1. Android Bench 发布后Android 开发者真正要解决的问题Android Bench 是 Google 官方针对 Android 开发场景推出的 LLM 评测基准它用真实 GitHub Android 库里的任务来考察模型能力覆盖版本升级破坏性变更、可穿戴设备网络连接、Jetpack Compose 迁移等场景通过单元测试或插桩测试验证结果。首批结果显示各模型任务完成率在 16% 到 72% 之间差距相当大。这意味着一个现实问题你在 Android Studio 里随手选的模型可能根本搞不定你项目里的 Compose 迁移或 AGP 升级。对 Android 开发者来说Android Bench 的价值不是看排行榜热闹而是把它变成自己团队的选型依据。你需要一套可复制的流程在 Android Studio 和 Jetpack Compose 项目里接入 LLM 评测用统一的 Key/API 通道跑通一次基准调用再根据结果决定长期用哪个模型。这篇就交付这套骨架包括 settings.json、config.toml 配置和一次可验证的评测请求。适合谁正在用或准备用 AI 辅助写 Compose 的 Android 工程师、需要给团队选 LLM 的技术负责人、想把 Android Bench 任务接进 CI 的 DevOps。下面从接入通道开始一步步跑通。2. TaoToken 前置统一 Key 与 API 通道Android Bench 本身是评测方法和数据集真正跑评测时你还是要调用某个 LLM。如果每个模型都单独申请 Key、单独改 base URLAndroid Studio 里的配置会变得很难维护。TaoToken 在这里的角色是统一通道一个 Key 走多个模型base URL 固定Android Studio、命令行、CI 脚本共用同一套配置。你需要先拿到 API Key。打开 https://taotoken.net/api-keys 创建复制出来保存好。注意这个 Key 只在创建时完整显示一次丢了就重新生成。控制台在 https://taotoken.net/console 可以看调用量和余额。接入地址分两个官网入口是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 基址是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址后面不加 UTM 参数否则部分客户端会把查询串拼进请求路径导致 404。注意Android Studio 的 AI 配置里填 base URL 时通常要求以/v1结尾或由客户端自动补全。TaoToken 的 API 基址填https://taotoken.net/api如果客户端报 404先检查是不是多拼了斜杠或少了版本段。模型选择上Android Bench 首批里 Gemini 3.1 Pro 平均分最高Claude Opus 4.6 紧随其后。你可以先在 https://taotoken.net/models 用对话方式快速对比这两个模型对 Compose 代码的理解再决定哪个进你的评测流水线。模型对话入口https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 。3. 可复制配置settings.json 与 config.toml 骨架Android Studio 的 AI 助手配置和命令行评测工具的配置格式不同这里给两份骨架。先说明Android Studio 不同版本对 AI 配置的字段名有差异下面以通用结构为准你按自己版本微调字段名值不变。3.1 Android Studio 侧 settings.json 骨架Android Studio 的配置一般放在用户目录下的配置文件夹里Windows 是%APPDATA%\Google\AndroidStudio版本\optionsmacOS 是~/Library/Application Support/Google/AndroidStudio版本/options。新建或修改settings.json{ aiAssistant: { provider: openai-compatible, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: sk-你的TaoTokenKey, model: gemini-3.1-pro, timeoutSeconds: 120, maxTokens: 8192, temperature: 0.2 }, androidBench: { enabled: true, taskSource: https://github.com/android-bench/android-bench, verifyWith: [unitTest, instrumentedTest], reportPath: ./build/android-bench-report.json } }几个参数说明temperature设 0.2 是因为评测任务要的是稳定复现不是创意maxTokens给 8192 是因为 Compose 迁移任务经常要输出整段文件timeoutSeconds给 120 是因为复杂任务推理时间长默认 30 秒容易断。3.2 命令行评测工具 config.toml 骨架如果你要把 Android Bench 任务接进 CI用命令行工具更合适。下面这份config.toml放在项目根目录[provider] name taotoken base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoTokenKey model claude-opus-4.6 [bench] dataset android-bench tasks [compose-migration, agp-upgrade, wear-network] verify [unit, instrumented] concurrency 2 retry 2 [report] format json output ./build/android-bench-report.json include_traces trueconcurrency设 2 是保守值因为插桩测试要起模拟器并发太高会互相抢资源。retry设 2 是因为网络抖动或模型偶发超时重试能提高评测稳定性。