1. OpenClaw 复现 NeurIPS 论文的第一道坎provider 配置与 Token 账本在 OpenClaw 里跑 Claude Opus 4.8 做 NeurIPS 论文复现第一个要改的不是 prompt而是 provider 配置里的 base_url。你可以先在 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_provider_intro拿到 Key再把 OpenClaw 的模型供应商指向 https://taotoken.net/api。多机构团队提出的 shadow evaluation 方法把 OpenClaw 上的 Claude Opus 4.8 放进一个 6 天窗口和 3000 美元量级预算里用来复现两篇未发表的 NeurIPS 2026 论文。这个设定对做 AI Agent 科研复现的工程师来说真正难的不是让模型“想”而是让它在几十上百步的 tool call 里稳定活着并且每一步的 Token 都能被记录、被归因、被止损。如果 provider 层没有配好你看到的会是 401、404、429 混在一起日志断在第三天的某个 tool call 上预算表只剩一个总和根本不知道钱花在检索、写代码、跑命令还是反思环节。本文按可跟做的顺序把 OpenClaw 的 provider 配置、6 天运行命令、日志字段、Token 消耗与预算拆分表拆开讲最后给出 Claude Code、Codex、CC Switch 的迁移配置方便你在同一套 Key 上切换工具。2. 在 TaoToken 拿 Key 并确认 OpenClaw 的基础连接先访问 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_get_key 进入控制台创建 API Key。Key 只在创建时完整展示一次复制后放到环境变量里不要写进仓库。OpenClaw 侧先做最小连接测试export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export OPENCLAW_PROVIDERtaotoken export OPENCLAW_BASE_URLhttps://taotoken.net/api然后用 curl 测一次curl -sS https://taotoken.net/api/v1/messages \ -H x-api-key: $TAOTOKEN_API_KEY \ -H anthropic-version: 2023-06-01 \ -H content-type: application/json \ -d { model: claude-opus-4-8, max_tokens: 64, messages: [{role:user,content:reply with pong}] }如果返回 401先检查TAOTOKEN_API_KEY是否被 shell 正确导出如果返回 404检查模型名是否与控制台模型列表一致如果返回 429说明并发或速率触发了限流需要加退避。注意 base_url 只写到 https://taotoken.net/api不要在末尾加/v1或斜杠具体路径由 SDK 或 OpenClaw 的 provider 适配层拼接。这一步过了再进 OpenClaw 的 provider 配置能省掉大量“模型不聪明”的误判。3. OpenClaw provider 配置片段模型、Key 环境变量、base_urlOpenClaw 通常读取~/.openclaw/config.yaml或项目内openclaw.yaml。下面是一份最小可用片段把 provider 指向 TaoToken并把 Claude Opus 4.8 作为长程复现的主模型同时保留一个轻量模型做摘要、分类和日志压缩# ~/.openclaw/config.yaml providers: taotoken: type: anthropic-compatible base_url: https://taotoken.net/api api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY request_timeout: 180 max_retries: 5 models: - name: claude-opus-4-8 alias: opus48 max_tokens: 8192 temperature: 0.2 top_p: 0.95 - name: claude-sonnet-4-5 alias: sonnet45 max_tokens: 4096 temperature: 0.3 top_p: 0.95 default_provider: taotoken default_model: opus48 agent: max_steps: 240 max_tool_calls_per_step: 8 tool_timeout: 300 retry: max_attempts: 6 backoff: exponential initial_delay_ms: 2000 max_delay_ms: 60000 budget: currency: USD hard_limit: 3000 warning_at: 0.7 stop_at: 0.95环境变量单独放.env或 shell profileexport TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export OPENCLAW_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export OPENCLAW_LOG_DIR./runs/neurips_shadow_eval这里的关键点有三处。第一api_key_env只写环境变量名不写 Key 本身避免日志和仓库泄露。