1. AI Compiler 的 Token 账本为什么 Codex 接入先固定 Base URL最近李沐的公开答疑在技术社区讨论很多其中“Agent 是能力放大器”这个判断放在编译器工程师的日常里也很贴切它能帮你把 IR 改写、日志归因、pass 试验串起来但每一次试验都会消耗 Token。真正要控制的不是一句口号而是 Key 从哪来、Base URL 指向哪、哪些材料被喂进模型。到 TaoToken 官网 拿 Key再把 Base URL 设为 https://taotoken.net/api后面的 Codex 调用才有统一入口。编译器工程师关注 AI Compiler通常绕不开几类任务MLIR pass 组合、TVM/Triton 调度、算子融合、内存布局推导、后端 codegen 回归、profiler 日志归因。这些任务的特点是上下文长、重复读多、输出必须可验证。如果每次让 Codex 直接读完整仓库、完整日志、完整 IRToken 会消耗在大量重复内容上真正有用的 diff、失败行、pass pipeline 反而被淹没。所以一篇可复现的接入稿不应该只写“去注册一个 Key”。更合理的路径是在 TaoToken 侧创建 Key并确认 Base URL 为https://taotoken.net/api。在 Codex 侧用config.toml配置模型供应商不要让 Claude Code 的ANTHROPIC_*环境变量串进来。在 Claude Code 侧用settings.json或 CC Switch 三件套管理ANTHROPIC_*。把 AI Compiler 本地命令的输出压缩成 diff、错误行、指标摘要再交给 Codex 审查。对 401、404、model not found、流式中断做逐项排障。下面把“AI Compiler 优化命令”和“Codex Key 调用”做成一张可对照的工程清单。先统一入口TaoToken 官网是 https://taotoken.netBase URL 不加 UTM固定写https://taotoken.net/apiKey 占位符统一用YOUR_API_KEY。2. 在 TaoToken 拿 KeyCoding Plan、API Keys 与控制台字段这一节只做一件事把 Key 和 Base URL 固定下来。所有注册、申请、控制台入口都以 TaoToken 官网为准不要从站外笔记里找旧地址。可以直接从 TaoToken 官网 进入控制台再按下面顺序确认。第一步确认使用方式。如果你只是临时跟模型讨论 AI Compiler 的 pass 方案可以先走 模型对话。如果你准备把 Codex、Claude Code 长期接到本地编译器工作流里建议看 Coding Plan。如果你已经有明确调用需求直接到 创建 Key 生成 Key。第二步在 API Keys 页面创建 Key。创建后复制出来本地只保存到环境变量不要写进config.toml、settings.json或 Git 仓库。示例export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api第三步确认 Base URL。工具配置里统一填写https://taotoken.net/api注意两点Base URL 不要加 UTM 参数。UTM 只用于官网跳转统计不用于 API 请求。Key 占位符是YOUR_API_KEY。你在本地替换成真实 Key但不要把真实 Key 贴到任何公开文章、Issue、日志或截图里。第四步建立一个最小验证动作。先不接 Codex也不接 Claude Code只用curl确认 Key 和网络路径可用curl -i https://taotoken.net/api/v1/models \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY如果返回 401优先检查TAOTOKEN_API_KEY是否已加载。如果返回 404优先检查 Base URL 是否写成了https://taotoken.net/api/v1又在请求里重复拼接了/v1。如果返回 model not found说明模型名需要回到模型对话或控制台确认不要自己猜。3. Codex 的 config.toml把模型供应商切到 TaoTokenCodex 侧只认 Codex 自己的配置文件不要把 Claude Code 的ANTHROPIC_*环境变量套到 Codex。两者可以同时存在于一台机器但配置层要分开。Codex 常用配置文件是~/.codex/config.toml项目级可以再覆盖但第一轮排障建议先用用户级配置跑通。一个可复制的config.toml示例model YOUR_CODEX_MODEL model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat字段说明model填你在 TaoToken 侧确认可用的模型名不要直接抄示例占位符。model_provider指向下面定义的taotoken。base_url固定为https://taotoken.net/api不加 UTM。env_key告诉 Codex 从哪个环境变量读 Key。这里用TAOTOKEN_API_KEY。wire_api按你的 Codex 版本支持情况填写。不同版本字段名可能略有差异先跑codex --help或查看本地文档确认。配置完成后本地执行codex --version codex 读取当前目录下的 ir.diff 和 pass_error.txt给出 3 组可尝试的 MLIR pass pipeline。只基于文件内容回答不要假设不存在的 API。如果你想把 Codex 用在 AI Compiler 的 pass 审查上建议把提示词写成“只读哪些文件、输出什么结构、禁止什么行为”。例如codex 你是 AI Compiler pass 审查助手。只读取 ir.diff 与 pass_error.txt不要读取完整仓库。