include_traces打开后报告里会带模型推理轨迹方便你人工审查它是不是真的在推理而不是猜。提示两份配置里的 Key 都不要提交到 Git。用环境变量TAOTOKEN_API_KEY注入配置文件里写api_key ${TAOTOKEN_API_KEY}大多数工具支持这种占位符。4. 验证请求跑通一次 Android Bench 评测调用配置写完先别急着跑全量。用一条最小请求验证通道是否通。下面用 curl 模拟一次评测调用任务是一个 Compose 迁移片段curl -X POST https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer $TAOTOKEN_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: gemini-3.1-pro, messages: [ { role: system, content: 你是 Android 开发助手只输出可编译的 Kotlin 代码不要解释。 }, { role: user, content: 把下面这段基于 View 的布局迁移到 Jetpack Compose保持原有交互逻辑\n\nLinearLayout ....../LinearLayout } ], temperature: 0.2, max_tokens: 4096 }成功的话你会拿到一个 JSONchoices[0].message.content里是 Compose 代码。把这段代码贴进你的 Compose 项目跑一次./gradlew :app:testDebugUnitTest看单元测试是否通过。这就是 Android Bench 的核心验证逻辑模型输出代码测试验证结果。如果你更想先看模型对 Android 问题的理解不写代码用模型对话入口快速试https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel_chatutm_campaignrewrite 。输入一个 AGP 升级报错看它能不能定位到namespace缺失这类常见问题。跑通单条后用命令行工具跑全量android-bench run --config ./config.toml --task compose-migration结果会写到./build/android-bench-report.json。打开看passRate字段这就是你这个模型在你选定任务上的完成率。拿 Gemini 3.1 Pro 和 Claude Opus 4.6 各跑一遍对比 passRate 和 trace 里的推理质量再决定长期用哪个。5. 本篇常见错排查5.1 404 或 base URL 拼接错误最常见的是 base URL 多拼或少拼。TaoToken 的 API 基址是https://taotoken.net/api客户端通常会自动补/v1/chat/completions。如果你在配置里写成https://taotoken.net/api/v1有些客户端会拼成/api/v1/v1/...导致 404。检查方法把 base URL 单独用 curl 测一下https://taotoken.net/api/v1/models能返回模型列表就说明基址对。5.2 401 或 Key 无效先确认 Key 有没有复制完整前后有没有空格。然后确认请求头格式是Authorization: Bearer sk-xxx不是Bearer: sk-xxx。如果 Key 是在环境变量里用echo $TAOTOKEN_API_KEY确认变量真的注入了尤其在 CI 里容易漏。5.3 评测任务超时Compose 迁移这类任务输出长默认超时容易断。把timeoutSeconds提到 120 以上maxTokens提到 8192。如果还是断检查是不是concurrency太高导致模拟器排队。插桩测试建议concurrency 1。5.4 模型输出不是纯代码评测要求模型只输出可编译代码但有些模型会加解释。在 system prompt 里明确写「只输出 Kotlin 代码不要 markdown 代码块标记不要解释」。如果还不行在评测脚本里加一层后处理剥掉 kotlin 标记再送进编译器。5.5 报告里 passRate 为 0先看 trace确认模型是不是真的在改代码还是只输出了「我建议你……」这类话。如果是后者说明 system prompt 没约束住。另外确认测试命令真的跑了有些项目testDebugUnitTest需要先assembleDebug漏了这步测试根本没执行。6. 长期编码与 Agent 场景的接入选择如果你只是偶尔对比模型用模型对话入口就够了。但如果你要把 Android Bench 评测接进日常开发比如每次 AGP 升级前先让模型跑一遍迁移任务或者把 Compose 迁移做成 Agent 自动提交 PR那就需要更稳定的通道和更高的调用额度。长期编码和 Agent 场景建议用 Coding Plan入口https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding_planutm_campaignrewrite 。它适合高频调用、多模型切换、CI 集成的场景。接入文档在 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里面有各客户端的完整配置示例包括 Android Studio、VS Code、命令行工具的字段对照。如果你用 Claude Code 做 Android 项目的 Agent 开发Anthropic 兼容通道的配置参考https://taotoken.net/claude-code-anthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaude_codeutm_campaignrewrite 。把 base URL 指向 TaoTokenKey 用同一个就能在 Claude Code 里调用 Android Bench 评测过的模型。最后给一个实操建议Android Bench 的任务集是公开的你可以把它 clone 下来挑和你项目最像的 3 到 5 个任务做成自己的回归测试集。每次换模型或升级模型版本先跑这套小集passRate 掉了就说明新模型在你的场景上退化了。这比看排行榜有用得多。