1. 从 DeepGEMM autotune 的 401 讲起TaoToken Key 怎样接管调优 Agent 的 Token把 DeepGEMM 的 autotune Agent 接进 Claude Code 时401 invalid x-api-key往往比 CUDA 编译错误更早出现用 TaoToken 在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepgemm_agent_intro 获取 KeyBase URL 固定为 https://taotoken.net/api。最近关于 DeepGEMM、FlashMLA 以及 DeepSeek V4.1 主 Attention 算子作者的公开讨论把焦点从外围争议拉回到一个更工程化的问题优化任务一旦能被写成目标函数Agent 就会非常快地进入“生成变体—本地评测—回传摘要—继续搜索”的循环。人不会因此无事可做但角色会转向验收代码、约束边界和 Token 成本托管。这篇内容不写成热点评论而是按可跟做的路径展开先定义 DeepGEMM/FlashMLA 调优 Agent 的请求边界再分别给出 Claude Code 的settings.json、Codex 的config.toml、CC Switch 三件套配置最后落到 Agent 请求配置、本地调用命令和 Token 消耗对照表。核心原则只有两个第一所有编译、benchmark、profiler、SQL 和验收命令都由读者在本地或隔离 runner 执行Agent 只接收摘要结果第二调优 Agent 调用大模型之前统一从 TaoToken 官网获取 Key把 Base URL 收敛到https://taotoken.net/api。在 Token 成本托管者视角里DeepGEMM 调优不是“问模型一个答案”而是持续多轮的实验管理。每一轮可能包含读取当前 kernel 配置tile size、swizzle、cluster、pipeline stage、cache hint生成下一组候选参数或 CUTLASS/DeepGEMM 模板差异在本地运行 correctness 与 benchmark读取 profiler 摘要例如 occupancy、DRAM throughput、SM busy、register spill根据目标函数打分决定保留、回滚或停止。如果把这些内容原样塞进上下文Token 会迅速失控。更合理的方式是Agent 只拿到经过裁剪的 top-k 结果、错误摘要和 diff 请求完整的日志留在本地。TaoToken 在这个流程里承担的是统一 Key 和 Base URL 的托管入口而不是让每个脚本、每个工具、每个 shell 各自维护一套供应商配置。2. 目标函数与验收边界DeepGEMM/FlashMLA 调优 Agent 应该被允许做什么DeepGEMM、FlashMLA 和主 Attention 算子的共同点是它们都有明确的量化目标。延迟、吞吐、显存占用、数值误差、编译失败次数、回滚次数这些都可以写进目标函数。也正因为如此Agent 非常适合做高频搜索但前提是边界要清楚。调优 Agent 的职责应该被限制在“生成候选配置、解释 profiler 摘要、提出下一轮实验”。它不应该获得直接连接生产数据库、生产推理集群或线上配置中心的权限。所有 SQL、benchmark、编译、profiler 命令都在本地执行结果文件再由人工或验收脚本读取。一个可用的目标函数可以写成这样# objective.py def score(result, tol1e-3): latency result[latency_ms] tflops result[tflops] max_abs_error result[max_abs_error] compile_fail result.get(compile_fail, 0) penalty 0.0 if max_abs_error tol: penalty 1000.0 * (max_abs_error - tol) / tol if compile_fail: penalty 50.0 * compile_fail # 延迟越低越好吞吐越高越好权重按你的硬件与业务目标调整 return latency - 0.01 * tflops penalty这个目标函数不需要 Agent 直接改线上系统。它只要求本地 runner 产出 JSON 结果{ case: deepseek_v41_main_attention, shape: batch8, heads128, seq8192, dim128, dtype: bf16, latency_ms: 1.82, tflops: 412.5, max_abs_error: 0.00042, compile_fail: 0, config: { tile_m: 128, tile_n: 128, pipeline_stages: 4, swizzle: 128B } }调优 Agent 只应该看到这个 JSON 的摘要版本例如去掉完整 profiler 原始 trace只保留 top 10 指标和异常栈前几行。这样既能降低 Token又能减少无关噪声对下一轮生成的影响。3. 接入 TaoTokenKey、Base URL 与本地环境的最小闭环在调优 Agent 调用大模型之前先去 TaoToken 官网获取 Keyhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepgemm_key_setup 。拿到 Key 后不要把 Key 写进仓库也不要让 Agent 读取到真实 Key。推荐用环境变量注入本地 shell 只在当前会话生效。Base URL 统一使用https://taotoken.net/api环境变量可以这样设置# 本地终端执行不要把真实 Key 提交到仓库 export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api # 可选给 Claude Code 使用注意不要把它写到 Codex 的配置里 export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY这里要强调一个常见错配Claude Code 使用ANTHROPIC_*系列变量Codex 使用自己的config.toml与model_providers。