1. Celery worker 卡在 429Agentic RL 调度的 Key 与 Token 账本Celery worker 日志里连续三次出现 429随后又因为acks_late重投把同一个 rollout 任务跑了两遍——这是我在准备 Agentic RL 采样队列时遇到的第一个坑。外部热点里小米直播展示了 mimo-v2.6-pro 与 flash 两模型的 Agentic RL 后训练评论区讨论集中在早期分数与成本体感模型还在训练早期分数有波动但调度侧每一次重试、每一次流式请求、每一次工具调用都会变成真实的 Token 消耗。如果你也准备在 Celery 里调 Agentic RL 任务第一步不是加机器而是把 Key 对接与 Token 统计做进任务生命周期。TaoToken 的 Key 可以在官网获取入口是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcelery_agentic_rl_intro请求 Base URL 固定为https://taotoken.net/api。本文从任务调度视角出发给你一套可复现的 Celery 任务代码、任务级 Token 统计、限流退避以及 Claude Code、Codex、CC Switch 的配置写法。目标很具体让每个task_id都能对应一张 Token 账单重试不丢账限流不炸队列模型切换不改调用层。Agentic RL 后训练和普通离线推理不同。普通推理是“请求-响应”一条线Agentic RL 更像一个循环采样、评估、奖励、回放、再采样。每个 rollout 可能包含多轮模型对话每轮对话又可能带工具调用、代码执行反馈、状态拼接。调度系统如果只记录“任务成功/失败”你就看不到 Token 花在哪。更麻烦的是429 或 5xx 触发重试时如果上游已经计费但本地没有记录账单就会漂移。所以本文把“Key 对接”和“Token 统计”放在同一个 Celery 任务里而不是拆成两个服务。2. TaoToken Key 获取与 Base URL 落位任务启动前确认四件事先确认四件事再写业务代码。第一Key 从哪里来。在官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentkey_setup 进入控制台相关入口创建或复制你的 API Key。本文所有示例用YOUR_API_KEY占位不要把它提交到 Git。第二Base URL 是什么。TaoToken 的请求 Base URL 是https://taotoken.net/api不要自己拼/v1或/openai除非你已经在模型对话页确认过对应模型的完整路径。第三模型名从哪里确认。不同工作区、不同时间可用的模型可能不同建议先在模型对话入口确认你要调的模型名再把模型名写进环境变量。第四Celery 的 broker 和 result backend 要分开Token 统计建议再用一个独立 Redis DB避免和任务结果互相覆盖。环境变量可以这样组织。放在.env里本地运行时用python-dotenv加载生产环境用容器 secret 或配置中心注入。# .env TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api TAOTOKEN_MODEL你的模型名 CELERY_BROKER_URLredis://localhost:6379/0 CELERY_RESULT_BACKENDredis://localhost:6379/1 STATS_REDIS_URLredis://localhost:6379/2这里特别提醒TAOTOKEN_BASE_URL末尾不要带斜杠代码里用base_urlos.environ[TAOTOKEN_BASE_URL]。如果你用的是 OpenAI 兼容 SDK它会自动拼接/chat/completions如果你的 SDK 需要完整路径就在模型对话页确认后再改。不要把一个能在 Claude Code 里用的ANTHROPIC_BASE_URL直接复制到 Codex 的config.toml两者配置字段不同后文会分开写。Celery 应用初始化建议把可靠性参数先打开。Agentic RL 任务通常单任务耗时长、外部依赖多worker 崩溃后任务不能凭空消失。acks_lateTrue让任务在成功后才确认worker_prefetch_multiplier1避免一个 worker 预取过多任务导致排队时间失真task_reject_on_worker_lostTrue让 worker 丢失后任务可重投。但要注意重投会带来重复调用风险所以调用层必须带业务幂等键。# celery_app.py import os from celery import Celery app Celery( agentic_rl, brokeros.getenv(CELERY_BROKER_URL, redis://localhost:6379/0), backendos.getenv(CELERY_RESULT_BACKEND, redis://localhost:6379/1), ) app.conf.update( task_serializerjson, result_serializerjson, accept_content[json], timezoneAsia/Shanghai, enable_utcTrue, task_acks_lateTrue, worker_prefetch_multiplier1, task_reject_on_worker_lostTrue, broker_connection_retry_on_startupTrue, task_default_rate_limit30/m, task_time_limit60 * 30, task_soft_time_limit60 * 25, )这套配置不是万能药但它能把“任务丢失”和“无限重试”两个极端先压住。真正的 Token 账本要从调用函数开始记。3. Celery 任务级 Token 统计把 usage 写进 Redis 哈希任务级 Token 统计的核心是每次模型调用返回后立刻把usage落到 Redis键以task_id为主同时按模型、租户、队列维度累加。这样即使 Celery 任务后续处理失败已经发生的 Token 消耗也不会丢。下面是一个最小可运行的任务示例使用 OpenAI 兼容客户端调用 TaoTokenBase URL 从环境变量读取Key 用YOUR_API_KEY占位。# tasks.py import os import json import random import uuid import redis from openai import OpenAI, RateLimitError, APIStatusError from celery_app import app client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlos.environ.get(TAOTOKEN_BASE_URL, https://taotoken.net/api), ) stats_redis redis.Redis.from_url( os.environ.get(STATS_REDIS_URL, redis://localhost:6379/2), decode_responsesTrue, ) def record_usage(task_id: str, model: str, usage: dict, request_id: str) - None: 把单次调用的 usage 累加到任务、模型、请求三个维度。 