1. docmd 的 AI 助手和 MCP 为什么要分开记账docmd 一条命令把 Markdown 资料变成文档站自带 AI 助手和 MCP但接入 TaoToken 后很多研发成本负责人发现 AI 助手和 MCP 的 Token 消耗混在同一个 Key 里月底对账只能看到一个总数。解决路径是让 docmd 的 AI 助手和 MCP 统一走 TaoTokenBase URL 设为 https://taotoken.net/api。接下来常见的接入问题通常从 401 开始。docmd 的 AI 助手默认可能指向某个模型服务当你换成自建网关或兼容接口时如果 Base URL 和 Key 没有同时改就会在聊天窗口里直接报鉴权失败。MCP 侧也一样很多 MCP Server 会读取环境变量里的 API Key如果只改了 AI 助手的配置MCP 调用仍然走旧通道于是出现“助手能聊天、MCP 却报错”的割裂状态。对研发成本负责人来说更麻烦的是账单混流。AI 助手回答文档问题时消耗的 Token和 MCP 工具去索引、检索、总结时消耗的 Token全部混在同一个 API Key 下。月底只能看到一个汇总数字无法判断是文档问答量涨了还是某个 MCP 循环调用失控。所以真正要做的不是简单填一个 Key而是设计 Key 的隔离和日志字段让 AI 助手与 MCP 的消耗可以分别归集。下面从最小配置开始。2. docmd AI 助手接入 TaoToken 的最小配置路径2.1 在 TaoToken 创建 Key 并确认 Base URL进入 TaoToken 控制台 后先创建两个 API Key一个给 docmd AI 助手备注为docmd-ai-assistant另一个给 docmd MCP Server备注为docmd-mcp-server。这样做的目的是从源头把两类调用分开后面账单里可以直接按 Key 别名筛选。创建完成后记录两个 Key 的值分别替换到对应的配置里。Base URL 统一使用https://taotoken.net/api注意 Base URL 不要在末尾多写/v1或/chat/completions具体路径由 docmd 的 AI 助手或 MCP 客户端拼接。如果客户端要求填写完整路径请参考其文档但供应商根地址保持为上述值。2.2 docmd AI 助手的通用环境变量配置docmd 的 AI 助手如果支持 OpenAI 兼容接口通常可以通过环境变量或项目配置文件指定模型服务。以下示例以环境变量方式给出变量名请以 docmd 实际读取的为准。如果 docmd 读取的是OPENAI_BASE_URL和OPENAI_API_KEY可以这样写export OPENAI_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export OPENAI_API_KEYYOUR_API_KEY如果 docmd 的 AI 助手使用独立的配置文件例如项目根目录下的.docmd.env或类似文件把相同键值写进去即可。关键点是Base URL 指向 TaoTokenKey 使用刚才创建的docmd-ai-assistant专用 Key。对于使用 Claude Code 作为文档编写辅助的团队配置方式不同。Claude Code 读取settings.json并通过ANTHROPIC_*环境变量连接模型服务。示例{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: 你选择的模型名 } }把这段配置放到 Claude Code 的settings.json中或者通过 CC Switch 管理。注意ANTHROPIC_AUTH_TOKEN填 TaoToken 创建的 Key不要填成其他平台的 Key。如果同时在用 Codex它的配置格式是config.toml且不能套用ANTHROPIC_*变量。Codex 示例model_provider taotoken model 你选择的模型名 [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY然后在环境变量中设置export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYCC Switch 三件套可以理解为供应商地址、API Key、模型名称。在 CC Switch 中添加一个 TaoToken 供应商地址填https://taotoken.net/apiKey 填YOUR_API_KEY模型按需选择。这样切换配置时不会把 Claude Code 的ANTHROPIC_*误写到 Codex 的config.toml里。3. MCP 调用记账的核心把 docmd MCP Server 的 Key 隔离出来3.1 为什么不能和 AI 助手共用一个 Keydocmd 自带的 MCP 通常包含若干工具例如文档检索、目录生成、内容摘要等。MCP 客户端在调用这些工具时背后可能触发多次模型请求第一次是模型决定调用哪个工具第二次是模型根据工具返回结果生成回答。如果 MCP Server 和 AI 助手共用同一个 API Key那么账单里只能看到一个汇总数字无法区分是用户在聊天框里提问产生的消耗还是 MCP 工具在后台索引文档产生的消耗。