不要把ANTHROPIC_BASE_URL或ANTHROPIC_AUTH_TOKEN填到 Codex 的 provider 配置里否则很容易出现 401、404 或模型找不到。最小闭环可以概括为在 TaoToken 官网获取 Key在本地终端导出YOUR_API_KEYClaude Code 通过settings.json读取ANTHROPIC_*Codex 通过config.toml的model_providers读取TAOTOKEN_API_KEYCC Switch 只维护供应商、Key、Base URL 三件套不同工具生成不同配置Agent 只返回配置 diff 和摘要不返回完整日志。4. Claude Code settings.json用 ANTHROPIC_* 固定算子 Agent 的模型入口如果你的调优 Agent 跑在 Claude Code 里优先使用项目级或用户级settings.json。下面是一份可复制的骨架模型名请按 TaoToken 控制台里实际可用的模型 ID 替换。{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_CLAUDE_MODEL_ID, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: YOUR_FAST_MODEL_ID }, permissions: { allow: [ Bash(python bench_deepgemm.py:*), Bash(python verify_kernel.py:*), Bash(python objective.py:*), Read(./runs/**), Write(./runs/**) ], deny: [ Bash(kubectl:*), Bash(mysql:*), Bash(psql:*), Bash(docker push:*), Bash(curl *production*) ] } }这份配置的意图很明确允许 Agent 读取本地runs/结果、调用验收脚本、生成新的实验配置禁止它直接操作生产集群、生产数据库或推送镜像。SQL 和 benchmark 命令由读者本地执行Agent 只拿结果摘要。如果你使用的是项目级.claude/settings.json可以把ANTHROPIC_*放在项目配置里如果希望所有项目共用就放在用户级配置里。切换项目时如果发现仍然请求到旧供应商先用下面的命令检查当前 shell 是否残留旧变量env | grep -E ANTHROPIC|TAOTOKEN|OPENAI | sed -E s/(KEY|TOKEN).*/\1***/重点看ANTHROPIC_BASE_URL是否仍然是旧地址。如果是重新打开终端或显式unset后再从 CC Switch 加载当前 profile。5. Codex config.toml用 model_providers 指向 TaoToken不要混用 ANTHROPIC_*Codex 的配置路径通常在~/.codex/config.toml。它不使用ANTHROPIC_*而是通过model_providers指定供应商。下面是一份可复制的骨架model YOUR_CODEX_MODEL_ID model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat然后在本地终端导出 Keyexport TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY codex --config ~/.codex/config.toml如果你希望 Codex 读取其他环境变量名可以把env_key改成你实际导出的变量名但要保证两者一致。常见报错和排查方向如下现象可能原因检查方式修复Codex 返回 401env_key指向的变量未导出echo $TAOTOKEN_API_KEY在当前 shell 重新exportCodex 返回 404base_url多写了/v1或路径重复检查config.toml保持https://taotoken.net/api路径由工具拼接模型不存在model与控制台模型 ID 不一致打开 TaoToken 模型对话页核对替换为实际模型 ID切换后仍走旧供应商CC Switch 或 shell 缓存旧配置envgrep -E OPENAI请求格式错误wire_api与模型接口不匹配查看 Codex 日志按控制台说明调整为对应接口再次强调不要在 Codex 里配置ANTHROPIC_BASE_URL。Claude Code 用ANTHROPIC_*Codex 用config.toml这是两条独立路径。6. CC Switch 三件套供应商、Key、Base URL 的切换纪律如果你用 CC Switch 管理多个 AI 编程工具建议把它当成“配置分发器”而不是“配置混合器”。三件套只维护三项provider_name: TaoToken api_key: YOUR_API_KEY base_url: https://taotoken.net/api然后为不同工具生成不同 profileClaude Code profile生成或更新settings.json写入ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api、ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEYCodex profile生成或更新config.toml写入model_providertaotoken、base_urlhttps://taotoken.net/api、env_keyTAOTOKEN_API_KEY通用环境变量 profile只导出TAOTOKEN_API_KEY不覆盖ANTHROPIC_*避免污染 Codex。切换后做一个 10 秒检查# 检查当前 Claude Code 配置是否指向 TaoToken grep -R ANTHROPIC_BASE_URL ~/.claude/settings.json .claude/settings.json 2/dev/null # 检查当前 Codex provider grep -n base_url\|model_provider\|env_key ~/.codex/config.toml 2/dev/null # 检查环境变量是否泄漏 env | grep -E ANTHROPIC|TAOTOKEN|OPENAI | sed -E s/(KEY|TOKEN).