if not usage: return prompt_tokens int(usage.get(prompt_tokens, 0)) completion_tokens int(usage.get(completion_tokens, 0)) total_tokens int(usage.get(total_tokens, prompt_tokens completion_tokens)) task_key ftoken:task:{task_id} model_key ftoken:model:{model} request_key ftoken:request:{request_id} pipe stats_redis.pipeline() pipe.hincrby(task_key, prompt_tokens, prompt_tokens) pipe.hincrby(task_key, completion_tokens, completion_tokens) pipe.hincrby(task_key, total_tokens, total_tokens) pipe.hincrby(task_key, calls, 1) pipe.hincrby(model_key, total_tokens, total_tokens) pipe.hincrby(model_key, calls, 1) pipe.hincrby(request_key, total_tokens, total_tokens) pipe.expire(task_key, 7 * 86400) pipe.expire(request_key, 7 * 86400) pipe.execute() app.task(bindTrue, max_retries5, rate_limit30/m) def agentic_rl_rollout( self, prompt: str, model: str | None None, temperature: float 0.7, max_tokens: int 1024, ): model model or os.environ.get(TAOTOKEN_MODEL, 你的模型名) request_id str(uuid.uuid4()) try: resp client.chat.completions.create( modelmodel, messages[{role: user, content: prompt}], temperaturetemperature, max_tokensmax_tokens, extra_headers{ X-Client-Request-Id: request_id, X-Task-Id: self.request.id, }, ) usage resp.usage.model_dump() if resp.usage else {} record_usage(self.request.id, model, usage, request_id) return { request_id: request_id, task_id: self.request.id, model: model, text: resp.choices[0].message.content, usage: usage, } except RateLimitError as exc: # 429指数退避 抖动避免同队列同时重试 countdown min(60, 2 ** self.request.retries) random.uniform(0, 1) raise self.retry(excexc, countdowncountdown) except APIStatusError as exc: if exc.status_code 500: countdown min(120, 2 ** self.request.retries) random.uniform(0, 2) raise self.retry(excexc, countdowncountdown) # 4xx 通常是请求本身问题直接抛出避免无效重试烧 Token raise这段代码有三个关键点。第一extra_headers里带了X-Client-Request-Id和X-Task-Id方便你在日志和统计里对齐。第二record_usage使用 Redis pipeline一次网络往返完成多个维度累加适合高并发 worker。第三RateLimitError和APIStatusError分开处理429 和 5xx 才重试参数错误、模型名错误这类 4xx 不重试。很多团队账单异常就是因为 400 也被无脑重试了十次。任务级查询可以写一个小脚本。它不需要连生产库只读你本地或测试环境的 Redis命令由你在本地执行。# stats_view.py import json import os import redis r redis.Redis.from_url( os.environ.get(STATS_REDIS_URL, redis://localhost:6379/2), decode_responsesTrue, ) def show_task(task_id: str) - None: data r.hgetall(ftoken:task:{task_id}) print(json.dumps(data, ensure_asciiFalse, indent2)) def show_model(model: str) - None: data r.hgetall(ftoken:model:{model}) print(json.dumps(data, ensure_asciiFalse, indent2)) if __name__ __main__: import sys if len(sys.argv) ! 3: print(用法: python stats_view.py task task_id 或 model model_name) raise SystemExit(1) kind, name sys.argv[1], sys.argv[2] if kind task: show_task(name) elif kind model: show_model(name) else: raise SystemExit(kind 只支持 task 或 model)本地验证时可以这样跑celery -A celery_app worker -l info -Q default -c 4 python -c from tasks import agentic_rl_rollout; ragentic_rl_rollout.delay(用一句话解释 Agentic RL 的 rollout 是什么); print(r.id) python stats_view.py task 上一步输出的 task_id如果usage为空先检查 SDK 版本和响应体。有些兼容接口在流式模式下不返回 usage需要在请求里显式要求返回用量或者关闭流式做统计。