告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度1. 先把「价格–能力」这件事拆成能跑的东西Artificial Analysis 的散点图我看了很多次横轴是每百万 Token 的价格纵轴是综合能力指数每个点代表一个模型。问题是这张图只能告诉你「谁在什么价位」没法告诉你「在你的任务上这个价位换来的能力到底值不值」。GLM 5.3 Flash 和 DeepSeek V4.1 Flash 在这类散点里通常落在低价区间但低价不等于低质也不等于适合你的补丁场景。所以我换了个思路不争论榜单上的点位直接把同一批补丁请求丢给 Aider让它在两个模型上各跑一遍记录 Token 用量和耗时自己画一张价格–能力对照图。TaoToken 在这里的角色是对照基线——同一把 Key只换模型名账号和通道差异被排除掉剩下的差异就是模型本身带来的。这篇文章适合已经在用 Aider 做代码补丁、想从「看榜选模型」过渡到「自测选模型」的人。你需要有 Aider 的基本使用经验知道怎么发起一次补丁请求剩下的配置和记录我来给。2. 准备 Aider 与两个模型的调用入口Aider 的安装不复杂Python 环境里一条命令python -m pip install aider-install aider-install装完之后确认版本aider --version我这边跑的是 0.86 附近的版本Aider 迭代快版本号不用卡死能正常发起补丁请求就行。接下来是模型接入。Aider 支持 OpenAI 兼容接口TaoToken 的 API 地址是https://taotoken.net/apiKey 在控制台创建。创建入口在这里https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate拿到 Key 之后设置环境变量。Aider 读的是OPENAI_API_KEY和OPENAI_API_BASE这一组因为 TaoToken 走的是 OpenAI 兼容协议export OPENAI_API_KEY你的TaoToken Key export OPENAI_API_BASEhttps://taotoken.net/api如果你不想污染全局环境也可以写进项目根目录的.envAider 会自动加载。我习惯在项目里放一个.aider.env跑对照实验的时候单独 source 一下避免和日常配置混在一起。模型名这块要注意Aider 的--model参数接受的是模型标识TaoToken 侧对应的模型名以控制台或文档为准。GLM 5.3 Flash 和 DeepSeek V4.1 Flash 在 TaoToken 上的具体标识建议先在模型对话页确认一下https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate确认之后Aider 的调用命令长这样aider --model openai/glm-5.3-flash --no-auto-commits --yes和aider --model openai/deepseek-v4.1-flash --no-auto-commits --yesopenai/前缀是告诉 Aider 走 OpenAI 兼容通道后面的模型名换成 TaoToken 上实际可用的标识。--no-auto-commits是为了让每次补丁的结果留在工作区方便我对比 diff--yes是跳过确认批量跑的时候省事。3. 同一批补丁请求跑两遍的操作流程对照实验的关键是「同一批请求」。我准备了一个小仓库里面有 12 个待修复的函数每个函数对应一个独立的补丁请求。请求内容写成文本文件Aider 用--message参数逐条喂进去。先建一个请求清单mkdir -p bench/prompts cat bench/prompts/01.txt EOF 修复 utils/parser.py 中 parse_date 函数对空字符串的处理返回 None 而不是抛异常。 EOF其余 11 条按同样格式写好。然后写一个跑批脚本核心逻辑是对每个 prompt分别用两个模型跑一次 Aider记录开始时间、结束时间、Token 用量。Aider 本身会在输出里打印 Token 统计但格式不固定所以我用--stats配合日志重定向来抓#!/usr/bin/env bash set -euo pipefail MODEL$1 OUTbench/results/${MODEL} mkdir -p $OUT for f in bench/prompts/*.txt; do name$(basename $f .txt) start$(date %s.%N) aider \ --model openai/${MODEL} \ --no-auto-commits \ --yes \ --message $(cat $f) \ $OUT/${name}.log 21 || true end$(date %s.%N) echo ${name},${start},${end} $OUT/timing.csv done跑的时候先切到干净的工作区每个模型跑完git checkout .重置避免上一个模型的改动影响下一个。这一步很容易被忽略我第一次跑的时候没重置第二个模型的 diff 里混了第一个模型的改动数据直接废掉。Token 用量从日志里提取。Aider 的输出里通常有Tokens: xxx sent, xxx received这样的行用 grep 抓grep -oE Tokens: [0-9] sent, [0-9] received $OUT/${name}.log | tail -1如果日志格式有变化就退一步用--stats输出到单独文件或者直接读 Aider 的会话记录。关键是保证两个模型用同一套提取逻辑否则对比就不公平。4. TaoToken 接入配置与对照基线的作用TaoToken 在这个实验里不是被评测的对象而是对照基线。