*/\1***/如果 CC Switch 的某个版本 UI 名称与这里不同以实际界面为准但三件套的含义不变供应商名称、API Key、Base URL。不要在 Codex 的env_key里填ANTHROPIC_AUTH_TOKEN也不要在 Claude Code 的ANTHROPIC_BASE_URL里填 Codex 的 provider 名。7. 调优 Agent 请求模板与本地 benchmark 命令下面给出一份 DeepGEMM/FlashMLA 调优 Agent 的请求配置。它的重点是限制上下文长度、明确输出格式、让 Agent 只输出下一轮可执行 diff。# agent_config.yaml project: deepgemm_attention_tuning provider: name: taotoken base_url: https://taotoken.net/api api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY budget: max_rounds: 30 max_input_tokens_per_round: 12000 max_output_tokens_per_round: 3000 stop_when: correctness_error_gt: 1e-3 no_improve_rounds: 5 acceptance: local_only: true forbidden_commands: - kubectl - mysql - psql - docker pushAgent 请求体可以这样写{ model: YOUR_MODEL_ID, messages: [ { role: system, content: 你是 DeepGEMM/FlashMLA 调优 Agent。只输出下一轮配置差异、本地 benchmark 命令参数和验收关注点。不要输出完整 profiler trace不要请求生产库权限不要生成 shell 脚本直接连接线上系统。 }, { role: user, content: 目标优化 DeepSeek V4.1 主 Attention 算子在 bf16 下的吞吐与延迟。约束max_abs_error1e-3。当前 top3 结果摘要1) tile_m128,tile_n128,pipeline4,latency1.82ms,tflops412.52) tile_m64,tile_n128,pipeline5,latency1.91ms,tflops398.23) tile_m128,tile_n64,pipeline3,latency2.05ms,tflops370.1。请给出下一轮候选配置和本地验证命令。 } ], temperature: 0.2, max_tokens: 3000 }本地调用命令如下。注意 Key 来自环境变量不写死在命令里export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY curl -sS https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d agent_request.json \ | jq -r .choices[0].message.content拿到 Agent 给出的候选配置后由你在本地执行 benchmark。下面命令中的脚本名和参数请按你的工程实际替换# 本地或隔离 runner 执行Agent 不直连生产库、不直连线上集群 python bench_deepgemm.py \ --case cases/deepseek_v41_main_attention.json \ --config configs/candidate_$(date %s).json \ --out runs/attn_$(date %s).json python verify_kernel.py \ --result runs/attn_latest.json \ --tol 1e-3所有 SQL、benchmark、编译和 profiler 命令都由读者本地执行。Agent 只接收runs/attn_latest.json的摘要字段例如延迟、吞吐、误差、编译失败次数和 top-k profiler 指标。8. Token 消耗对照表从全量日志到目标函数验收Token 成本托管的关键不是“少问模型”而是“每轮只给模型必要信息”。下面是一份按 30 轮实验估算的对照表用于选择你的默认策略。实际 Token 会随模型、语言、日志长度和提示词结构变化这里是工程估算不是平台承诺。策略每轮输入 Token 估算每轮输出 Token 估算30 轮总 Token 估算适用阶段备注全量 profiler 完整编译日志20k-35k4k-8k720k-1.29M排障初期噪声最大最容易让 Agent 抓错重点只回传 top-k 结果 错误摘要8k-12k2k-4k300k-480k默认调优推荐作为 DeepGEMM/FlashMLA 主策略系统提示缓存 diff 请求5k-8k1.5k-2.5k195k-315k稳定搜索期要求系统提示前缀固定候选只传 diff目标函数打分 只问验收2k-4k1k-2k90k-180k后期收敛人负责目标函数Agent 只解释失败原因要把 Token 成本托管做得更稳可以在本地维护一个token_budget.json每轮记录实际用量{ round: 12, input_tokens: 9320, output_tokens: 1840, cache_read_tokens: 4800, model: YOUR_MODEL_ID, strategy: topk_summary_diff, result_file: runs/attn_1710000000.json }每次 Agent 请求前先检查当前轮预算是否超过max_input_tokens_per_round。如果超过不要继续追加日志而是先把上一轮结果压缩成固定模板指标 top 5、配置 diff、错误栈前 5 行、下一步问题。TaoToken 的 Key 和 Base URL 统一后你可以在一个地方观察调用入口而不是在多个工具的配置文件里来回排查。