1. 多人共用 Claude Code 时，用量到底算谁的
团队里把 Claude Code 铺开之后，最先冒出来的问题往往不是模型好不好用，而是月底对账时没人说得清 token 花在哪。三个人共用一把 API Key，账单只有一个总数，谁跑了长上下文重构、谁只是偶尔补全几行代码，全糊在一起。更麻烦的是，一旦有人把 Key 贴到脚本里跑批，额度被吃光，其他人当天直接不可用。
我试过最土的办法：每人发一把 Key，手动记在表格里。结果两周就崩了——Key 一多，轮换、回收、权限收口全是坑，而且 Claude Code 的settings.json里那把 token 一旦写死，换 Key 就得挨个通知改配置。
真正能落地的思路是：让所有请求先经过一个统一入口，由入口按「消费者」身份打标，再转发到后端模型。阿里云 AI 网关正好干这件事——它支持 Anthropic 兼容协议，能给每个使用者发独立凭证，还能按消费者维度统计 token。而 TaoToken 在这里扮演的是统一 Key/API 通道的角色：把上游模型访问收敛成一套可控的凭证体系，配合网关的消费者认证，就能把「谁用了多少」这件事拆清楚。
这篇就按这个链路走一遍：网关建 Anthropic 兼容的 Model API → 配消费者认证 → Claude Code 的settings.json指向网关 → 用日志聚合按消费者+模型统计 token。全程给可复制的配置和验证命令，你照着改域名和 Key 就能跑。
适合谁看：正在把 Claude Code 往团队里推、又需要按人核算用量的同学；或者已经用了网关但统计维度还停留在「总量」层面的同学。
2. 前置准备：网关、模型服务与 TaoToken 通道
动手前先把三样东西备齐，缺一个后面都会卡住。
第一是阿里云 AI 网关实例。创建时注意它所在的 VPC 要能出公网，否则网关拿不到后端模型的响应。测试阶段用网关自带的公网域名就行，但那个域名每天有 1000 次访问限制，正式用建议绑自定义域名。
第二是后端模型服务。在百炼控制台开通你要用的模型，拿到百炼的 API Key。然后在 AI 网关里创建 AI 服务：来源选 AI 服务，大模型供应商选阿里云百炼，把百炼 Key 填进去。如果你要同时接多个供应商，就重复建多个服务，后面靠路由规则按模型名分发。
这里有个安全细节值得单独说：百炼的 API Key 别明文填。网关支持通过 KMS 凭据引用，把 Key 存到 KMS 再引用，避免配置里出现明文。团队协作场景下这一步别省。
第三是 TaoToken 的统一通道。它的作用是让你在网关这一层不用散落多套上游凭证，模型访问收敛成一套可管理的 Key/API 体系。你需要去控制台生成 API Key，后面网关的消费者认证和 Claude Code 的 token 都从这里取。
相关入口我列一下，按需取用：
- 官网：https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content=
- API 地址：https://taotoken.net/api
- 控制台（生成 Key）：https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite
- API Keys 管理：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite
- 接入文档：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite
Claude Code 客户端本身要先装好，能跑claude命令即可。版本不用太纠结，Anthropic 兼容协议这块主流版本都支持。
3. 可复制配置：Model API 与 settings.json 骨架
3.1 创建 Anthropic 兼容的 Model API
进 AI 网关控制台，左侧选 Model API → 创建 Model API → 文本生成。关键配置只有几个，但错一个就报错：
协议必须选Anthropic 兼容。Claude Code 发的是 Anthropic 格式的请求，选成 OpenAI 兼容会直接 405。BasePath 填/。域名优先用自定义域名，没有就先用网关提供的测试域名。
服务类型选「多服务（按模型名称）」，然后加路由规则，用 Glob 语法匹配模型名：
| Glob 匹配规则 | 路由到的服务 |
|---|---|
| qwen* | qwen（通义千问服务） |
| deepseek* | deepseek（DeepSeek 服务） |
| claude* | claude（Anthropic 服务） |
Fallback 按需配，不确定就先不配。保存后记得发布，没发布的路由不生效。
3.2 配置消费者认证，给每个使用者发凭证
这一步是「区分不同使用者」的核心。进控制台 → 消费者 → 创建消费者，自定义名称（比如claude-alice、claude-bob），认证方式选 APIKEY，系统会自动生成凭证，凭证来源是Authorization: Bearer <token>。
建完消费者后，回到网关实例 → Model API → 进入你刚建的 Model API → 消费者认证 → 编辑 → 启用认证 → 授权，把建好的消费者都加进来。