对研发成本负责人来说这会导致两个问题第一无法为 MCP 调用设置独立的预算告警第二一旦某个 MCP 工具出现循环调用它会带着 AI 助手的 Key 一起跑高费用排查时难以定位。3.2 在 MCP 客户端配置中注入独立 Key在 MCP 客户端的 Server 配置里为 docmd MCP Server 单独设置环境变量。以下是一个通用示例具体字段名请以你使用的 MCP 客户端为准{ mcpServers: { docmd-mcp: { command: docmd, args: [mcp, --stdio], env: { OPENAI_BASE_URL: https://taotoken.net/api, OPENAI_API_KEY: YOUR_API_KEY } } } }这里的YOUR_API_KEY应该替换为docmd-mcp-server专用 Key而不是 AI 助手那个 Key。如果 docmd MCP Server 读取的变量名不是OPENAI_*请换成它实际支持的名称但值保持一致Base URL 是https://taotoken.net/apiKey 是 MCP 专用 Key。3.3 MCP 调用日志里必须记录的字段为了让记账可复现调用日志至少应该包含以下字段timestamp请求发生时间精确到毫秒。request_idTaoToken 返回的请求 ID用于对账。key_aliasKey 备注例如docmd-ai-assistant或docmd-mcp-server。caller调用来源例如docmd-ai-chat、docmd-mcp-tool。mcp_tool_name如果是 MCP 调用记录工具名例如search_docs、summarize_page。session_id会话 ID用于把同一轮对话里的多次模型调用串起来。model模型名称。input_tokens输入 Token 数。output_tokens输出 Token 数。total_tokens总 Token 数。latency_ms耗时毫秒。statusHTTP 状态码或业务状态。这些字段中key_alias和caller是区分 AI 助手与 MCP 消耗的关键。如果 TaoToken 的调用日志已经提供 Key 备注和请求来源直接导出即可如果缺少就需要在 docmd 侧或 MCP 客户端侧补日志。4. 可复现的调用日志字段与 Token 消耗对照表下面给出一份本地日志示例格式为 JSON Lines每行一条记录。你可以把 TaoToken 导出的日志与本地日志按request_id关联得到完整的消耗视图。{timestamp:2025-06-01T10:12:01.245Z,request_id:req_01HX...,key_alias:docmd-ai-assistant,caller:docmd-ai-chat,mcp_tool_name:null,session_id:sess_abc,model:gpt-4o-mini,input_tokens:812,output_tokens:263,total_tokens:1075,latency_ms:1840,status:200} {timestamp:2025-06-01T10:12:03.102Z,request_id:req_01HY...,key_alias:docmd-mcp-server,caller:docmd-mcp-tool,mcp_tool_name:search_docs,session_id:sess_abc,model:gpt-4o-mini,input_tokens:1544,output_tokens:98,total_tokens:1642,latency_ms:920,status:200} {timestamp:2025-06-01T10:12:05.887Z,request_id:req_01HZ...,key_alias:docmd-mcp-server,caller:docmd-mcp-tool,mcp_tool_name:summarize_page,session_id:sess_abc,model:gpt-4o-mini,input_tokens:2301,output_tokens:410,total_tokens:2711,latency_ms:2210,status:200}基于这类日志可以整理出 Token 消耗对照表方便向团队解释成本构成。调用类型典型输入 Token典型输出 Token说明docmd AI 助手文档问答600 - 1200150 - 400用户提问 检索到的文档片段docmd AI 助手生成摘要1000 - 2500200 - 500长文档摘要输入随文档长度上涨docmd MCPsearch_docs1200 - 200050 - 150工具描述 查询语句 返回片段docmd MCPsummarize_page2000 - 4000300 - 800整页内容摘要输入 Token 较高docmd MCP批量索引3000 - 8000100 - 300批量处理时容易累积高消耗这张表不是定价表而是用来判断某次账单异常时哪个环节更可能是消耗大头。比如发现docmd-mcp-server的total_tokens突然从每天 5 万涨到 50 万而docmd-ai-assistant没有变化那么优先检查 MCP 工具是否被批量触发。5. 