目标找出 3 个可尝试的 pass 组合并估计每个组合对 Token 消耗的影响。输出 JSON{candidates:[], evidence:[], next_command:[]}这里的关键不是让 Codex 直接替你改编译器而是让它在你给出的 diff 和错误行上做归因。编译器工程师真正要保留的能力是判断 pass 是否合法、调度是否收益、回归是否可复现。Codex 负责把候选方案列出来你负责本地执行命令并验证。如果 Codex 报 401先看TAOTOKEN_API_KEY是否在当前 shell 生效test -n $TAOTOKEN_API_KEY echo key loaded如果 Codex 报 404检查config.toml里的base_url是否误写成https://taotoken.net/api/v1。如果模型名报错回到 TaoToken 控制台或模型对话页面确认模型标识。4. Claude Code 的 settings.jsonANTHROPIC_* 只在 Claude Code 侧使用Claude Code 和 Codex 是两套接入方式。Claude Code 用settings.json/ANTHROPIC_*Codex 用config.toml。不要把ANTHROPIC_*写进 Codex 的config.toml也不要把 Codex 的model_provider写进 Claude Code 的settings.json。Claude Code 用户级配置文件通常放在~/.claude/settings.json项目级可以放在.claude/settings.local.json。一个可复制示例{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_CLAUDE_MODEL }, permissions: { allow: [ Bash(mlir-opt:*), Bash(diff:*), Bash(rg:*), Bash(hyperfine:*) ] } }其中ANTHROPIC_BASE_URL填https://taotoken.net/api不加 UTM。ANTHROPIC_AUTH_TOKEN填YOUR_API_KEY本地替换成真实 Key。ANTHROPIC_MODEL填你在 TaoToken 侧确认可用的 Claude 模型名。permissions.allow只放开你确实要用的本地命令不要一次性放开所有 Bash。如果你使用 CC Switch 管理多套配置可以把“三件套”先对齐Base URL: https://taotoken.net/api API Key: YOUR_API_KEY Model: YOUR_CLAUDE_MODEL然后在 CC Switch 里切换到对应配置再确认它写入的settings.json是否包含上述env字段。CC Switch 的价值是减少手工改配置但排障时仍然要回到实际生效的settings.json和当前 shell 环境变量。Claude Code 在 AI Compiler 工作流里更适合做几类事阅读 pass 注释和旧代码整理某个 IR 改写的前置条件。对ir.diff做 Review指出可能的语义变化。根据pass_error.txt归纳失败模式。把本地命令输出改写成可提交的 issue 描述。它不适合直接连生产库也不应该让 Agent 绕过本地编译、测试、回归流程。所有 SQL、编译命令、benchmark 命令都由读者本地执行AI 只处理你显式提供的文本材料。5. AI Compiler 优化命令与 Codex 调用对照MLIR、日志与 diff 的 Token 预算这一节给出可复现产出AI Compiler 优化命令与 Codex Key 调用对照。核心思路是“本地先压缩再交给模型”。Codex 不应该直接吃完整编译日志而应该吃你筛选后的 diff、错误行和指标摘要。先准备本地命令。以下命令都由你在本地执行输出文件再按需提供给 Codex# 1. 生成 canonicalize cse 之后的 IR mlir-opt \ --pass-pipelinebuiltin.module(func.func(canonicalize,cse)) \ input.mlir -o canonicalized.mlir # 2. 只提取失败 pass 附近日志 rg -n -C 3 error|failed|remark compile.log pass_error.txt # 3. 生成前后 IR diff diff -u input.mlir canonicalized.mlir ir.diff || true # 4. 提取性能摘要而不是完整 profiler 输出 rg -n duration|throughput|latency|regression bench.log | tail -n 120 bench_summary.txt然后把这些小文件交给 Codex。示例codex 只读取 ir.diff、pass_error.txt、bench_summary.txt。任务 1. 判断 canonicalize cse 之后是否出现语义风险 2. 给出 3 组下一步 pass pipeline 3. 估计每组需要重新生成的 IR 范围 4. 输出 JSON不要输出完整 IR。对照表可以这样设计阶段本地命令喂给 Codex 的材料Token 控制点IR 规范化mlir-opt --pass-pipeline...ir.diff只传 diff不传完整 IR失败诊断rg -n -C 3 errorfailed compile.logpass_error.txt调度试验tvmc compile或等价本地命令schedule 片段 指标摘要不传完整模型和全量日志性能回归hyperfine或本地 benchmarkbench_summary.txt只传摘要和异常行代码审查本地生成 patchgit diff只传改动文件不传仓库快照这个对照表解决的是 Token 消耗问题。