第二base_url固定为https://taotoken.net/api不要在 YAML 里再拼/v1/messages。第三budget.hard_limit先设成 3000stop_at设成 0.95让 Agent 在接近上限时自动停止并写一份中断快照而不是等到第六天才发现账单超了。如果你还没创建 Key回到 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_provider_config 的控制台入口创建再回来填YOUR_API_KEY。4. 6 天运行命令与日志字段让每一步 Token 可归因配置通过后用一条可复现命令启动 6 天窗口。下面示例把任务名、provider、模型、天数、预算和日志文件都显式写出便于之后按 run_id 回放openclaw run \ --config ~/.openclaw/config.yaml \ --task shadow-eval-neurips-2026 \ --provider taotoken \ --model opus48 \ --max-days 6 \ --budget-usd 3000 \ --tool-policy local-only \ --log-level info \ --log-file ./runs/neurips_shadow_eval/run.jsonl如果 OpenClaw 支持断点续跑建议同时开启快照openclaw run \ --config ~/.openclaw/config.yaml \ --task shadow-eval-neurips-2026 \ --resume ./runs/neurips_shadow_eval/checkpoint.json \ --snapshot-interval 20 \ --log-file ./runs/neurips_shadow_eval/run.jsonl日志建议按 JSONL 记录每条至少包含以下字段{ ts: 2026-01-01T10:00:01.123Z, run_id: shadow-eval-neurips-2026-01, day: 1, step: 17, phase: literature_review, provider: taotoken, model: claude-opus-4-8, input_tokens: 18234, output_tokens: 2048, total_tokens: 20282, cache_read_tokens: 0, tool_calls: 3, tool_names: [paper_search, file_read, shell], latency_ms: 8421, retry_count: 0, estimated_cost_usd: 0.31, cumulative_cost_usd: 12.47, remaining_budget_usd: 2987.53, status: ok }字段设计要服务于三个问题钱花在哪个阶段、哪个模型、哪类 tool call 上。phase可以把 shadow evaluation 拆成检索、假设生成、实验设计、代码实现、结果验证、论文对比model能区分 Opus 4.8 和轻量模型tool_names能看出是不是某个检索工具反复超时导致重试烧 Tokencumulative_cost_usd和remaining_budget_usd直接决定第 5 天、第 6 天还能不能放开跑。如果日志里只有总 Token没有 phase 和 tool 维度6 天结束后你只能得到一个“花了多少”的数字无法复现为什么花这么多。5. 3000 美元预算拆分表按阶段、模型和重试次数做滚动控制原文给出的约束是 6 天窗口和 3000 美元量级预算。实际执行时不要等到最后一天才看账单建议按天、按阶段做滚动表。下面是一张可直接复制到 CSV 或 Notion 的模板具体比例按你的任务调整但字段建议保留日期阶段主模型输入 Token输出 Token工具调用重试次数单日估算成本累计成本剩余预算动作D1环境准备 论文解析opus48记录实际值记录实际值记录记录日结累计3000 - 累计不超过日预算 12%D2shadow evaluation 设计opus48记录实际值记录实际值记录记录日结累计继续扣减超过 70% 预警D3实验 scaffold 生成opus48 sonnet45记录实际值记录实际值记录记录日结累计继续扣减限制 Opus 步数D4复现实验与排错opus48记录实际值记录实际值记录记录日结累计继续扣减重试 5 次切 sonnet45D5结果交叉验证opus48记录实际值记录实际值记录记录日结累计继续扣减到达 85% 只跑验证D6论文对照 报告sonnet45记录实际值记录实际值记录记录日结累计收口到达 95% 停止生成预算控制的三个开关可以直接写在 OpenClaw 配置里budget: currency: USD hard_limit: 3000 warning_at: 0.70 degrade_at: 0.85 stop_at: 0.95 degrade_model: sonnet45 daily_soft_limit: - day: 1 usd: 360 - day: 2 usd: 480 - day: 3 usd: 600 - day: 4 usd: 660 - day: 5 usd: 540 - day: 6 usd: 360注意这些每日数字是示例模板不是某篇论文的固定拆分。实际运行时把estimated_cost_usd累加后回写到当天行如果某天重试次数异常升高优先检查工具超时和模型名错误而不是直接加预算。长程 Agent 的预算失控通常来自三类重复检索、工具报错后的无限重试、在高价模型上做低价值摘要。把这三类压住6 天窗口才有机会跑完。6. 长程复现常见排障401、404、429 与日志断点在 OpenClaw 上跑 Claude Opus 4.8 做多天任务报错不会只出现一次关键是能快速定位。