需要统一入口时可以从 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepgemm_token_budget 进入控制台或文档。9. 验收代码示例人类把关目标函数Agent 负责搜索当 Agent 能快速生成候选配置后人的核心工作就从“手写每一个 kernel 变体”转向“写验收门禁”。下面是一个简化的验收脚本用于读取本地 benchmark 结果检查数值误差和吞吐门槛。#!/usr/bin/env python3 # verify_kernel.py import json import sys from pathlib import Path def load_result(path: str) - dict: return json.loads(Path(path).read_text(encodingutf-8)) def verify(result: dict, tol: float 1e-3) - tuple[bool, str]: max_abs_error result.get(max_abs_error) latency_ms result.get(latency_ms) tflops result.get(tflops) compile_fail result.get(compile_fail, 0) if max_abs_error is None or latency_ms is None or tflops is None: return False, 缺少 max_abs_error / latency_ms / tflops 字段 if compile_fail 0: return False, f编译失败次数 {compile_fail}直接拒绝 if max_abs_error tol: return False, f数值误差 {max_abs_error} 超过容差 {tol} # 这里的吞吐门槛按你的 GPU、shape 和 baseline 自行设置 min_tflops result.get(min_tflops, 0) if tflops min_tflops: return False, f吞吐 {tflops} 低于门槛 {min_tflops} return True, pass if __name__ __main__: if len(sys.argv) 2: print(usage: python verify_kernel.py result.json [tol]) raise SystemExit(2) result_path sys.argv[1] tolerance float(sys.argv[2]) if len(sys.argv) 2 else 1e-3 result load_result(result_path) ok, message verify(result, tolerance) print(json.dumps({ok: ok, message: message}, ensure_asciiFalse)) raise SystemExit(0 if ok else 1)这个脚本不连接生产数据库不连接线上推理集群只读本地 JSON。它可以被 CI、pre-commit 或人工验收调用。Agent 负责提出候选验收脚本负责给出门禁结果。这样即使优化任务被高度自动化人仍然掌握目标函数、容差、吞吐门槛和回滚策略。对于 DeepGEMM、FlashMLA 和主 Attention 算子建议至少保留三类验收数值正确性max_abs_error、max_rel_error、是否出现 NaN性能指标延迟、吞吐、显存峰值、occupancy、DRAM throughput工程稳定性编译是否通过、是否依赖特定 CUDA 版本、是否可复现。把这三类写成固定 JSON schema 后Agent 的每轮输出就能被稳定比较Token 消耗也更容易控制。10. 上线前检查与 CTA模型对话 → Coding Plan → 创建 Key → Claude Code 文档在真正把 DeepGEMM 调优 Agent 跑起来之前按下面顺序检查Claude Code 的settings.json是否只使用ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api和ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEYCodex 的config.toml是否只使用model_providers.taotoken并且没有混入ANTHROPIC_*CC Switch 三件套是否统一为供应商TaoToken、KeyYOUR_API_KEY、Base URLhttps://taotoken.net/apiAgent 权限是否禁止直连生产库、生产集群和推送镜像本地 benchmark、验收脚本和 Token 预算文件是否已经能独立运行每轮请求是否只回传 top-k 摘要、diff 和错误前几行而不是完整 profiler trace。如果你希望先验证模型响应格式再去配置具体工具可以按下面路径操作先在模型对话页确认模型 ID 和返回结构访问 https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepgemm_agent_chat 然后根据调优频率选择 Coding Plan访问 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepgemm_agent_coding_plan 接着在控制台创建或管理 Key访问 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepgemm_agent_api_keys 最后按 Claude Code 文档把settings.json和ANTHROPIC_*接入访问 https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepgemm_agent_claude_code_doc 。这样DeepGEMM/FlashMLA 调优 Agent 的 Token 入口、工具配置和本地验收门禁就能形成一条可复现、可审计、可替换的工程链路。
用 TaoToken Key 托管 DeepGEMM 调优 Agent 的 Token