注意：消费者名称就是后面日志里区分人的字段，命名别用「user1/user2」这种，直接用真名或工号，对账时省事。
3.3 Claude Code 的 settings.json 骨架
Claude Code 的全局配置在~/.claude/settings.json，env字段里的环境变量会在启动时自动注入，优先级高于终端里手动 export 的同名变量。这点很关键，排查问题时第一个要看的就是它。
{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://env-xxxxxx-cn-hangzhou.alicloudapi.com", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "你的消费者凭证APIKEY", "ANTHROPIC_MODEL": "qwen3.7-max", "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "qwen3.6-flash", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "qwen3.7-max", "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "qwen3.7-max", "CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL": "qwen3.7-max" } }参数逐个说明：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| ANTHROPIC_BASE_URL | 网关访问入口，从 Model API 列表页复制，格式http://env-xxxxxx-cn-hangzhou.alicloudapi.com |
| ANTHROPIC_AUTH_TOKEN | 消费者认证凭证。开启认证时填网关生成的 API Key；未开启认证时填任意非空字符串 |
| ANTHROPIC_MODEL | 默认模型，直接执行claude时生效 |
| ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL | Haiku 角色，用于轻量背景任务 |
| ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL | Sonnet 角色，常规编程主力 |
| ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL | Opus 角色，复杂推理 |
| CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL | 内部子 Agent 执行任务用的模型 |
每个使用者的settings.json里，ANTHROPIC_AUTH_TOKEN填各自那把消费者凭证，其余保持一致。这样网关侧就能按消费者打标。
3.4 启动与模型切换
# 用默认模型启动 claude # 临时切到指定模型 claude --model qwen3.6-plus claude --model deepseek-v4-pro启动后在 Claude Code 内部也能切：
/model deepseek-v4-pro后续要加新模型，两步：去百炼模型广场确认模型 Code，然后在网关 Model API 里编辑路由，新增一条 Glob 规则（比如gemini*→ gemini 服务），保存发布。之后claude --model 模型Code就能用。
4. 验证请求：确认网关可达与用量落库
配置完别急着开干，先用 curl 打一发，确认网关通、协议对、凭证有效。
curl -X POST http://env-xxxxxx-cn-hangzhou.alicloudapi.com/v1/messages \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer 你的Token" \ -d '{"model":"qwen3.7-max","max_tokens":10,"messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'返回 200 且带正常响应体，说明链路通了。这一步过了再启动 Claude Code，能省掉大量「到底是网关问题还是客户端问题」的扯皮。
用量验证分两个层面看。
整体用量：进 AI 网关控制台 → 目标 Model API → 统计标签页，可以按模型、消费者维度筛选某段时间的 token 输入输出量和总量。
按服务区分：因为路由是按模型名分发的，不同模型的请求会落到不同后端服务。进控制台 → 服务 → 分别点 qwen 和 deepseek 服务 → 监控页签，能看到各服务的统计，也支持看不同消费者在这个服务上的 token 情况。
请求日志：Model API → 日志标签页，可筛时间范围，看每条请求的模型名、响应状态、Token 消耗。前提是「AI 请求日志」开关已开——在 Model API 详情页 → API 详情 → 找到该开关确认打开，没开的话日志页是空的。
5. 按消费者+模型聚合 Token：SLS 查询与导出