AI Compiler 的上下文里真正昂贵的是重复 IR、完整日志、全量 profiler 输出。把本地命令先跑一遍生成 diff 和摘要再让 Codex 做归因Token 会花在判断上而不是花在重复读取上。再给一个 Codex 提示模板适合放进脚本cat codex_prompt.txt PROMPT 你是 AI Compiler pass 审查助手。 约束 - 只读取我提供的文件 - 不要编造不存在的 MLIR pass、TVM API 或 Triton 参数 - 每个建议必须附 evidence - 输出 JSON{candidates:[], evidence:[], next_command:[]}。 任务 根据 ir.diff、pass_error.txt、bench_summary.txt给出下一轮可尝试的本地命令。 PROMPT codex codex_prompt.txt如果你的 Codex 版本不支持标准输入可以把提示词作为参数传入。关键是保持材料最小化diff、错误行、摘要而不是完整仓库。6. 401/404/model not foundCodex 接入 TaoToken 的逐项排障接入阶段最常见的不是模型能力问题而是配置路径问题。下面按报错类型逐项检查。第一类401 Unauthorized。检查顺序test -n $TAOTOKEN_API_KEY echo key loaded curl -i https://taotoken.net/api/v1/models \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY如果环境变量为空说明当前 shell 没有加载。重新export或者把变量写入你的 shell 配置文件。不要在config.toml里明文写 Key除非你明确知道该文件不会被提交。第二类404 Not Found。最常见原因是 Base URL 拼接重复。TaoToken 的 Base URL 是https://taotoken.net/api不要在 Codex 的config.toml里写成https://taotoken.net/api/v1又在请求路径里带/v1。也不要把官网 UTM 参数带进 API 请求。Base URL 不加 UTM[model_providers.taotoken] base_url https://taotoken.net/api第三类model not found。检查config.toml里的model是否和 TaoToken 侧可用模型一致。不要用示例占位符YOUR_CODEX_MODEL直接运行。Claude Code 侧则检查ANTHROPIC_MODEL是否填对。两个工具的模型字段互不通用Codex 看modelClaude Code 看ANTHROPIC_MODEL。第四类流式中断、响应不完整。如果你把完整编译日志或完整 IR 塞进上下文很容易触发长响应截断。处理方式用rg先抽取错误行和上下文。用diff -u生成 patch而不是传完整文件。把一次请求拆成“归因”和“生成命令”两步。降低并发不要同时开多个 Codex 会话跑同一份大日志。在提示词里明确“只输出 JSON”或“只输出命令”减少无关文本。第五类Codex 配置被项目级覆盖。有些项目会在本地放.codex/config.toml或类似覆盖文件。如果用户级配置已经正确但项目内仍报错检查当前目录是否有覆盖配置。Claude Code 也要检查.claude/settings.local.json是否覆盖了ANTHROPIC_BASE_URL。第六类Claude Code 与 Codex 配置串用。再次强调Codex 用config.tomlClaude Code 用settings.json/ANTHROPIC_*。不要把ANTHROPIC_BASE_URL写进 Codex也不要把model_provider写进 Claude Code。两套配置分开后排障范围会小很多。7. 从热点到工程清单编译器工程师的 Key、Base URL 与 CTA 路径把外部热点放回工程现场编译器工程师真正要留下的能力并没有变理解 IR 语义、判断 pass 合法性、设计可复现实验、审查性能回归。Agent 和 Codex 可以放大你的试验带宽但 Key、Base URL、Token 预算、本地验证命令必须由你固定。一份可执行清单如下从 TaoToken 官网 进入控制台。确认使用方式临时讨论走模型对话长期协作看 Coding Plan。创建 Key本地保存为TAOTOKEN_API_KEY替换YOUR_API_KEY。Codex 侧写~/.codex/config.tomlbase_url https://taotoken.net/api。Claude Code 侧写settings.json或 CC Switch 三件套ANTHROPIC_BASE_URL指向同一个 Base URL。本地先跑mlir-opt、rg、diff、hyperfine生成小文件。把ir.diff、pass_error.txt、bench_summary.txt交给 Codex要求输出 JSON 和下一步命令。本地执行命令验证 pass、性能和回归再决定是否保留方案。如果你还没有 Key按高转化路径走一遍先到 模型对话 体验模型讨论 AI Compiler pass 方案需要长期写 pass、跑 Codex 协作再看 Coding Plan然后到 创建 Key 生成YOUR_API_KEY最后按 Claude Code 文档 把 Claude Code 侧配置补齐。Codex 的配置不要套 Claude Code 的环境变量Claude Code 的配置也不要用 Codex 的config.toml。把 Base URL 固定为https://taotoken.net/api把 Key 放进环境变量把 AI Compiler 的本地命令先跑出 diff 和摘要再让模型参与判断。这样得到的不是一篇热点读后感而是一套能复现、能排障、能控制 Token 消耗的 Codex 接入流程。