1. 从 DeepGEMM autotune 的 401 讲起TaoToken Key 怎样接管调优 Agent 的 Token把 DeepGEMM 的 autotune Agent 接进 Claude Code 时401 invalid x-api-key往往比 CUDA 编译错误更早出现用 TaoToken 在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepgemm_agent_intro 获取 KeyBase URL 固定为 https://taotoken.net/api。最近关于 DeepGEMM、FlashMLA 以及 DeepSeek V4.1 主 Attention 算子作者的公开讨论把焦点从外围争议拉回到一个更工程化的问题优化任务一旦能被写成目标函数Agent 就会非常快地进入“生成变体—本地评测—回传摘要—继续搜索”的循环。人不会因此无事可做但角色会转向验收代码、约束边界和 Token 成本托管。这篇内容不写成热点评论而是按可跟做的路径展开先定义 DeepGEMM/FlashMLA 调优 Agent 的请求边界再分别给出 Claude Code 的settings.json、Codex 的config.toml、CC Switch 三件套配置最后落到 Agent 请求配置、本地调用命令和 Token 消耗对照表。核心原则只有两个第一所有编译、benchmark、profiler、SQL 和验收命令都由读者在本地或隔离 runner 执行Agent 只接收摘要结果第二调优 Agent 调用大模型之前统一从 TaoToken 官网获取 Key把 Base URL 收敛到https://taotoken.net/api。在 Token 成本托管者视角里DeepGEMM 调优不是“问模型一个答案”而是持续多轮的实验管理。每一轮可能包含读取当前 kernel 配置tile size、swizzle、cluster、pipeline stage、cache hint生成下一组候选参数或 CUTLASS/DeepGEMM 模板差异在本地运行 correctness 与 benchmark读取 profiler 摘要例如 occupancy、DRAM throughput、SM busy、register spill根据目标函数打分决定保留、回滚或停止。如果把这些内容原样塞进上下文Token 会迅速失控。更合理的方式是Agent 只拿到经过裁剪的 top-k 结果、错误摘要和 diff 请求完整的日志留在本地。TaoToken 在这个流程里承担的是统一 Key 和 Base URL 的托管入口而不是让每个脚本、每个工具、每个 shell 各自维护一套供应商配置。2. 目标函数与验收边界DeepGEMM/FlashMLA 调优 Agent 应该被允许做什么DeepGEMM、FlashMLA 和主 Attention 算子的共同点是它们都有明确的量化目标。延迟、吞吐、显存占用、数值误差、编译失败次数、回滚次数这些都可以写进目标函数。也正因为如此Agent 非常适合做高频搜索但前提是边界要清楚。调优 Agent 的职责应该被限制在“生成候选配置、解释 profiler 摘要、提出下一轮实验”。它不应该获得直接连接生产数据库、生产推理集群或线上配置中心的权限。所有 SQL、benchmark、编译、profiler 命令都在本地执行结果文件再由人工或验收脚本读取。一个可用的目标函数可以写成这样# objective.py def score(result, tol1e-3): latency result[latency_ms] tflops result[tflops] max_abs_error result[max_abs_error] compile_fail result.get(compile_fail, 0) penalty 0.0 if max_abs_error tol: penalty 1000.0 * (max_abs_error - tol) / tol if compile_fail: penalty 50.0 * compile_fail # 延迟越低越好吞吐越高越好权重按你的硬件与业务目标调整 return latency - 0.01 * tflops penalty这个目标函数不需要 Agent 直接改线上系统。它只要求本地 runner 产出 JSON 结果{ case: deepseek_v41_main_attention, shape: batch8, heads128, seq8192, dim128, dtype: bf16, latency_ms: 1.82, tflops: 412.5, max_abs_error: 0.00042, compile_fail: 0, config: { tile_m: 128, tile_n: 128, pipeline_stages: 4, swizzle: 128B } }调优 Agent 只应该看到这个 JSON 的摘要版本例如去掉完整 profiler 原始 trace只保留 top 10 指标和异常栈前几行。这样既能降低 Token又能减少无关噪声对下一轮生成的影响。3. 接入 TaoTokenKey、Base URL 与本地环境的最小闭环在调优 Agent 调用大模型之前先去 TaoToken 官网获取 Keyhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepgemm_key_setup 。拿到 Key 后不要把 Key 写进仓库也不要让 Agent 读取到真实 Key。推荐用环境变量注入本地 shell 只在当前会话生效。Base URL 统一使用https://taotoken.net/api环境变量可以这样设置# 本地终端执行不要把真实 Key 提交到仓库 export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api # 可选给 Claude Code 使用注意不要把它写到 Codex 的配置里 export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY这里要强调一个常见错配Claude Code 使用ANTHROPIC_*系列变量Codex 使用自己的config.toml与model_providers。