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_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentstellar_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_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentstellar_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_URLhttps://taotoken.net/api export TAOTOKEN_KEY_EXPLOREYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_KEY_CANDIDATEYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_KEY_CRITICYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_KEY_MERGEYOUR_API_KEYPython 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_keyos.environ[TAOTOKEN_KEY_CANDIDATE], base_urlos.environ.get(TAOTOKEN_BASE_URL, https://taotoken.net/api), ) resp client.chat.completions.create( modelos.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。, }, ], temperature0.7, ) print(resp.choices[0].message.content)注意base_url不要加 UTMUTM 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, encodingutf-8) as f: f.write(json.dumps(row, ensure_asciiFalse) \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(encodingutf-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} | fprompt{data[prompt_tokens]:8d} | completion{data[completion_tokens]:8d} | ftotal{data[total_tokens]:8d})调用时这样记录log_call( run_idstellar-001, stageparallel_candidate, agentcandidate_generator, candidate_idch03-cand07, modelYOUR_MODEL_ID, key_aliasstellar-candidate, promptprompt_text, completionanswer_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 keydef aggregate_by_candidate(path: Path LOG_PATH): buckets defaultdict(lambda: {total_tokens: 0, calls: 0}) for line in path.read_text(encodingutf-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 TaoTokensettings.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_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentstellar_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 TaoTokenconfig.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 TaoTokenBase 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_KEYYOUR_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TaoTokenBase URLhttps://taotoken.net/apiAPI KeyYOUR_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_MODELCodex 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.jsonCodex 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 Keystellar-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_TOKENCodex 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_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentstellar_colosseum_chat如果要把多 Agent 跑在日常 Coding 和研究流程里看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentstellar_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_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentstellar_colosseum_api_keysClaude Code 的settings.json、ANTHROPIC_*配置参考https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentstellar_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_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentstellar_colosseum_footer 。把 Base URL 固定为https://taotoken.net/apiKey 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。