不要为了拿到 usage 而把生产流量全改成非流式可以只对需要精确计费的任务开非流式或单独走一个统计回调。4. 调度侧限流与退避别让后训练队列把 Key 打到 429Agentic RL 后训练的任务队列有三个特点突发、并发高、单任务链路长。你用task_default_rate_limit30/m只是 Celery 侧限流真正的限流还取决于 TaoToken 侧对 Key 或模型的配额。调度侧要做的是“削峰 分离 可观测”而不是把并发无脑拉满。第一按任务类型分队列。采样任务、评估任务、奖励模型任务、回放任务分开。采样队列可以并发高一点评估队列需要稳定回放队列可以低优先级。启动 worker 时通过-Q指定队列避免一个慢任务堵住所有槽位。celery -A celery_app worker -l info -Q rollout -c 8 celery -A celery_app worker -l info -Q eval -c 4 celery -A celery_app worker -l info -Q replay -c 2第二用 Redis 做简单的令牌桶控制每个模型每分钟的调用数。Celery 的rate_limit是每 worker 级别的多 worker 部署时不够精确。下面是一个轻量令牌桶适合放在调用前。# token_bucket.py import time import redis r redis.Redis.from_url(redis://localhost:6379/3, decode_responsesTrue) def allow(key: str, capacity: int 60, refill_per_sec: float 1.0) - bool: now time.time() pipe r.pipeline() pipe.hgetall(key) data pipe.execute()[0] tokens float(data.get(tokens, capacity)) last float(data.get(last, now)) tokens min(capacity, tokens (now - last) * refill_per_sec) if tokens 1: r.hset(key, mapping{tokens: tokens, last: now}) return False tokens - 1 r.hset(key, mapping{tokens: tokens, last: now}) r.expire(key, 120) return True调用前判断from token_bucket import allow if not allow(fbucket:model:{model}, capacity60, refill_per_sec1.0): raise self.retry(countdown2)第三重试必须有上限和抖动。固定 1 秒重试会让所有 worker 同时再次打满。指数退避加随机抖动是最低要求。对于 429可以把countdown设为min(60, 2 ** retries) random.uniform(0, 1)对于 5xx可以稍长一些。不要把max_retries设得过大Agentic RL 任务本来就长超过 5 次还失败的任务更适合进死信队列人工分析。第四记录“无效 Token”。所谓无效 Token是指请求已经发出、上游已经计费但本地因为超时或解析失败没有拿到结果。这类 Token 要在统计里单独标记。可以在调用前写一个inflight计数调用后写done或failed再通过差值观察。更简单的做法是每次调用前生成request_id在 Redis 里记token:inflight:{request_id}成功或失败后删除并累加token:failed:calls。这样你能区分“模型真的烧了 Token”和“本地以为没烧”。def mark_inflight(request_id: str, model: str) - None: key ftoken:inflight:{request_id} stats_redis.hset(key, mapping{model: model, start: time.time()}) stats_redis.expire(key, 3600) def mark_finished(request_id: str, ok: bool) - None: key ftoken:inflight:{request_id} stats_redis.delete(key) if not ok: stats_redis.incr(token:failed:calls)这些计数器不替代账单但能让你在调度面板上看到异常。比如token:failed:calls突然上升同时token:model:*:total_tokens也在涨说明重试在烧钱应该立刻降低并发或检查上游状态。5. Claude Code、Codex、CC Switch一套 Key 的三套写法很多人在本地已经用 TaoToken 跑通了模型对话但把同一套 Key 配到 Codex 时就报错原因通常是把 Claude Code 的ANTHROPIC_*环境变量套到了 Codex。下面把三套配置分开写你按工具选对应的那一份。Claude Code 使用settings.json或环境变量。settings.json可以放在项目级或用户级字段如下{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: 你的模型名 } }如果你更习惯环境变量可以在 shell 里导出export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODEL你的模型名注意ANTHROPIC_MODEL要填你在 TaoToken 模型对话页确认可用的模型名。Claude Code 的文档入口在文末 CTA 部分配置字段以文档为准。Codex 使用config.toml不要用ANTHROPIC_*。一个可复制的写法如下model 你的模型名 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 shell 里设置export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYwire_api根据 Codex 版本和你的使用方式选择如果你不确定先在 Codex 里跑一个最小对话再根据报错调整。关键是Codex 读TAOTOKEN_API_KEYClaude Code 读ANTHROPIC_AUTH_TOKEN两者不要混。CC Switch 可以理解为多套配置的切换器核心三件套是Provider 名称、Base URL、API Key。你可以建三组配置项值ProviderTaoTokenBase URLhttps://taotoken.net/apiAPI KeyYOUR_API_KEY模型名按模型对话页确认切换时只换 Provider不要把 Base URL 写成带 UTM 的地址。UTM 是给官网页面统计用的API 请求只认https://taotoken.net/api。如果你在 CC Switch 里同时维护 Claude Code 和 Codex建议给 Codex 单独一组避免把ANTHROPIC_*字段复制过去。6. 