 0-1 | 低 | 不合并，只记录 | 直接缓存复用 |
就绪门槛不是形式主义。对数学和理论计算机科学研究任务来说，一个路线是否值得继续投入，取决于它是否产生可复用的引理、是否缩小了搜索空间、是否给出可证伪断言。可以把优先级评分写成简单的本地函数：
def priority_score(candidate): info_gain = candidate.get("new_lemma_count", 0) * 3 falsify_value = candidate.get("falsifiable_claims", 0) * 2 diversity = candidate.get("strategy_diversity", 0) estimated_tokens = max(candidate.get("estimated_tokens", 1), 1) return (info_gain + falsify_value + diversity) / estimated_tokens def assign_priority(candidate): score = priority_score(candidate) if candidate.get("gate_passed") and score >= 2.5: return "P0" if score >= 1.5: return "P1" if score >= 0.8: return "P2" return "P3"这段逻辑在本地执行，结果写回你的任务队列。并行候选生成器不要在无限循环里反复调用模型；每轮结束后先算优先级，再决定下一轮并发。批评合并器只接收 P0/P1 的候选摘要、证伪结果和失败证据，不接收原始全量上下文。这样可以把最贵的输入 Token 花在真正需要比较的候选上。
4. 可运行的 Token 计数脚本：按 run/stage/agent/candidate 记账
要分摊消耗，必须先有调用级日志。下面脚本用tiktoken做近似计数，输出 JSONL，再聚合成成本分摊表。它不依赖具体供应商，只要求你在每次模型调用后记录 prompt、completion、模型、Key 别名和候选 ID。先本地安装：
pip install tiktoken脚本示例：
# token_meter.py import json import time from pathlib import Path from collections import defaultdict import tiktoken ENC = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") LOG_PATH = Path("token_calls.jsonl") def count_tokens(text: str) -> int: if not text: return 0 return len(ENC.encode(text)) def log_call( run_id: str, stage: str, agent: str, candidate_id: str, model: str, key_alias: str, prompt: str, completion: str, extra: dict | None = None, ): row = { "ts": int(time.time()), "run_id": run_id, "stage": stage, "agent": agent, "candidate_id": candidate_id, "model": model, "key_alias": key_alias, "prompt_tokens": count_tokens(prompt), "completion_tokens": count_tokens(completion), "extra": extra or {}, } with LOG_PATH.open("a", encoding="utf-8") as f: f.write(json.dumps(row, ensure_ascii=False) + "\n") return row def aggregate(path: Path = LOG_PATH): buckets = defaultdict(lambda: { "calls": 0, "prompt_tokens": 0, "completion_tokens": 0, "total_tokens": 0, }) if not path.exists(): return buckets for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines(): if not line.strip(): continue row = json.loads(line) key = (row["stage"], row["agent"], row["key_alias"]) b = buckets[key] b["calls"] += 1 b["prompt_tokens"] += row["prompt_tokens"] b["completion_tokens"] += row["completion_tokens"] b["total_tokens"] += row["prompt_tokens"] + row["completion_tokens"] return buckets if __name__ == "__main__": result = aggregate() for (stage, agent, key_alias), data in sorted(result.items()): print(f"{stage:20s} | {agent:24s} | {key_alias:18s} | calls={data['calls']:4d} | " f"prompt={data['prompt_tokens']:8d} | completion={data['completion_tokens']:8d} | " f"total={data['total_tokens']:8d}")调用时这样记录：
log_call( run_id="stellar-001", stage="parallel_candidate", agent="candidate_generator", candidate_id="ch03-cand07", model="YOUR_MODEL_ID", key_alias="stellar-candidate", prompt=prompt_text, completion=answer_text, extra={"chapter_id": "ch03", "round": 2}, )如果你需要按候选汇总，可以在聚合时把candidate_id也加入 key：
def aggregate_by_candidate(path: Path = LOG_PATH): buckets = defaultdict(lambda: {"total_tokens": 0, "calls": 0}) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines(): if not line.strip(): continue row = json.loads(line) key = (row["candidate_id"], row["agent"]) buckets[key]["total_tokens"] += row["prompt_tokens"] + row["completion_tokens"] buckets[key]["calls"] += 1 return buckets这个脚本能直接产出两张表：一张按阶段和 Agent 看总消耗，一张按候选 ID 看单个候选是否值得继续。成本分摊不是财务动作，而是调度动作：当candidate_generator的 Token 增速超过critic_merger的信息增益，就应该降低 P2/P3 并发，或者把批评合并改成两阶段摘要。
5. Claude Code 接 TaoToken：settings.json 与 ANTHROPIC_* 的正确写法