账单排查清单docmd MCP 场景下的 12 个检查点当研发成本负责人发现 TaoToken 账单异常时可以按以下清单逐项排查Key 是否按用途隔离docmd AI 助手和 docmd MCP Server 是否使用了不同的 Key并在 TaoToken 控制台填写了备注。Base URL 是否统一AI 助手和 MCP 是否都指向https://taotoken.net/api有没有某个客户端还连着旧地址。MCP 工具是否循环调用检查mcp_tool_name是否在短时间内重复出现尤其是search_docs和summarize_page。上下文是否过长文档问答是否携带了过多历史消息导致input_tokens持续偏高。是否误用高单价模型确认 docmd AI 助手和 MCP 使用的模型是否符合预算避免测试流量跑到高配模型。是否开启缓存或复用相同文档的摘要和检索是否有本地缓存避免重复消耗 Token。并发是否过高批量索引或多人同时问答时latency_ms和status是否出现大量重试。Key 是否泄露检查是否有未知caller或异常 IP 使用你的 Key。日志字段是否完整request_id、key_alias、caller是否都记录否则无法对账。是否有重试风暴状态码 429 或 5xx 之后的自动重试会成倍增加 Token 消耗。文档规模是否突变最近是否新增了大量 Markdown 文件导致 MCP 索引任务变重。预算告警是否生效在 TaoToken 控制台 为不同 Key 设置了用量提醒。这份清单可以直接贴在团队的成本排查文档里。每次账单波动时先看第 1、2、3 条因为 Key 混用、Base URL 不一致和 MCP 循环调用是最常见的三个原因。6. 从日志到看板成本负责人的本地分析脚本拿到日志后可以用本地 Python 脚本做聚合。以下脚本读取本地的usage.jsonl文件按key_alias和caller统计 Token 消耗。注意脚本只读本地文件不连接任何生产数据库。import json from collections import defaultdict path usage.jsonl summary defaultdict(lambda: {input: 0, output: 0, total: 0, count: 0}) with open(path, r, encodingutf-8) as f: for line in f: line line.strip() if not line: continue record json.loads(line) key (record.get(key_alias, unknown), record.get(caller, unknown)) summary[key][input] record.get(input_tokens, 0) summary[key][output] record.get(output_tokens, 0) summary[key][total] record.get(total_tokens, 0) summary[key][count] 1 for (key_alias, caller), agg in summary.items(): print(f{key_alias:20s} {caller:20s} calls{agg[count]:5d} finput{agg[input]:8d} output{agg[output]:8d} total{agg[total]:8d})运行后可以得到类似输出docmd-ai-assistant docmd-ai-chat calls 312 input 245670 output 78234 total 323904 docmd-mcp-server docmd-mcp-tool calls 187 input 512300 output 45120 total 557420如果发现docmd-mcp-server的total占比持续超过 60%可以考虑为 MCP 工具增加结果缓存或者把批量索引拆成低峰期任务。同时可以在 TaoToken 控制台为docmd-mcp-server这个 Key 设置单独的预算上限避免异常循环把整体费用拉高。7. 下一步模型对话、Coding Plan 与创建 Key配置完成后建议按以下路径完成接入和验证先通过 模型对话 快速验证 TaoToken 的 Key 和 Base URL 是否可用。如果团队需要长期在编码工具和文档工具中使用可以了解 Coding Plan把常用模型和额度规划好。回到 API Keys 管理页 创建docmd-ai-assistant和docmd-mcp-server两个 Key并填写备注。如果同时使用 Claude Code参考 Claude Code 文档 完成settings.json配置。最后再强调一次基础信息Base URL 是https://taotoken.net/apiKey 占位符是YOUR_API_KEY。把 docmd 的 AI 助手和 MCP 调用分别用独立 Key 接入 TaoToken日志字段里保留key_alias和caller账单排查时就能一眼看出哪部分消耗来自文档问答哪部分来自 MCP 工具。对于研发成本负责人来说这比月底对着一个总数猜原因要可靠得多。更多信息可以访问 TaoToken 官网。