可复现产出Celery TaoToken 的最小工程骨架把上面的代码串起来你可以得到一个最小工程骨架。目录结构如下taotoken-celery-rl/ ├── .env ├── requirements.txt ├── celery_app.py ├── tasks.py ├── stats_view.py ├── token_bucket.py └── README.mdrequirements.txtcelery[redis]5.3 redis5.0 openai1.30 python-dotenv1.0本地启动步骤python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt redis-server --daemonize yes celery -A celery_app worker -l info -Q default -c 4另一个终端提交任务python - PY from tasks import agentic_rl_rollout prompts [ 解释 Agentic RL 中 rollout 与 reward 的关系, 给出一个任务队列幂等设计的要点, 用 3 句话说明 Token 统计为什么要在任务级做, ] for p in prompts: r agentic_rl_rollout.delay(p) print(submitted, r.id) PY查询统计python stats_view.py model 你的模型名如果你想把任务级统计接到面板可以用 Celery 的task_postrun信号把task_id、model、total_tokens推到 Prometheus 或日志系统。但不要在信号里做重逻辑统计写入尽量在调用函数内完成因为信号在任务失败时不一定能拿到完整 usage。# signals.py from celery.signals import task_postrun from celery_app import app task_postrun.connect def on_task_postrun(senderNone, task_idNone, stateNone, **kwargs): # 这里只做轻量日志详细 Token 统计已在 tasks.py 内完成 print(f[task_postrun] task_id{task_id} state{state})别忘了注册信号模块。可以在celery_app.py里导入signals或者用 worker 启动参数加载。对 Agentic RL 来说最重要的不是面板多漂亮而是每个task_id都能回答三个问题调了哪个模型、用了多少 Token、重试了几次。7. 排查清单Key 对接后最常见的六个问题问题一401 或 403。先检查TAOTOKEN_API_KEY是否被 shell 正确加载。可以python -c import os; print(os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY)[:6])只打印前几位确认非空。如果你在 Docker 里跑检查环境变量是否传进容器。Key 不要带引号空格不要复制到换行。问题二404。多数是 Base URL 拼错。TaoToken 的 Base URL 是https://taotoken.net/api。如果你在 OpenAI SDK 里又手动加了/v1就可能变成/api/v1/chat/completions而 404。先看模型对话页或文档确认路径不要凭记忆拼。问题三429。降低 Celery 并发打开令牌桶检查是否有固定间隔重试。429 不一定是 Key 额度问题也可能是某个模型短时并发过高。把采样队列和评估队列分开能显著降低 429。问题四usage 为空。检查是否使用了流式响应。流式响应下 usage 可能只在最后一个 chunk 返回或者需要额外参数。可以在调用层对需要计费的任务关闭流式或者解析最后一个 chunk 的 usage。统计逻辑要对空 usage 做安全判断不能因为拿不到 usage 就让任务失败。问题五任务重复执行导致 Token 翻倍。检查acks_late和 worker 崩溃记录。acks_late是必要的但必须配幂等键。可以在 Redis 里用task_id prompt_hash做短时去重已经成功的相同调用直接返回缓存结果不再打模型。def idempotent_key(task_id: str, prompt: str, model: str) - str: import hashlib raw f{task_id}:{model}:{prompt}.encode(utf-8) return idem: hashlib.sha256(raw).hexdigest()问题六Codex 报认证失败。先确认你没有把ANTHROPIC_AUTH_TOKEN写进 Codex 配置。Codex 用config.toml认证字段是env_key指向的环境变量。Claude Code 用settings.json和ANTHROPIC_*。CC Switch 里三件套分开维护。把这三者分开能省掉大量排查时间。8. 从模型对话到 Coding Plan把 Key 放进调度系统的顺序最后给你一条高转化的落地路径。第一步先去模型对话页确认你要调的模型名和响应格式入口是 https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcelery_agentic_rl_chat。第二步如果你准备长期跑 Agentic RL、Claude Code 或 Codex可以看 Coding Plan入口是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcelery_agentic_rl_plan。第三步在 API Keys 页面创建或复制 Key入口是 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcelery_agentic_rl_keys把YOUR_API_KEY换成真实 Key并写入环境变量。第四步如果你还要在 Claude Code 里做 Agentic 工作流按文档配置settings.json入口是 https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcelery_agentic_rl_claudecode。回到调度本身TaoToken 的 Base URL 始终是https://taotoken.net/api。你可以在 Celery 里把 Key、Base URL、模型名都放进环境变量再用任务级 Token 统计把每一笔消耗记下来。这样即使后续切换模型、调整并发、增加重试你也能从 Redis 里看到每个任务、每个模型、每个请求 ID 的 Token 账本。Agentic RL 的早期分数和成本体感会随训练推进变化但调度侧的 Key 对接和 Token 统计一旦做对后续迭代就只是改配置和调参而不是重新排查 429 和账单漂移。官网入口再放一次方便你从 Key 创建开始https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcelery_agentic_rl_cta。 调 Agentic RL 任务：mimo-v2.6-pro 与 TaoToken Key 对接