下面按错误类型给排查顺序。401 认证失败日志常见{error:{type:authentication_error,message:invalid x-api-key}}处理确认TAOTOKEN_API_KEY已导出确认 OpenClaw 读的是同一个环境变量确认没有把 Key 写进config.yaml后再从文件里读错。可以执行env | grep TAOTOKEN检查。404 模型不存在日志常见{error:{type:not_found_error,message:model: claude-opus-4-8 not found}}处理不要凭记忆写模型名去控制台模型列表核对。OpenClaw 的alias可以保持不变但name必须和 provider 侧一致。429 限流日志常见{error:{type:rate_limit_error,message:rate limit exceeded}}处理在 OpenClaw 里开启指数退避并降低同一 step 的 tool call 并发。配置示例retry: max_attempts: 6 backoff: exponential initial_delay_ms: 2000 max_delay_ms: 60000 jitter: true连接超时或中断日志常见request timeout、connection reset。处理把request_timeout调到 180 秒以上检查 base_url 是否为https://taotoken.net/api不要在末尾加/v1或/v1/messages。如果日志在第 N 天断掉先看最后一条step的tool_names再决定是重跑该 tool call 还是从 checkpoint 恢复。日志断点恢复建议openclaw run \ --config ~/.openclaw/config.yaml \ --task shadow-eval-neurips-2026 \ --resume ./runs/neurips_shadow_eval/checkpoint.json \ --log-file ./runs/neurips_shadow_eval/run.resume.jsonl恢复前把run.jsonl里的cumulative_cost_usd写回预算控制器避免恢复后重复计算或漏算。7. 同一套 Key 迁移到 Claude Code、Codex 与 CC SwitchOpenClaw 跑完 provider 配置后同一套 TaoToken Key 也可以用于 Claude Code、Codex 和 CC Switch。注意不同工具的配置文件不同不要把变量名混用。Claude Code 走settings.json和ANTHROPIC_*{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-opus-4-8, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }Codex 走config.toml不要套用ANTHROPIC_*# ~/.codex/config.toml model_provider taotoken model claude-opus-4-8 [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chatCC Switch 三件套可以按下面字段填{ provider: taotoken, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: YOUR_API_KEY, model: claude-opus-4-8 }如果你在 OpenClaw 里已经把 Key 放到环境变量这里只需要在对应工具里引用同一个变量名或重新创建一把用途隔离的 Key。创建入口仍在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_api_keys 建议按“OpenClaw 长程任务”“Claude Code 日常编码”“Codex 实验脚本”分开建 Key方便按用途看消耗。8. 文末 CTA把 provider 配置、Key 和预算控制一次跑通长程科研复现的稳定性最终落在三件事provider 的 base_url 正确、Key 环境变量可读、Token 与预算字段可追踪。OpenClaw 这边把https://taotoken.net/api写进 provider把YOUR_API_KEY放进环境变量把phase、model、tool_names、cumulative_cost_usd写进 JSONL6 天窗口就不再是一笔糊涂账。下一步可以直接从这些入口继续模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_chatCoding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_coding_plan创建 API Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_api_keysClaude Code 文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_claude_code_doc把 provider 配置改成 TaoToken 之后OpenClaw 上的 Claude Opus 4.8 更适合做 shadow evaluation 这类长程任务模型名、base_url、预算上限、日志字段都在你手里哪天跑、哪天停、哪天降级模型都能按 6 天窗口和 3000 美元量级预算滚动控制。先测一次最小连接再上 6 天任务比直接开跑更稳。
OpenClaw 复现 NeurIPS 论文，Claude Opus 4.8 六天 3000 美元预算怎么扛？TaoToken 这样改 provider 配置