不要把ANTHROPIC_BASE_URL或ANTHROPIC_AUTH_TOKEN填到 Codex 的 provider 配置里否则很容易出现 401、404 或模型找不到。最小闭环可以概括为在 TaoToken 官网获取 Key在本地终端导出YOUR_API_KEYClaude Code 通过settings.json读取ANTHROPIC_*Codex 通过config.toml的model_providers读取TAOTOKEN_API_KEYCC Switch 只维护供应商、Key、Base URL 三件套不同工具生成不同配置Agent 只返回配置 diff 和摘要不返回完整日志。4. Claude Code settings.json用 ANTHROPIC_* 固定算子 Agent 的模型入口如果你的调优 Agent 跑在 Claude Code 里优先使用项目级或用户级settings.json。下面是一份可复制的骨架模型名请按 TaoToken 控制台里实际可用的模型 ID 替换。{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: YOUR_CLAUDE_MODEL_ID, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: YOUR_FAST_MODEL_ID }, permissions: { allow: [ Bash(python bench_deepgemm.py:*), Bash(python verify_kernel.py:*), Bash(python objective.py:*), Read(./runs/**), Write(./runs/**) ], deny: [ Bash(kubectl:*), Bash(mysql:*), Bash(psql:*), Bash(docker push:*), Bash(curl *production*) ] } }这份配置的意图很明确允许 Agent 读取本地runs/结果、调用验收脚本、生成新的实验配置禁止它直接操作生产集群、生产数据库或推送镜像。SQL 和 benchmark 命令由读者本地执行Agent 只拿结果摘要。如果你使用的是项目级.claude/settings.json可以把ANTHROPIC_*放在项目配置里如果希望所有项目共用就放在用户级配置里。切换项目时如果发现仍然请求到旧供应商先用下面的命令检查当前 shell 是否残留旧变量env | grep -E ANTHROPIC|TAOTOKEN|OPENAI | sed -E s/(KEY|TOKEN).*/\1***/重点看ANTHROPIC_BASE_URL是否仍然是旧地址。如果是重新打开终端或显式unset后再从 CC Switch 加载当前 profile。5. Codex config.toml用 model_providers 指向 TaoToken不要混用 ANTHROPIC_*Codex 的配置路径通常在~/.codex/config.toml。它不使用ANTHROPIC_*而是通过model_providers指定供应商。下面是一份可复制的骨架model YOUR_CODEX_MODEL_ID model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat然后在本地终端导出 Keyexport TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY codex --config ~/.codex/config.toml如果你希望 Codex 读取其他环境变量名可以把env_key改成你实际导出的变量名但要保证两者一致。常见报错和排查方向如下现象可能原因检查方式修复Codex 返回 401env_key指向的变量未导出echo $TAOTOKEN_API_KEY在当前 shell 重新exportCodex 返回 404base_url多写了/v1或路径重复检查config.toml保持https://taotoken.net/api路径由工具拼接模型不存在model与控制台模型 ID 不一致打开 TaoToken 模型对话页核对替换为实际模型 ID切换后仍走旧供应商CC Switch 或 shell 缓存旧配置envgrep -E OPENAI请求格式错误wire_api与模型接口不匹配查看 Codex 日志按控制台说明调整为对应接口再次强调不要在 Codex 里配置ANTHROPIC_BASE_URL。Claude Code 用ANTHROPIC_*Codex 用config.toml这是两条独立路径。6. CC Switch 三件套供应商、Key、Base URL 的切换纪律如果你用 CC Switch 管理多个 AI 编程工具建议把它当成“配置分发器”而不是“配置混合器”。三件套只维护三项provider_name: TaoToken api_key: YOUR_API_KEY base_url: https://taotoken.net/api然后为不同工具生成不同 profileClaude Code profile生成或更新settings.json写入ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api、ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEYCodex profile生成或更新config.toml写入model_providertaotoken、base_urlhttps://taotoken.net/api、env_keyTAOTOKEN_API_KEY通用环境变量 profile只导出TAOTOKEN_API_KEY不覆盖ANTHROPIC_*避免污染 Codex。切换后做一个 10 秒检查# 检查当前 Claude Code 配置是否指向 TaoToken grep -R ANTHROPIC_BASE_URL ~/.claude/settings.json .claude/settings.json 2/dev/null # 检查当前 Codex provider grep -n base_url\|model_provider\|env_key ~/.codex/config.toml 2/dev/null # 检查环境变量是否泄漏 env | grep -E ANTHROPIC|TAOTOKEN|OPENAI | sed -E s/(KEY|TOKEN).