1. 为什么把 Claude Code 和 Codex Harness 放在一起配Claude Code 和 Codex Harness 是目前最常被放在一起讨论的两种 CLI agent。前者是 Anthropic 官方推出的终端编码助手用 TypeScript 写成跑在 Bun 运行时上后者是 OpenAI 开源的 Codex CLI用 Rust 写成编译成单个二进制文件。两者都能在终端里读写文件、执行命令、调用模型完成编码任务但它们的配置方式和设计思路几乎是相反的——一个做加法一个做减法。这篇文章不打算只做源码层面的哲学对比而是落到一个更实际的问题上如果你同时用这两个工具怎么用一套统一的 Key 和 API 通道把它们都配起来让两边的调用链路都能跑通。具体会交付可复制的settings.json和config.toml骨架、CC Switch 的切换步骤以及连通性验证的具体命令。适合已经在用或准备用 CLI agent 做日常编码、并且希望把两个工具统一管理的开发者。我试过把两个工具分别配不同的 Key结果每次切换都要改环境变量非常麻烦。后来统一走一个 API 通道之后配置量直接减半。下面把整个过程拆开讲。2. TaoToken 统一 Key 的前置准备在开始写配置文件之前需要先拿到一个能同时给 Claude Code 和 Codex Harness 用的 API Key。TaoToken 的定位是统一接入层你可以在它的控制台里创建一个 Key然后这个 Key 既能走 Anthropic 兼容的接口也能走 OpenAI 兼容的接口。这意味着 Claude Code 和 Codex Harness 可以共用同一个 Key不需要分别申请。具体操作是打开控制台页面创建一个 API Key复制出来备用。同时确认你的账户里有可用的额度。这一步不需要装任何东西纯网页操作。拿到 Key 之后你需要知道两个接入地址。一个是 API 基础地址https://taotoken.net/api这个地址不加任何查询参数直接作为 base URL 使用。另一个是官网地址https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end用来查看文档和账户状态。注意API 地址不要带 UTM 参数否则某些客户端在拼接路径时可能出错。官网地址带参数没关系那只是用于统计来源。如果你还没有 Key可以先去看一下接入文档里面有针对不同客户端的配置示例。文档入口在控制台左侧导航里也可以直接从官网进。3. Claude Code 的 settings.json 配置骨架Claude Code 的配置走的是 JSON 文件默认位置在用户目录下的.claude/settings.json。这个文件控制模型选择、API 地址、权限规则等。下面是一个可以直接复制的最小骨架把YOUR_TAOTOKEN_KEY替换成你刚才创建的 Key 即可。{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_TAOTOKEN_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-20250514, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: claude-haiku-4-20250514 }, permissions: { allow: [ Read, Glob, Grep ], deny: [ Bash(rm -rf *), Bash(curl *) ] }, autoCompact: true, maxTokens: 8192 }这里有几个点值得展开。ANTHROPIC_BASE_URL指向 TaoToken 的 API 地址Claude Code 会把所有请求发到这里而不是默认的 Anthropic 官方地址。ANTHROPIC_API_KEY填你的 TaoToken Key。ANTHROPIC_MODEL和ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL分别指定主模型和快速模型前者用于复杂推理后者用于轻量任务比如文件摘要。permissions里的allow和deny是 Claude Code 的权限规则。allow列表里的工具不需要每次确认deny列表里的操作直接拒绝。上面这个骨架只允许了只读操作Bash类的写操作默认会弹确认。如果你信任当前项目可以把常用的写操作也加进allow比如Edit和Write。autoCompact打开后当上下文接近模型上限时Claude Code 会自动压缩历史消息。maxTokens控制单次响应的最大 token 数8192 对大多数编码任务够用。配置写好后直接在终端运行claude就会读取这个文件。如果你想确认配置是否生效可以在 Claude Code 里输入/status它会显示当前的 API 地址和模型信息。4. Codex Harness 的 config.toml 配置骨架Codex Harness 的配置走 TOML 格式默认位置在~/.codex/config.toml。和 Claude Code 的 JSON 不同TOML 更接近 INI 的风格用节section来组织配置。下面是一个可复制的最小骨架。[model] provider taotoken name gpt-5-codex max_tokens 8192 [provider.taotoken] base_url https://taotoken.net/api api_key YOUR_TAOTOKEN_KEY wire_api chat [sandbox] mode workspace-write network_access false [approval] policy on-request[model]节指定用哪个 provider 和哪个模型。provider字段的值taotoken是自定义的对应下面[provider.taotoken]这个节。name填你想用的模型名比如gpt-5-codex或gpt-5。[provider.taotoken]节里base_url指向 TaoToken 的 API 地址api_key填你的 Key。wire_api指定用哪种协议chat表示走 OpenAI 兼容的 Chat Completions 接口。如果你的场景需要走 Responses API可以改成responses。[sandbox]节控制沙箱行为。mode workspace-write表示允许在工作目录内写文件但工作目录外只读。network_access false表示禁止子进程访问网络这是 Codex 的 fail-closed 默认值——不显式打开就不允许。[approval]节的policy on-request表示模型自己决定什么时候需要用户确认。