Claude Code 侧建议用settings.json管理环境变量。先到 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=stellar_colosseum_key 获取 Key，然后编辑用户级或项目级配置。Base URL 固定为https://taotoken.net/api，不要带 UTM 参数，也不要额外拼/v1，除非你的客户端版本明确要求。
{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://taotoken.net/api", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "YOUR_API_KEY", "ANTHROPIC_MODEL": "YOUR_CLAUDE_MODEL_ID", "ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL": "YOUR_FAST_MODEL_ID" } }如果你的 Claude Code 版本读取ANTHROPIC_API_KEY，可以再补一条同名变量，但值仍然是YOUR_API_KEY。不要把 Codex 的TAOTOKEN_API_KEY写进 Claude Code 的ANTHROPIC_*体系里，也不要把 Claude Code 的ANTHROPIC_BASE_URL复制给 Codex。两者变量名不同，混用后常见结果是 401 或模型找不到。
配置完成后，在本地终端执行：
claude进入交互后，先让它做一次最小请求，例如“输出当前可用模型名和 Base URL 配置”。如果返回 401，检查 Key 是否完整、是否有多余空格；如果返回 404，检查 Base URL 是否被写成了带/v1或带 UTM 的地址；如果返回 429，先降低 Stellar Colosseum 的并行候选并发，再检查 Key 别名对应的预算。
6. Codex 接 TaoToken：config.toml 不要混用 ANTHROPIC_*
Codex 使用config.toml，不要套用 Claude Code 的ANTHROPIC_*。推荐把供应商定义为 TaoToken，Base URL 仍然是https://taotoken.net/api。Key 放在环境变量里，配置文件只引用变量名。
model = "YOUR_CODEX_MODEL_ID" model_provider = "taotoken" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY" wire_api = "chat"本地设置环境变量：
export TAOTOKEN_API_KEY="YOUR_API_KEY"然后运行本地 Codex 命令验证。若你的 Codex 版本要求wire_api = "responses"，以本地版本说明为准调整，但 Base URL 和 Key 来源不变。报错model not found时，不要改 Base URL 乱试，先回到 TaoToken 控制台确认模型 ID。报错401 Unauthorized时，优先检查TAOTOKEN_API_KEY是否被 shell 正确加载，而不是把ANTHROPIC_AUTH_TOKEN加进 Codex。
7. CC Switch 三件套：Base URL、API Key、模型映射
如果你用 CC Switch 管理多个供应商，核心是三件套：Base URL、API Key、模型映射。新增供应商时填：
| 配置项 | 值 |
|---|---|
| 供应商名称 | TaoToken |
| Base URL | https://taotoken.net/api |
| API Key | YOUR_API_KEY |
| 模型映射 | 按工具分别填写 |
模型映射要分工具处理。Claude Code 页面填ANTHROPIC_MODEL和ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL；Codex 页面填model和model_provider。CC Switch 的价值是减少手工改配置，但它不会替你纠正变量混用。切换后建议打开实际配置文件复查一遍：Claude Code 看settings.json，Codex 看config.toml。如果发现 Codex 里出现ANTHROPIC_*，直接删掉并改回TAOTOKEN_API_KEY。
对于 Stellar Colosseum 这种多 Agent 任务，可以按用途准备多套 CC Switch 配置：stellar-candidate指向候选生成器 Key，stellar-critic指向批评合并器 Key。这样切换工具时不会污染同一个 Key 的账单归因。
8. 排障：401、404、429、长上下文截断与并发惩罚
401 一般不是模型问题，而是 Key 或变量名问题。检查YOUR_API_KEY是否过期、是否复制了多余字符、环境变量是否在当前 shell 生效。Claude Code 看ANTHROPIC_AUTH_TOKEN，Codex 看TAOTOKEN_API_KEY，不要交叉。
404 多半来自 Base URL。工具配置统一使用https://taotoken.net/api，不要带 UTM，不要随手拼/v1。如果你从浏览器复制了带utm_source的官网链接，请只把它当页面入口，不要当 API Base。
429 需要从调度层处理，而不是单点重试。建议做退避和并发闸门：
import random import time def backoff(attempt: int): delay = min(30, (2 ** attempt) + random.random()) time.sleep(delay) def can_spawn(active: int, priority: str) -> bool: limits = {"P0": 4, "P1": 8, "P2": 3, "P3": 0} return active < limits.get(priority, 0)长上下文截断时，不要让候选生成器反复吞全量历史。做法是：章节拆分后只保留章节摘要、已知引理、失败证据；批评合并器只接收候选摘要和证伪判定。Token 计数脚本里的candidate_id和key_alias就是为这种压缩策略服务的。成本异常升高时，先看candidate_generator的单候选 Token 是否失控，再看critic_merger是否合并了 P2/P3。并行候选不是越多越好，真正该全量并行的是 P0 和少量 P1，而不是整个证明树。
9. 文末 CTA：模型对话 → Coding Plan → 创建 Key → Claude Code 文档
如果你准备把 Stellar Colosseum 的并行候选接入 TaoToken，可以按下面顺序走一遍：
- 先体验模型对话，确认模型 ID 和返回格式：https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=stellar_colosseum_chat
- 如果要把多 Agent 跑在日常 Coding 和研究流程里，看 Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=stellar_colosseum_coding_plan
- 为并行候选生成器、批评合并器分别创建 Key，便于成本分摊：https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=stellar_colosseum_api_keys
- Claude Code 的
settings.json、ANTHROPIC_*配置参考：https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=stellar_colosseum_claude_code_doc
最后再回到 TaoToken 官网确认控制台入口和模型列表：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=stellar_colosseum_footer 。把 Base URL 固定为https://taotoken.net/api，Key 用YOUR_API_KEY占位，先在本地跑通 Token 计数脚本，再逐步提高并行候选优先级。这样 Stellar Colosseum 的并行候选越多，你的成本分摊表越清楚，而不是账单越糊。