1. Celery worker 卡在 429Agentic RL 调度的 Key 与 Token 账本Celery worker 日志里连续三次出现 429随后又因为acks_late重投把同一个 rollout 任务跑了两遍——这是我在准备 Agentic RL 采样队列时遇到的第一个坑。外部热点里小米直播展示了 mimo-v2.6-pro 与 flash 两模型的 Agentic RL 后训练评论区讨论集中在早期分数与成本体感模型还在训练早期分数有波动但调度侧每一次重试、每一次流式请求、每一次工具调用都会变成真实的 Token 消耗。如果你也准备在 Celery 里调 Agentic RL 任务第一步不是加机器而是把 Key 对接与 Token 统计做进任务生命周期。TaoToken 的 Key 可以在官网获取入口是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcelery_agentic_rl_intro请求 Base URL 固定为https://taotoken.net/api。本文从任务调度视角出发给你一套可复现的 Celery 任务代码、任务级 Token 统计、限流退避以及 Claude Code、Codex、CC Switch 的配置写法。目标很具体让每个task_id都能对应一张 Token 账单重试不丢账限流不炸队列模型切换不改调用层。Agentic RL 后训练和普通离线推理不同。普通推理是“请求-响应”一条线Agentic RL 更像一个循环采样、评估、奖励、回放、再采样。每个 rollout 可能包含多轮模型对话每轮对话又可能带工具调用、代码执行反馈、状态拼接。调度系统如果只记录“任务成功/失败”你就看不到 Token 花在哪。更麻烦的是429 或 5xx 触发重试时如果上游已经计费但本地没有记录账单就会漂移。所以本文把“Key 对接”和“Token 统计”放在同一个 Celery 任务里而不是拆成两个服务。2. TaoToken Key 获取与 Base URL 落位任务启动前确认四件事先确认四件事再写业务代码。第一Key 从哪里来。在官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentkey_setup 进入控制台相关入口创建或复制你的 API Key。本文所有示例用YOUR_API_KEY占位不要把它提交到 Git。第二Base URL 是什么。TaoToken 的请求 Base URL 是https://taotoken.net/api不要自己拼/v1或/openai除非你已经在模型对话页确认过对应模型的完整路径。第三模型名从哪里确认。不同工作区、不同时间可用的模型可能不同建议先在模型对话入口确认你要调的模型名再把模型名写进环境变量。第四Celery 的 broker 和 result backend 要分开Token 统计建议再用一个独立 Redis DB避免和任务结果互相覆盖。环境变量可以这样组织。放在.env里本地运行时用python-dotenv加载生产环境用容器 secret 或配置中心注入。# .env TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api TAOTOKEN_MODEL你的模型名 CELERY_BROKER_URLredis://localhost:6379/0 CELERY_RESULT_BACKENDredis://localhost:6379/1 STATS_REDIS_URLredis://localhost:6379/2这里特别提醒TAOTOKEN_BASE_URL末尾不要带斜杠代码里用base_urlos.environ[TAOTOKEN_BASE_URL]。如果你用的是 OpenAI 兼容 SDK它会自动拼接/chat/completions如果你的 SDK 需要完整路径就在模型对话页确认后再改。不要把一个能在 Claude Code 里用的ANTHROPIC_BASE_URL直接复制到 Codex 的config.toml两者配置字段不同后文会分开写。Celery 应用初始化建议把可靠性参数先打开。Agentic RL 任务通常单任务耗时长、外部依赖多worker 崩溃后任务不能凭空消失。acks_lateTrue让任务在成功后才确认worker_prefetch_multiplier1避免一个 worker 预取过多任务导致排队时间失真task_reject_on_worker_lostTrue让 worker 丢失后任务可重投。但要注意重投会带来重复调用风险所以调用层必须带业务幂等键。# celery_app.py import os from celery import Celery app Celery( agentic_rl, brokeros.getenv(CELERY_BROKER_URL, redis://localhost:6379/0), backendos.getenv(CELERY_RESULT_BACKEND, redis://localhost:6379/1), ) app.conf.update( task_serializerjson, result_serializerjson, accept_content[json], timezoneAsia/Shanghai, enable_utcTrue, task_acks_lateTrue, worker_prefetch_multiplier1, task_reject_on_worker_lostTrue, broker_connection_retry_on_startupTrue, task_default_rate_limit30/m, task_time_limit60 * 30, task_soft_time_limit60 * 25, )这套配置不是万能药但它能把“任务丢失”和“无限重试”两个极端先压住。真正的 Token 账本要从调用函数开始记。3. Celery 任务级 Token 统计把 usage 写进 Redis 哈希任务级 Token 统计的核心是每次模型调用返回后立刻把usage落到 Redis键以task_id为主同时按模型、租户、队列维度累加。这样即使 Celery 任务后续处理失败已经发生的 Token 消耗也不会丢。下面是一个最小可运行的任务示例使用 OpenAI 兼容客户端调用 TaoTokenBase URL 从环境变量读取Key 用YOUR_API_KEY占位。# tasks.py import os import json import random import uuid import redis from openai import OpenAI, RateLimitError, APIStatusError from celery_app import app client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlos.environ.get(TAOTOKEN_BASE_URL, https://taotoken.net/api), ) stats_redis redis.Redis.from_url( os.environ.get(STATS_REDIS_URL, redis://localhost:6379/2), decode_responsesTrue, ) def record_usage(task_id: str, model: str, usage: dict, request_id: str) - None: 把单次调用的 usage 累加到任务、模型、请求三个维度。 