1. OpenClaw 复现 NeurIPS 论文的第一道坎provider 配置与 Token 账本在 OpenClaw 里跑 Claude Opus 4.8 做 NeurIPS 论文复现第一个要改的不是 prompt而是 provider 配置里的 base_url。你可以先在 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_provider_intro拿到 Key再把 OpenClaw 的模型供应商指向 https://taotoken.net/api。多机构团队提出的 shadow evaluation 方法把 OpenClaw 上的 Claude Opus 4.8 放进一个 6 天窗口和 3000 美元量级预算里用来复现两篇未发表的 NeurIPS 2026 论文。这个设定对做 AI Agent 科研复现的工程师来说真正难的不是让模型“想”而是让它在几十上百步的 tool call 里稳定活着并且每一步的 Token 都能被记录、被归因、被止损。如果 provider 层没有配好你看到的会是 401、404、429 混在一起日志断在第三天的某个 tool call 上预算表只剩一个总和根本不知道钱花在检索、写代码、跑命令还是反思环节。本文按可跟做的顺序把 OpenClaw 的 provider 配置、6 天运行命令、日志字段、Token 消耗与预算拆分表拆开讲最后给出 Claude Code、Codex、CC Switch 的迁移配置方便你在同一套 Key 上切换工具。2. 在 TaoToken 拿 Key 并确认 OpenClaw 的基础连接先访问 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_get_key 进入控制台创建 API Key。Key 只在创建时完整展示一次复制后放到环境变量里不要写进仓库。OpenClaw 侧先做最小连接测试export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export OPENCLAW_PROVIDERtaotoken export OPENCLAW_BASE_URLhttps://taotoken.net/api然后用 curl 测一次curl -sS https://taotoken.net/api/v1/messages \ -H x-api-key: $TAOTOKEN_API_KEY \ -H anthropic-version: 2023-06-01 \ -H content-type: application/json \ -d { model: claude-opus-4-8, max_tokens: 64, messages: [{role:user,content:reply with pong}] }如果返回 401先检查TAOTOKEN_API_KEY是否被 shell 正确导出如果返回 404检查模型名是否与控制台模型列表一致如果返回 429说明并发或速率触发了限流需要加退避。注意 base_url 只写到 https://taotoken.net/api不要在末尾加/v1或斜杠具体路径由 SDK 或 OpenClaw 的 provider 适配层拼接。这一步过了再进 OpenClaw 的 provider 配置能省掉大量“模型不聪明”的误判。3. OpenClaw provider 配置片段模型、Key 环境变量、base_urlOpenClaw 通常读取~/.openclaw/config.yaml或项目内openclaw.yaml。下面是一份最小可用片段把 provider 指向 TaoToken并把 Claude Opus 4.8 作为长程复现的主模型同时保留一个轻量模型做摘要、分类和日志压缩# ~/.openclaw/config.yaml providers: taotoken: type: anthropic-compatible base_url: https://taotoken.net/api api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY request_timeout: 180 max_retries: 5 models: - name: claude-opus-4-8 alias: opus48 max_tokens: 8192 temperature: 0.2 top_p: 0.95 - name: claude-sonnet-4-5 alias: sonnet45 max_tokens: 4096 temperature: 0.3 top_p: 0.95 default_provider: taotoken default_model: opus48 agent: max_steps: 240 max_tool_calls_per_step: 8 tool_timeout: 300 retry: max_attempts: 6 backoff: exponential initial_delay_ms: 2000 max_delay_ms: 60000 budget: currency: USD hard_limit: 3000 warning_at: 0.7 stop_at: 0.95环境变量单独放.env或 shell profileexport TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export OPENCLAW_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export OPENCLAW_LOG_DIR./runs/neurips_shadow_eval这里的关键点有三处。