*/\1***/如果 CC Switch 的某个版本 UI 名称与这里不同以实际界面为准但三件套的含义不变供应商名称、API Key、Base URL。不要在 Codex 的env_key里填ANTHROPIC_AUTH_TOKEN也不要在 Claude Code 的ANTHROPIC_BASE_URL里填 Codex 的 provider 名。7. 调优 Agent 请求模板与本地 benchmark 命令下面给出一份 DeepGEMM/FlashMLA 调优 Agent 的请求配置。它的重点是限制上下文长度、明确输出格式、让 Agent 只输出下一轮可执行 diff。# agent_config.yaml project: deepgemm_attention_tuning provider: name: taotoken base_url: https://taotoken.net/api api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY budget: max_rounds: 30 max_input_tokens_per_round: 12000 max_output_tokens_per_round: 3000 stop_when: correctness_error_gt: 1e-3 no_improve_rounds: 5 acceptance: local_only: true forbidden_commands: - kubectl - mysql - psql - docker pushAgent 请求体可以这样写{ model: YOUR_MODEL_ID, messages: [ { role: system, content: 你是 DeepGEMM/FlashMLA 调优 Agent。只输出下一轮配置差异、本地 benchmark 命令参数和验收关注点。不要输出完整 profiler trace不要请求生产库权限不要生成 shell 脚本直接连接线上系统。 }, { role: user, content: 目标优化 DeepSeek V4.1 主 Attention 算子在 bf16 下的吞吐与延迟。约束max_abs_error1e-3。当前 top3 结果摘要1) tile_m128,tile_n128,pipeline4,latency1.82ms,tflops412.52) tile_m64,tile_n128,pipeline5,latency1.91ms,tflops398.23) tile_m128,tile_n64,pipeline3,latency2.05ms,tflops370.1。请给出下一轮候选配置和本地验证命令。 } ], temperature: 0.2, max_tokens: 3000 }本地调用命令如下。注意 Key 来自环境变量不写死在命令里export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY curl -sS https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d agent_request.json \ | jq -r .choices[0].message.content拿到 Agent 给出的候选配置后由你在本地执行 benchmark。下面命令中的脚本名和参数请按你的工程实际替换# 本地或隔离 runner 执行Agent 不直连生产库、不直连线上集群 python bench_deepgemm.py \ --case cases/deepseek_v41_main_attention.json \ --config configs/candidate_$(date %s).json \ --out runs/attn_$(date %s).json python verify_kernel.py \ --result runs/attn_latest.json \ --tol 1e-3所有 SQL、benchmark、编译和 profiler 命令都由读者本地执行。Agent 只接收runs/attn_latest.json的摘要字段例如延迟、吞吐、误差、编译失败次数和 top-k profiler 指标。8. Token 消耗对照表从全量日志到目标函数验收Token 成本托管的关键不是“少问模型”而是“每轮只给模型必要信息”。下面是一份按 30 轮实验估算的对照表用于选择你的默认策略。实际 Token 会随模型、语言、日志长度和提示词结构变化这里是工程估算不是平台承诺。策略每轮输入 Token 估算每轮输出 Token 估算30 轮总 Token 估算适用阶段备注全量 profiler 完整编译日志20k-35k4k-8k720k-1.29M排障初期噪声最大最容易让 Agent 抓错重点只回传 top-k 结果 错误摘要8k-12k2k-4k300k-480k默认调优推荐作为 DeepGEMM/FlashMLA 主策略系统提示缓存 diff 请求5k-8k1.5k-2.5k195k-315k稳定搜索期要求系统提示前缀固定候选只传 diff目标函数打分 只问验收2k-4k1k-2k90k-180k后期收敛人负责目标函数Agent 只解释失败原因要把 Token 成本托管做得更稳可以在本地维护一个token_budget.json每轮记录实际用量{ round: 12, input_tokens: 9320, output_tokens: 1840, cache_read_tokens: 4800, model: YOUR_MODEL_ID, strategy: topk_summary_diff, result_file: runs/attn_1710000000.json }每次 Agent 请求前先检查当前轮预算是否超过max_input_tokens_per_round。如果超过不要继续追加日志而是先把上一轮结果压缩成固定模板指标 top 5、配置 diff、错误栈前 5 行、下一步问题。TaoToken 的 Key 和 Base URL 统一后你可以在一个地方观察调用入口而不是在多个工具的配置文件里来回排查。