if not usage: return prompt_tokens int(usage.get(prompt_tokens, 0)) completion_tokens int(usage.get(completion_tokens, 0)) total_tokens int(usage.get(total_tokens, prompt_tokens completion_tokens)) task_key ftoken:task:{task_id} model_key ftoken:model:{model} request_key ftoken:request:{request_id} pipe stats_redis.pipeline() pipe.hincrby(task_key, prompt_tokens, prompt_tokens) pipe.hincrby(task_key, completion_tokens, completion_tokens) pipe.hincrby(task_key, total_tokens, total_tokens) pipe.hincrby(task_key, calls, 1) pipe.hincrby(model_key, total_tokens, total_tokens) pipe.hincrby(model_key, calls, 1) pipe.hincrby(request_key, total_tokens, total_tokens) pipe.expire(task_key, 7 * 86400) pipe.expire(request_key, 7 * 86400) pipe.execute() app.task(bindTrue, max_retries5, rate_limit30/m) def agentic_rl_rollout( self, prompt: str, model: str | None None, temperature: float 0.7, max_tokens: int 1024, ): model model or os.environ.get(TAOTOKEN_MODEL, 你的模型名) request_id str(uuid.uuid4()) try: resp client.chat.completions.create( modelmodel, messages[{role: user, content: prompt}], temperaturetemperature, max_tokensmax_tokens, extra_headers{ X-Client-Request-Id: request_id, X-Task-Id: self.request.id, }, ) usage resp.usage.model_dump() if resp.usage else {} record_usage(self.request.id, model, usage, request_id) return { request_id: request_id, task_id: self.request.id, model: model, text: resp.choices[0].message.content, usage: usage, } except RateLimitError as exc: # 429指数退避 抖动避免同队列同时重试 countdown min(60, 2 ** self.request.retries) random.uniform(0, 1) raise self.retry(excexc, countdowncountdown) except APIStatusError as exc: if exc.status_code 500: countdown min(120, 2 ** self.request.retries) random.uniform(0, 2) raise self.retry(excexc, countdowncountdown) # 4xx 通常是请求本身问题直接抛出避免无效重试烧 Token raise这段代码有三个关键点。第一extra_headers里带了X-Client-Request-Id和X-Task-Id方便你在日志和统计里对齐。第二record_usage使用 Redis pipeline一次网络往返完成多个维度累加适合高并发 worker。第三RateLimitError和APIStatusError分开处理429 和 5xx 才重试参数错误、模型名错误这类 4xx 不重试。很多团队账单异常就是因为 400 也被无脑重试了十次。任务级查询可以写一个小脚本。它不需要连生产库只读你本地或测试环境的 Redis命令由你在本地执行。# stats_view.py import json import os import redis r redis.Redis.from_url( os.environ.get(STATS_REDIS_URL, redis://localhost:6379/2), decode_responsesTrue, ) def show_task(task_id: str) - None: data r.hgetall(ftoken:task:{task_id}) print(json.dumps(data, ensure_asciiFalse, indent2)) def show_model(model: str) - None: data r.hgetall(ftoken:model:{model}) print(json.dumps(data, ensure_asciiFalse, indent2)) if __name__ __main__: import sys if len(sys.argv) ! 3: print(用法: python stats_view.py task task_id 或 model model_name) raise SystemExit(1) kind, name sys.argv[1], sys.argv[2] if kind task: show_task(name) elif kind model: show_model(name) else: raise SystemExit(kind 只支持 task 或 model)本地验证时可以这样跑celery -A celery_app worker -l info -Q default -c 4 python -c from tasks import agentic_rl_rollout; ragentic_rl_rollout.delay(用一句话解释 Agentic RL 的 rollout 是什么); print(r.id) python stats_view.py task 上一步输出的 task_id如果usage为空先检查 SDK 版本和响应体。