其他可选值有unless-trusted只读命令自动通过、on-failure沙箱失败才问、never从不问全自动。配置写好后运行codex进入交互模式或者codex exec 你的任务进入非交互模式。想确认配置是否被正确读取可以运行codex config get model.provider它会输出当前生效的 provider 名。5. CC Switch 切换步骤与双工具共存如果你同时装了 Claude Code 和 Codex Harness可能会遇到一个问题两个工具都想用同一个 Key但环境变量名不同。Claude Code 读ANTHROPIC_API_KEYCodex 读配置文件里的api_key。这时候可以用 CC Switch 来管理切换。CC Switch 是一个轻量的配置切换工具核心思路是把不同工具的配置模板存成不同的 profile切换时把对应 profile 的配置写入目标文件。具体步骤如下。第一步在 CC Switch 里创建两个 profile一个叫claude-taotoken一个叫codex-taotoken。前者对应 Claude Code 的settings.json后者对应 Codex 的config.toml。第二步把前面写好的两份配置分别粘贴到对应的 profile 里。注意 Key 要填一样的因为两个工具共用同一个 TaoToken Key。第三步切换时运行ccswitch use claude-taotoken或ccswitch use codex-taotoken。CC Switch 会把对应 profile 的内容写入目标配置文件的位置。如果你不想装额外工具也可以手动管理把两份配置分别放在~/.claude/settings.json和~/.codex/config.toml两个工具各读各的互不干扰。因为 Key 是同一个所以额度是共享的不需要分别充值。提示两个工具同时运行时注意不要在同一时间对同一个文件做写操作否则可能产生冲突。建议一个跑交互模式另一个跑非交互模式或者错开使用。6. 连通性验证与成功结果确认配置写完之后最重要的一步是验证调用链路是否真的通了。不要假设配置文件写对了就一定能跑实际发一个请求确认一下。对于 Claude Code运行以下命令进入非交互模式并发送一个简单请求claude -p 回复 OK 两个字母不要其他内容如果配置正确你会看到终端输出OK。如果报错常见的是401 Unauthorized说明 Key 不对或者404 Not Found说明 base URL 拼错了。这时候检查ANTHROPIC_BASE_URL是否写成了https://taotoken.net/api注意结尾没有多余的斜杠。对于 Codex Harness运行codex exec 回复 OK 两个字母不要其他内容同样正确配置下会输出OK。如果报provider not found检查config.toml里[provider.taotoken]这个节的名称是否和[model]里的provider字段一致。如果报connection refused检查base_url是否可达。两个工具都验证通过后你可以进一步测试实际编码能力。比如在 Claude Code 里输入读取当前目录下的 package.json 并告诉我项目名在 Codex 里输入codex exec 列出当前目录的文件。这些操作会实际调用模型和工具能更全面地验证链路。验证通过后建议把两个工具的配置都提交到你的 dotfiles 仓库里但记得把 Key 抽成环境变量引用不要明文提交。Claude Code 的settings.json支持ANTHROPIC_API_KEY: ${TAOTOKEN_KEY}这种写法Codex 的config.toml也支持从环境变量读取。这样 Key 只存在你的 shell 配置里不会进版本控制。7. 本篇常见错误排查配置过程中最容易踩的坑集中在几个地方下面按报错信息分类整理。401 或 403 错误Key 无效或没有权限。先确认 Key 是从 TaoToken 控制台复制的没有多余空格。然后确认账户额度没有用完。如果 Key 是对的但依然 401检查是不是把 Key 填到了错误的字段——Claude Code 用ANTHROPIC_API_KEYCodex 用api_key不要混。404 错误base URL 路径不对。TaoToken 的 API 地址是https://taotoken.net/api不要在后面加/v1或/chat/completions客户端会自动拼接。如果你在 Codex 里把wire_api设成了responses但服务端只支持chat也可能报 404改成chat试试。模型不存在错误模型名写错了。Claude Code 的模型名要用 Anthropic 的命名格式比如claude-sonnet-4-20250514。Codex 的模型名要用 OpenAI 的命名格式比如gpt-5-codex。不要在两个工具之间混用模型名。连接超时网络不通。确认你的网络能访问taotoken.net。如果公司网络有防火墙可能需要配置代理但注意不要用任何违反规定的网络工具。配置文件不生效路径不对。Claude Code 读的是~/.claude/settings.jsonCodex 读的是~/.codex/config.toml。如果你把文件放在了项目目录下需要确认工具是否支持项目级配置。Claude Code 支持项目级.claude/settings.jsonCodex 支持项目级.codex/config.toml但优先级低于用户级配置。权限被拒绝Claude Code 的deny规则拦住了操作或者 Codex 的 sandbox 拦住了写操作。检查permissions.deny列表里是否有你需要的操作检查sandbox.mode是否设成了read-only。排障时如果拿不准先去接入文档里对照一下示例配置。文档里有针对不同客户端的完整配置模板比对着改通常能快速定位问题。8. 下一步把统一 Key 用起来配置跑通之后你可以做的事情就多了。Claude Code 适合交互式的编码会话比如重构一个模块、调试一个复杂 bugCodex Harness 适合非交互的批量任务比如在 CI 里跑代码审查、批量生成测试。两个工具共用同一个 Key额度统一管理不用来回切换账户。如果你打算长期用这两个工具做编码建议看一下 Coding Plan 的说明里面有关于额度分配和并发限制的细节。如果你更关心模型本身的能力对比可以直接在模型对话里试一下同一个 prompt 在两个模型上的输出差异。如果你需要管理多个 Key 或者查看调用量控制台里有对应的页面。接入文档里还有关于流式输出、超时设置、重试策略的进阶配置等你把基础链路跑通之后可以按需加上。API Keys 页面可以创建和管理多个 Key方便你按项目隔离额度。整个配置过程的核心其实就一句话把两个工具的 base URL 都指向同一个 API 地址把 Key 填成同一个。剩下的都是细节。
