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1. 从 Artificial Analysis 性价比散点出发：先定候选，再跑自己的对照表
Artificial Analysis 的性价比散点图常被当作选型起点，但它的坐标轴来自标准化评测与公开标价，和你在 Kilo Code 里跑一段 200 行 Python 重构提示词的真实体验并不等价。本文的目标不是复述榜单分数，而是把散点图当作候选筛选器：从 Flash 档里挑出两个价格接近的模型，用同一段提示词各跑一次，记录耗时、Token 消耗与结果可用性，产出一张属于你自己的小对照表。TaoToken 出现在“切模型”这一步——先在 TaoToken 官网 拿 Key，Base URL 统一填https://taotoken.net/api，之后只改模型 ID 就能横向对比。本文不含排行分数，所有数字都来自本地复现。
2. 工具与模型准备：Kilo Code、DeepSeek V4.1 Flash 与候选档
Kilo Code 是 VS Code 里的开源编码 Agent，支持自定义 OpenAI 兼容端点，适合做“同提示词、多模型”的对照实验。DeepSeek V4.1 Flash 属于低延迟档，适合重构这类中等长度任务。你需要准备：
- VS Code + Kilo Code 扩展（市场搜索安装即可）
- 一段固定的 200 行 Python 重构提示词（建议包含：函数拆分、类型注解、异常处理、docstring 补全四类要求）
- 两个 Flash 档候选的模型 ID（以 TaoToken 控制台实际可用的为准）
- 一个 TaoToken API Key
提示词建议存成refactor_prompt.md，每次实验直接粘贴，避免手改导致变量污染。任务描述里明确“只输出重构后的完整代码 + 变更说明”，便于后续统计可用性。
3. TaoToken 接入与 Kilo Code 配置
在 TaoToken 控制台 创建 Key 后，进入 Kilo Code 设置，选择 OpenAI Compatible 供应商，填入：
- Base URL：
https://taotoken.net/api - API Key：你的 TaoToken Key
- Model ID：先填候选 A 的 ID
Kilo Code 的配置本质是写入settings.json风格的字段，若你使用 Claude Code 做同类实验，则对应ANTHROPIC_BASE_URL与ANTHROPIC_API_KEY；Codex 用户改config.toml的base_url与model。CC Switch 三件套（供应商、Key、模型）切换时，保持 Base URL 不变、只换 Model ID，是本文对照实验的关键纪律。模型 ID 可在 TaoToken 模型列表 核对，具体可用档位以官网为准。
若你更习惯命令行，可安装 CLI：
npm i -g @taotoken/taotoken taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m MODEL_ID这条命令适合快速验证 Key 与模型 ID 是否匹配，正式对照实验仍在 Kilo Code 内完成，便于记录耗时与 Token。
4. 操作步骤：同一提示词跑两个 Flash 档
步骤一：固定变量。打开 Kilo Code，新建会话，粘贴refactor_prompt.md全文，附上待重构的 200 行 Python 文件。关闭自动补全与其他插件干扰。
步骤二：跑候选 A。Model ID 填候选 A，发送。记录三项：从发送到完整回复的墙钟耗时、Kilo Code 显示的 Token 用量（输入+输出）、结果可用性（用 1–5 分自评：能否直接运行、类型注解是否完整、异常处理是否合理、docstring 是否准确）。
步骤三：跑候选 B。清空会话，Model ID 换成候选 B，粘贴同一提示词与同一文件，重复记录。
步骤四：产出小对照表。建议格式如下，表头固定，方便多次实验累积：
| 候选 | 模型 ID | 耗时(s) | 输入 Token | 输出 Token | 可用性(1–5) | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 以控制台为准 | 本地实测 | 本地实测 | 本地实测 | 自评 | 如“异常处理偏简” |
| B | 以控制台为准 | 本地实测 | 本地实测 | 本地实测 | 自评 | 如“docstring 更全” |
步骤五：复跑一次。同一候选隔天再跑一次，观察耗时与 Token 波动。若波动超过 30%，说明该档稳定性不足，选型时应降权。
5. 可验证结果与失败分支
可验证结果有三类：一是耗时，Kilo Code 界面或系统计时均可；二是 Token，Kilo Code 会在回复后显示用量，也可在 TaoToken 控制台 的用量页核对；三是可用性，用固定评分表自评，避免“感觉还行”这类模糊判断。
失败分支要提前想好：
- 401：Key 错误或未带
Bearer前缀。检查 Kilo Code 的 API Key 字段，必要时重新在控制台生成。 - 404：Model ID 拼写错误或该档当前不可用。回 TaoToken 模型列表 核对，注意大小写与版本后缀。
- 超时：Flash 档通常延迟低，若持续超时，先换候选 B 验证是否为端点问题，再查本地网络。
- 输出截断：200 行重构容易触达输出上限，可在提示词里要求“分两段输出”，或改用支持更长输出的档位。
- 结果不可用：若两个候选都低于 3 分，说明提示词本身需要迭代，而不是模型问题。
排障顺序建议：先验 Key，再验 Model ID，最后验提示词。接入与排障细节可参考 TaoToken 接入文档。
6. 限制、成本与模型选择：以官网为准
本文的对照表只反映你本地这一次实验，不能外推为通用排名。Artificial Analysis 的散点图是候选筛选工具，其标价不等于 TaoToken 的实际售价；Hugging Face 热度是社区关注度，不是跑分。若你需要长期做这类对照实验，建议用 Coding Plan 控制成本；若只是临时验证接入，用 API Keys 即可。模型档位、价格与可用性随时可能调整，最终以 TaoToken 官网 与控制台为准。本文不含排行分数，也不建议把单次实验当作选型终局——多跑几轮，你的小对照表会比任何公榜都更贴近你的真实工作流。
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