有些兼容接口在流式模式下不返回 usage需要在请求里显式要求返回用量或者关闭流式做统计。不要为了拿到 usage 而把生产流量全改成非流式可以只对需要精确计费的任务开非流式或单独走一个统计回调。4. 调度侧限流与退避别让后训练队列把 Key 打到 429Agentic RL 后训练的任务队列有三个特点突发、并发高、单任务链路长。你用task_default_rate_limit30/m只是 Celery 侧限流真正的限流还取决于 TaoToken 侧对 Key 或模型的配额。调度侧要做的是“削峰 分离 可观测”而不是把并发无脑拉满。第一按任务类型分队列。采样任务、评估任务、奖励模型任务、回放任务分开。采样队列可以并发高一点评估队列需要稳定回放队列可以低优先级。启动 worker 时通过-Q指定队列避免一个慢任务堵住所有槽位。celery -A celery_app worker -l info -Q rollout -c 8 celery -A celery_app worker -l info -Q eval -c 4 celery -A celery_app worker -l info -Q replay -c 2第二用 Redis 做简单的令牌桶控制每个模型每分钟的调用数。Celery 的rate_limit是每 worker 级别的多 worker 部署时不够精确。下面是一个轻量令牌桶适合放在调用前。# token_bucket.py import time import redis r redis.Redis.from_url(redis://localhost:6379/3, decode_responsesTrue) def allow(key: str, capacity: int 60, refill_per_sec: float 1.0) - bool: now time.time() pipe r.pipeline() pipe.hgetall(key) data pipe.execute()[0] tokens float(data.get(tokens, capacity)) last float(data.get(last, now)) tokens min(capacity, tokens (now - last) * refill_per_sec) if tokens 1: r.hset(key, mapping{tokens: tokens, last: now}) return False tokens - 1 r.hset(key, mapping{tokens: tokens, last: now}) r.expire(key, 120) return True调用前判断from token_bucket import allow if not allow(fbucket:model:{model}, capacity60, refill_per_sec1.0): raise self.retry(countdown2)第三重试必须有上限和抖动。固定 1 秒重试会让所有 worker 同时再次打满。指数退避加随机抖动是最低要求。对于 429可以把countdown设为min(60, 2 ** retries) random.uniform(0, 1)对于 5xx可以稍长一些。不要把max_retries设得过大Agentic RL 任务本来就长超过 5 次还失败的任务更适合进死信队列人工分析。第四记录“无效 Token”。所谓无效 Token是指请求已经发出、上游已经计费但本地因为超时或解析失败没有拿到结果。这类 Token 要在统计里单独标记。可以在调用前写一个inflight计数调用后写done或failed再通过差值观察。更简单的做法是每次调用前生成request_id在 Redis 里记token:inflight:{request_id}成功或失败后删除并累加token:failed:calls。这样你能区分“模型真的烧了 Token”和“本地以为没烧”。def mark_inflight(request_id: str, model: str) - None: key ftoken:inflight:{request_id} stats_redis.hset(key, mapping{model: model, start: time.time()}) stats_redis.expire(key, 3600) def mark_finished(request_id: str, ok: bool) - None: key ftoken:inflight:{request_id} stats_redis.delete(key) if not ok: stats_redis.incr(token:failed:calls)这些计数器不替代账单但能让你在调度面板上看到异常。比如token:failed:calls突然上升同时token:model:*:total_tokens也在涨说明重试在烧钱应该立刻降低并发或检查上游状态。5. Claude Code、Codex、CC Switch一套 Key 的三套写法很多人在本地已经用 TaoToken 跑通了模型对话但把同一套 Key 配到 Codex 时就报错原因通常是把 Claude Code 的ANTHROPIC_*环境变量套到了 Codex。下面把三套配置分开写你按工具选对应的那一份。Claude Code 使用settings.json或环境变量。settings.json可以放在项目级或用户级字段如下{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: 你的模型名 } }如果你更习惯环境变量可以在 shell 里导出export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODEL你的模型名注意ANTHROPIC_MODEL要填你在 TaoToken 模型对话页确认可用的模型名。Claude Code 的文档入口在文末 CTA 部分配置字段以文档为准。Codex 使用config.toml不要用ANTHROPIC_*。一个可复制的写法如下model 你的模型名 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 shell 里设置export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYwire_api根据 Codex 版本和你的使用方式选择如果你不确定先在 Codex 里跑一个最小对话再根据报错调整。关键是Codex 读TAOTOKEN_API_KEYClaude Code 读ANTHROPIC_AUTH_TOKEN两者不要混。CC Switch 可以理解为多套配置的切换器核心三件套是Provider 名称、Base URL、API Key。你可以建三组配置项值ProviderTaoTokenBase URLhttps://taotoken.net/apiAPI KeyYOUR_API_KEY模型名按模型对话页确认切换时只换 Provider不要把 Base URL 写成带 UTM 的地址。UTM 是给官网页面统计用的API 请求只认https://taotoken.net/api。如果你在 CC Switch 里同时维护 Claude Code 和 Codex建议给 Codex 单独一组避免把ANTHROPIC_*字段复制过去。