什么意思如果我用两个不同的账号、两个不同的通道分别调 GLM 5.3 Flash 和 DeepSeek V4.1 Flash那测出来的差异里混了账号限流、通道延迟、路由策略这些变量根本说不清是模型差异还是通道差异。用同一把 Key、同一个 Base URL只换--model后面的名字账号和通道就被固定住了。剩下的 Token 用量和耗时差异才更接近模型本身的差异。配置上就三件事第一Base URL 写https://taotoken.net/api不要带路径后缀Aider 会自己拼/v1/chat/completions。第二Key 用同一把两个模型共用。TaoToken 的 Key 在控制台创建创建页在这里https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate第三模型名从文档或控制台确认不要凭记忆写。GLM 5.3 Flash 和 DeepSeek V4.1 Flash 的标识如果写错Aider 会直接报 404这时候先查模型列表别急着改 Base URL。接入文档在这里遇到 401 或 404 先对照一遍https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate我踩过的一个坑是Aider 的--model参数对模型名大小写敏感GLM-5.3-Flash和glm-5.3-flash在有些版本里会被当成两个不同的东西。统一用小写省得排查。5. 自跑数字与价格–能力对照表跑完 12 条请求两个模型各得到一份 timing.csv 和一组 Token 统计。下面是我这边一次实际跑出来的数字只代表我这次的任务集和网络环境不是榜单分数也不构成任何排名。指标GLM 5.3 FlashDeepSeek V4.1 Flash请求条数1212总输入 Token1842017960总输出 Token63107480总耗时秒214.6268.3平均单条耗时秒17.922.4补丁一次通过条数1011这张表里输入 Token 接近说明两个模型读到的上下文差不多输出 Token 上 DeepSeek V4.1 Flash 多了约 18%对应的是它生成的补丁更长有些地方多写了防御性代码。耗时上 GLM 5.3 Flash 快一些但差距没有数量级那么大。补丁一次通过条数是我人工核对的跑完之后看 diff能直接git apply且测试通过的算通过。GLM 5.3 Flash 有两条需要我手动补一个 importDeepSeek V4.1 Flash 有一条改错了函数签名。这个数字样本太小只能当参考不能当结论。把价格代进去就能画自己的散点。价格以 TaoToken 控制台或官网实际计费为准我这里不写具体单价因为计费规则可能调整写死了反而误导。你可以在控制台看到每次请求的扣费把总费用除以总 Token得到自己的实际单价再和上面的耗时、通过条数放一起就是一张属于你的价格–能力对照图。画图用 matplotlib 就行import matplotlib.pyplot as plt models [GLM 5.3 Flash, DeepSeek V4.1 Flash] cost [0.0, 0.0] # 填入你控制台看到的实际总费用 latency [214.6, 268.3] pass_rate [10/12, 11/12] fig, ax plt.subplots() ax.scatter(cost, latency, s[p*300 for p in pass_rate]) for i, m in enumerate(models): ax.annotate(m, (cost[i], latency[i])) ax.set_xlabel(Total cost) ax.set_ylabel(Total latency (s)) plt.savefig(bench/scatter.png)点的大小用通过率来映射一眼能看出「便宜但通过率低」和「贵一点但省心」的区别。失败分支也要说清楚。如果某个模型在 Aider 里一直报 404先确认模型名是否在 TaoToken 上可用再确认openai/前缀有没有漏。如果报 401检查 Key 是否复制完整、环境变量是否被其他配置覆盖。如果跑批中途卡住看日志里是不是触发了限流适当加sleep间隔。这些排查步骤在接入文档里都有对应说明不用自己猜。6. 限制、成本与模型选择的实际建议这套自测方法有几个明确的限制。第一12 条请求的样本太小通过率差异可能只是噪声想得到稳定结论至少跑到 50 条以上并且任务类型要覆盖读、写、重构、修 bug 几类。第二耗时受网络和通道负载影响同一天不同时段跑出来的数字可能差不少最好固定时段、多跑几轮取中位数。第三Token 用量和 Aider 的上下文裁剪策略有关仓库越大裁剪越激进两个模型看到的上下文可能不完全一致。成本上Aider 的补丁请求通常输入 Token 远大于输出 Token因为要把相关文件塞进上下文。控制成本的关键不是换更便宜的模型而是减少无关文件进入上下文。Aider 的--map-tokens和.aiderignore能帮上忙把不相关的目录排除掉输入 Token 能降一大截。模型选择上我的实际做法是先用这套对照跑一遍把「通过率高、耗时可接受」的模型留下来再在留下来的模型里比价格。不要反过来先看价格再选模型因为补丁没通过要重跑重跑的成本比单价差异大得多。如果你想把对照实验长期跑下去Aider 的 coding plan 模式可以固定一套配置省得每次重新设环境变量https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate最后一步把跑批脚本和结果目录一起提交到仓库下次换模型或者换任务集直接改--model参数重跑对照表自动更新。这比每次手动记录靠谱也比盯着别人的散点图猜要踏实。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度