第一api_key_env只写环境变量名不写 Key 本身避免日志和仓库泄露。第二base_url固定为https://taotoken.net/api不要在 YAML 里再拼/v1/messages。第三budget.hard_limit先设成 3000stop_at设成 0.95让 Agent 在接近上限时自动停止并写一份中断快照而不是等到第六天才发现账单超了。如果你还没创建 Key回到 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_provider_config 的控制台入口创建再回来填YOUR_API_KEY。4. 6 天运行命令与日志字段让每一步 Token 可归因配置通过后用一条可复现命令启动 6 天窗口。下面示例把任务名、provider、模型、天数、预算和日志文件都显式写出便于之后按 run_id 回放openclaw run \ --config ~/.openclaw/config.yaml \ --task shadow-eval-neurips-2026 \ --provider taotoken \ --model opus48 \ --max-days 6 \ --budget-usd 3000 \ --tool-policy local-only \ --log-level info \ --log-file ./runs/neurips_shadow_eval/run.jsonl如果 OpenClaw 支持断点续跑建议同时开启快照openclaw run \ --config ~/.openclaw/config.yaml \ --task shadow-eval-neurips-2026 \ --resume ./runs/neurips_shadow_eval/checkpoint.json \ --snapshot-interval 20 \ --log-file ./runs/neurips_shadow_eval/run.jsonl日志建议按 JSONL 记录每条至少包含以下字段{ ts: 2026-01-01T10:00:01.123Z, run_id: shadow-eval-neurips-2026-01, day: 1, step: 17, phase: literature_review, provider: taotoken, model: claude-opus-4-8, input_tokens: 18234, output_tokens: 2048, total_tokens: 20282, cache_read_tokens: 0, tool_calls: 3, tool_names: [paper_search, file_read, shell], latency_ms: 8421, retry_count: 0, estimated_cost_usd: 0.31, cumulative_cost_usd: 12.47, remaining_budget_usd: 2987.53, status: ok }字段设计要服务于三个问题钱花在哪个阶段、哪个模型、哪类 tool call 上。phase可以把 shadow evaluation 拆成检索、假设生成、实验设计、代码实现、结果验证、论文对比model能区分 Opus 4.8 和轻量模型tool_names能看出是不是某个检索工具反复超时导致重试烧 Tokencumulative_cost_usd和remaining_budget_usd直接决定第 5 天、第 6 天还能不能放开跑。如果日志里只有总 Token没有 phase 和 tool 维度6 天结束后你只能得到一个“花了多少”的数字无法复现为什么花这么多。5. 3000 美元预算拆分表按阶段、模型和重试次数做滚动控制原文给出的约束是 6 天窗口和 3000 美元量级预算。实际执行时不要等到最后一天才看账单建议按天、按阶段做滚动表。下面是一张可直接复制到 CSV 或 Notion 的模板具体比例按你的任务调整但字段建议保留日期阶段主模型输入 Token输出 Token工具调用重试次数单日估算成本累计成本剩余预算动作D1环境准备 论文解析opus48记录实际值记录实际值记录记录日结累计3000 - 累计不超过日预算 12%D2shadow evaluation 设计opus48记录实际值记录实际值记录记录日结累计继续扣减超过 70% 预警D3实验 scaffold 生成opus48 sonnet45记录实际值记录实际值记录记录日结累计继续扣减限制 Opus 步数D4复现实验与排错opus48记录实际值记录实际值记录记录日结累计继续扣减重试 5 次切 sonnet45D5结果交叉验证opus48记录实际值记录实际值记录记录日结累计继续扣减到达 85% 只跑验证D6论文对照 报告sonnet45记录实际值记录实际值记录记录日结累计收口到达 95% 停止生成预算控制的三个开关可以直接写在 OpenClaw 配置里budget: currency: USD hard_limit: 3000 warning_at: 0.70 degrade_at: 0.85 stop_at: 0.95 degrade_model: sonnet45 daily_soft_limit: - day: 1 usd: 360 - day: 2 usd: 480 - day: 3 usd: 600 - day: 4 usd: 660 - day: 5 usd: 540 - day: 6 usd: 360注意这些每日数字是示例模板不是某篇论文的固定拆分。实际运行时把estimated_cost_usd累加后回写到当天行如果某天重试次数异常升高优先检查工具超时和模型名错误而不是直接加预算。长程 Agent 的预算失控通常来自三类重复检索、工具报错后的无限重试、在高价模型上做低价值摘要。把这三类压住6 天窗口才有机会跑完。6. 