6. 可复现产出Celery TaoToken 的最小工程骨架把上面的代码串起来你可以得到一个最小工程骨架。目录结构如下taotoken-celery-rl/ ├── .env ├── requirements.txt ├── celery_app.py ├── tasks.py ├── stats_view.py ├── token_bucket.py └── README.mdrequirements.txtcelery[redis]5.3 redis5.0 openai1.30 python-dotenv1.0本地启动步骤python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt redis-server --daemonize yes celery -A celery_app worker -l info -Q default -c 4另一个终端提交任务python - PY from tasks import agentic_rl_rollout prompts [ 解释 Agentic RL 中 rollout 与 reward 的关系, 给出一个任务队列幂等设计的要点, 用 3 句话说明 Token 统计为什么要在任务级做, ] for p in prompts: r agentic_rl_rollout.delay(p) print(submitted, r.id) PY查询统计python stats_view.py model 你的模型名如果你想把任务级统计接到面板可以用 Celery 的task_postrun信号把task_id、model、total_tokens推到 Prometheus 或日志系统。但不要在信号里做重逻辑统计写入尽量在调用函数内完成因为信号在任务失败时不一定能拿到完整 usage。# signals.py from celery.signals import task_postrun from celery_app import app task_postrun.connect def on_task_postrun(senderNone, task_idNone, stateNone, **kwargs): # 这里只做轻量日志详细 Token 统计已在 tasks.py 内完成 print(f[task_postrun] task_id{task_id} state{state})别忘了注册信号模块。可以在celery_app.py里导入signals或者用 worker 启动参数加载。对 Agentic RL 来说最重要的不是面板多漂亮而是每个task_id都能回答三个问题调了哪个模型、用了多少 Token、重试了几次。7. 排查清单Key 对接后最常见的六个问题问题一401 或 403。先检查TAOTOKEN_API_KEY是否被 shell 正确加载。可以python -c import os; print(os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY)[:6])只打印前几位确认非空。如果你在 Docker 里跑检查环境变量是否传进容器。Key 不要带引号空格不要复制到换行。问题二404。多数是 Base URL 拼错。TaoToken 的 Base URL 是https://taotoken.net/api。如果你在 OpenAI SDK 里又手动加了/v1就可能变成/api/v1/chat/completions而 404。先看模型对话页或文档确认路径不要凭记忆拼。问题三429。降低 Celery 并发打开令牌桶检查是否有固定间隔重试。429 不一定是 Key 额度问题也可能是某个模型短时并发过高。把采样队列和评估队列分开能显著降低 429。问题四usage 为空。检查是否使用了流式响应。流式响应下 usage 可能只在最后一个 chunk 返回或者需要额外参数。可以在调用层对需要计费的任务关闭流式或者解析最后一个 chunk 的 usage。统计逻辑要对空 usage 做安全判断不能因为拿不到 usage 就让任务失败。问题五任务重复执行导致 Token 翻倍。检查acks_late和 worker 崩溃记录。acks_late是必要的但必须配幂等键。可以在 Redis 里用task_id prompt_hash做短时去重已经成功的相同调用直接返回缓存结果不再打模型。def idempotent_key(task_id: str, prompt: str, model: str) - str: import hashlib raw f{task_id}:{model}:{prompt}.encode(utf-8) return idem: hashlib.sha256(raw).hexdigest()问题六Codex 报认证失败。先确认你没有把ANTHROPIC_AUTH_TOKEN写进 Codex 配置。Codex 用config.toml认证字段是env_key指向的环境变量。Claude Code 用settings.json和ANTHROPIC_*。CC Switch 里三件套分开维护。把这三者分开能省掉大量排查时间。8. 从模型对话到 Coding Plan把 Key 放进调度系统的顺序最后给你一条高转化的落地路径。第一步先去模型对话页确认你要调的模型名和响应格式入口是 https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcelery_agentic_rl_chat。第二步如果你准备长期跑 Agentic RL、Claude Code 或 Codex可以看 Coding Plan入口是 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcelery_agentic_rl_plan。第三步在 API Keys 页面创建或复制 Key入口是 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcelery_agentic_rl_keys把YOUR_API_KEY换成真实 Key并写入环境变量。第四步如果你还要在 Claude Code 里做 Agentic 工作流按文档配置settings.json入口是 https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcelery_agentic_rl_claudecode。回到调度本身TaoToken 的 Base URL 始终是https://taotoken.net/api。你可以在 Celery 里把 Key、Base URL、模型名都放进环境变量再用任务级 Token 统计把每一笔消耗记下来。这样即使后续切换模型、调整并发、增加重试你也能从 Redis 里看到每个任务、每个模型、每个请求 ID 的 Token 账本。Agentic RL 的早期分数和成本体感会随训练推进变化但调度侧的 Key 对接和 Token 统计一旦做对后续迭代就只是改配置和调参而不是重新排查 429 和账单漂移。官网入口再放一次方便你从 Key 创建开始https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcelery_agentic_rl_cta。