控制台的统计适合看趋势，但要做费用报表、按人分摊，还是得把日志投递到阿里云日志服务（SLS），用 SQL 聚合。
5.1 查单个消费者的模型用量
把claude1换成实际消费者名称：
"ai_log.consumer":claude1 | SELECT "ai_log.model" AS model, SUM("ai_log.input_token") AS input_tokens, SUM("ai_log.output_token") AS output_tokens, COUNT(*) AS request_count FROM log GROUP BY model ORDER BY input_tokens DESC返回结果类似：
| model | input_tokens | output_tokens | request_count |
|---|---|---|---|
| qwen3.6-plus | 987 | 828 | 11 |
| deepseek-v4-pro | 39684 | 643 | 9 |
一眼就能看出谁在哪个模型上吃得多。
5.2 查所有消费者的汇总用量
按消费者 + 模型两个维度分组，一次看全局分布：
* | SELECT "ai_log.consumer" AS consumer, "ai_log.model" AS model, SUM("ai_log.input_token") AS input_tokens, SUM("ai_log.output_token") AS output_tokens, COUNT(*) AS request_count FROM log WHERE "ai_log.model" IS NOT NULL GROUP BY consumer, model ORDER BY consumer, input_tokens DESC这个结果直接就是一张「人 × 模型」的用量矩阵，拿去分摊费用最合适。
5.3 导出与自然语言查询
查询结果出来后点「下载日志」，导出 CSV，丢进 Excel 做透视或汇总报表都行。
如果不想写 SQL，控制台有 STAROps 入口，可以用自然语言查询，比如「查一下 claude-alice 这周在 deepseek 上用了多少 token」，适合临时看数。
6. 常见报错排查：403、405 与 model not found
踩过的坑基本集中在这几个错误码上，对照着查很快。
| 错误 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 403 invalid api-key | Model API 协议选了 OpenAI 兼容 | 重新创建，协议选 Anthropic 兼容 |
| 403 invalid api-key | settings.json 里有旧 ANTHROPIC_BASE_URL 覆盖了环境变量 | 检查并修改~/.claude/settings.json |
| 405 Not Allowed | ANTHROPIC_BASE_URL 缺路径或路径不对 | 确认完整访问入口地址，BasePath 为/ |
| model not found | 模型名与百炼平台不一致 | 去百炼控制台确认模型 Code |
两个高频坑单独强调。
第一个是settings.json的覆盖问题。很多人改了终端export却忘了settings.json里还留着旧值，结果怎么调都不生效。记住：settings.json的env优先级更高，排查时先看它。
第二个是协议选错。Anthropic 兼容和 OpenAI 兼容在网关里是两个不同选项，Claude Code 必须走前者。选错了不是报 400 就是 405，而且错误信息不一定直白，容易误判成 Key 问题。
还有一个隐蔽的：测试域名每天 1000 次限制。团队多人共用时很容易撞上限，表现是突然大面积失败。正式环境务必绑自定义域名。
如果你在接入环节卡住，优先看 API Keys 和接入文档：
- API Keys：https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite
- 接入文档：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite
想先验证模型通不通、响应格式对不对，用模型对话页面直接试：
- 模型对话：https://taotoken.net/chat?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=model-chat&utm_campaign=rewrite
如果团队是长期跑编码任务、还要接 Agent 工作流，Coding Plan 更省心，额度和管理都收敛在一起：
- Coding Plan：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite
最后给个实操建议：消费者命名从一开始就用真实身份，别等对账时再回头映射；日志投递 SLS 尽早开，历史数据补不回来；settings.json建议纳入团队配置模板统一分发，避免每个人手改出差异。把这三件事做在前面，后面按人核算用量就是一条 SQL 的事。
：用TaoToken统一Key跑通TypeScript/Python/Rust三语言Demo)