需要统一入口时可以从 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepgemm_token_budget 进入控制台或文档。9. 验收代码示例人类把关目标函数Agent 负责搜索当 Agent 能快速生成候选配置后人的核心工作就从“手写每一个 kernel 变体”转向“写验收门禁”。下面是一个简化的验收脚本用于读取本地 benchmark 结果检查数值误差和吞吐门槛。#!/usr/bin/env python3 # verify_kernel.py import json import sys from pathlib import Path def load_result(path: str) - dict: return json.loads(Path(path).read_text(encodingutf-8)) def verify(result: dict, tol: float 1e-3) - tuple[bool, str]: max_abs_error result.get(max_abs_error) latency_ms result.get(latency_ms) tflops result.get(tflops) compile_fail result.get(compile_fail, 0) if max_abs_error is None or latency_ms is None or tflops is None: return False, 缺少 max_abs_error / latency_ms / tflops 字段 if compile_fail 0: return False, f编译失败次数 {compile_fail}直接拒绝 if max_abs_error tol: return False, f数值误差 {max_abs_error} 超过容差 {tol} # 这里的吞吐门槛按你的 GPU、shape 和 baseline 自行设置 min_tflops result.get(min_tflops, 0) if tflops min_tflops: return False, f吞吐 {tflops} 低于门槛 {min_tflops} return True, pass if __name__ __main__: if len(sys.argv) 2: print(usage: python verify_kernel.py result.json [tol]) raise SystemExit(2) result_path sys.argv[1] tolerance float(sys.argv[2]) if len(sys.argv) 2 else 1e-3 result load_result(result_path) ok, message verify(result, tolerance) print(json.dumps({ok: ok, message: message}, ensure_asciiFalse)) raise SystemExit(0 if ok else 1)这个脚本不连接生产数据库不连接线上推理集群只读本地 JSON。它可以被 CI、pre-commit 或人工验收调用。Agent 负责提出候选验收脚本负责给出门禁结果。这样即使优化任务被高度自动化人仍然掌握目标函数、容差、吞吐门槛和回滚策略。对于 DeepGEMM、FlashMLA 和主 Attention 算子建议至少保留三类验收数值正确性max_abs_error、max_rel_error、是否出现 NaN性能指标延迟、吞吐、显存峰值、occupancy、DRAM throughput工程稳定性编译是否通过、是否依赖特定 CUDA 版本、是否可复现。把这三类写成固定 JSON schema 后Agent 的每轮输出就能被稳定比较Token 消耗也更容易控制。10. 上线前检查与 CTA模型对话 → Coding Plan → 创建 Key → Claude Code 文档在真正把 DeepGEMM 调优 Agent 跑起来之前按下面顺序检查Claude Code 的settings.json是否只使用ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api和ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEYCodex 的config.toml是否只使用model_providers.taotoken并且没有混入ANTHROPIC_*CC Switch 三件套是否统一为供应商TaoToken、KeyYOUR_API_KEY、Base URLhttps://taotoken.net/apiAgent 权限是否禁止直连生产库、生产集群和推送镜像本地 benchmark、验收脚本和 Token 预算文件是否已经能独立运行每轮请求是否只回传 top-k 摘要、diff 和错误前几行而不是完整 profiler trace。如果你希望先验证模型响应格式再去配置具体工具可以按下面路径操作先在模型对话页确认模型 ID 和返回结构访问 https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepgemm_agent_chat 然后根据调优频率选择 Coding Plan访问 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepgemm_agent_coding_plan 接着在控制台创建或管理 Key访问 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepgemm_agent_api_keys 最后按 Claude Code 文档把settings.json和ANTHROPIC_*接入访问 https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdeepgemm_agent_claude_code_doc 。这样DeepGEMM/FlashMLA 调优 Agent 的 Token 入口、工具配置和本地验收门禁就能形成一条可复现、可审计、可替换的工程链路。