长程复现常见排障401、404、429 与日志断点在 OpenClaw 上跑 Claude Opus 4.8 做多天任务报错不会只出现一次关键是能快速定位。下面按错误类型给排查顺序。401 认证失败日志常见{error:{type:authentication_error,message:invalid x-api-key}}处理确认TAOTOKEN_API_KEY已导出确认 OpenClaw 读的是同一个环境变量确认没有把 Key 写进config.yaml后再从文件里读错。可以执行env | grep TAOTOKEN检查。404 模型不存在日志常见{error:{type:not_found_error,message:model: claude-opus-4-8 not found}}处理不要凭记忆写模型名去控制台模型列表核对。OpenClaw 的alias可以保持不变但name必须和 provider 侧一致。429 限流日志常见{error:{type:rate_limit_error,message:rate limit exceeded}}处理在 OpenClaw 里开启指数退避并降低同一 step 的 tool call 并发。配置示例retry: max_attempts: 6 backoff: exponential initial_delay_ms: 2000 max_delay_ms: 60000 jitter: true连接超时或中断日志常见request timeout、connection reset。处理把request_timeout调到 180 秒以上检查 base_url 是否为https://taotoken.net/api不要在末尾加/v1或/v1/messages。如果日志在第 N 天断掉先看最后一条step的tool_names再决定是重跑该 tool call 还是从 checkpoint 恢复。日志断点恢复建议openclaw run \ --config ~/.openclaw/config.yaml \ --task shadow-eval-neurips-2026 \ --resume ./runs/neurips_shadow_eval/checkpoint.json \ --log-file ./runs/neurips_shadow_eval/run.resume.jsonl恢复前把run.jsonl里的cumulative_cost_usd写回预算控制器避免恢复后重复计算或漏算。7. 同一套 Key 迁移到 Claude Code、Codex 与 CC SwitchOpenClaw 跑完 provider 配置后同一套 TaoToken Key 也可以用于 Claude Code、Codex 和 CC Switch。注意不同工具的配置文件不同不要把变量名混用。Claude Code 走settings.json和ANTHROPIC_*{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-opus-4-8, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }Codex 走config.toml不要套用ANTHROPIC_*# ~/.codex/config.toml model_provider taotoken model claude-opus-4-8 [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chatCC Switch 三件套可以按下面字段填{ provider: taotoken, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: YOUR_API_KEY, model: claude-opus-4-8 }如果你在 OpenClaw 里已经把 Key 放到环境变量这里只需要在对应工具里引用同一个变量名或重新创建一把用途隔离的 Key。创建入口仍在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_api_keys 建议按“OpenClaw 长程任务”“Claude Code 日常编码”“Codex 实验脚本”分开建 Key方便按用途看消耗。8. 文末 CTA把 provider 配置、Key 和预算控制一次跑通长程科研复现的稳定性最终落在三件事provider 的 base_url 正确、Key 环境变量可读、Token 与预算字段可追踪。OpenClaw 这边把https://taotoken.net/api写进 provider把YOUR_API_KEY放进环境变量把phase、model、tool_names、cumulative_cost_usd写进 JSONL6 天窗口就不再是一笔糊涂账。下一步可以直接从这些入口继续模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_chatCoding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_coding_plan创建 API Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_api_keysClaude Code 文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentopenclaw_claude_code_doc把 provider 配置改成 TaoToken 之后OpenClaw 上的 Claude Opus 4.8 更适合做 shadow evaluation 这类长程任务模型名、base_url、预算上限、日志字段都在你手里哪天跑、哪天停、哪天降级模型都能按 6 天窗口和 3000 美元量级预算滚动控制。先测一次最小连接再上 6 天任务比直接开跑更稳。