告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度1. 先明确目标用同一把 Key 观察 DeepSeek-R1 的响应波动DeepSeek-R1 这类推理模型在公开榜单上的表现往往被浓缩成一个分数或一个名次。但真正落到日常调用里开发者更关心的是另一件事同一个模型、同一把 Key、同一道题连续请求多次首 token 延迟和输出内容会不会飘。本文就以 DeepSeek-R1 在 Artificial Analysis 智能指数榜上的公开表现为参照背景用 TaoToken 提供的统一 API 入口对固定 5 道推理题各重复请求 3 次记录首 token 延迟与输出波动并给出可直接复制的请求命令、重复响应对照表和一次完整返回原文。需要先说明的是TaoToken 本身不是榜单参赛方本文也不对 TaoToken 做任何评分。Artificial Analysis 智能指数榜上的分数属于 DeepSeek-R1 模型在特定评测条件下的公开结果与本文的本地复现数据是两套体系不能混为一谈。本文不含排行分数只做同一 Key 下的响应波动观察。如果你希望先跑通调用可以打开官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 了解入口再按后文步骤接入。产物很清晰一份可复现的请求脚本、一张 5 题 × 3 次的延迟与输出对照表、一段完整返回原文以及一份失败分支排查清单。目标读者是已经会基础 API 调用、但想观察推理模型稳定性的开发者。2. 操作步骤请求命令与重复调用脚本2.1 准备环境与 Key先在 TaoToken 控制台创建 API Key。控制台入口https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentconsoleutm_campaigngenerate 。创建后复制 Key后续所有请求都用这一把 Key这样才能观察“同一把 Key”的波动。API Keys 管理页https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentapi-keysutm_campaigngenerate 。Base URL 统一填https://taotoken.net/api注意这里不加任何查询参数。模型 ID 使用 DeepSeek-R1 对应的标识具体以官网模型列表为准。2.2 单次请求命令curl下面是一条最小可用的 curl 请求用于验证连通性并观察首 token 延迟。把YOUR_API_KEY替换成你自己的 Key。curl -s -w \n---\nHTTP:%{http_code} TOTAL:%{time_total}s\n \ https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer YOUR_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: deepseek-r1, messages: [ {role: user, content: 一个笼子里有鸡和兔共35只脚共94只问鸡兔各几只请给出推理过程。} ], stream: false }time_total是整段请求耗时不是严格的首 token 延迟。要测首 token需要用流式返回并记录第一个 chunk 到达的时间。下面给出流式版本。2.3 流式请求测首 token 延迟curl -sN \ https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer YOUR_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: deepseek-r1, messages: [ {role: user, content: 一个笼子里有鸡和兔共35只脚共94只问鸡兔各几只请给出推理过程。} ], stream: true } | while IFS read -r line; do if [ -z $FIRST_TS ] [[ $line data:* ]]; then FIRST_TS$(date %s.%N) echo first_chunk_at$FIRST_TS fi echo $line done2.4 批量重复脚本5 题 × 3 次为了统计波动用 Python 写一个循环脚本更省事。它会对 5 道固定推理题各请求 3 次记录首 token 延迟、总耗时和输出文本。import time, json, requests API https://taotoken.net/api/v1/chat/completions KEY YOUR_API_KEY MODEL deepseek-r1 QUESTIONS [ 一个笼子里有鸡和兔共35只脚共94只问鸡兔各几只请给出推理过程。, 甲乙两地相距300公里两车相向而行甲车60km/h乙车40km/h几小时后相遇, 数列 2, 6, 12, 20, 30, 下一个数是多少说明规律。, 三个连续整数之和为72求这三个数。, 一件商品先涨价20%再降价20%最终价格与原价相比如何 ] def call_once(q): headers {Authorization: fBearer {KEY}, Content-Type: application/json} payload {model: MODEL, messages: [{role: user, content: q}], stream: True} t0 time.time() first None chunks [] with requests.post(API, headersheaders, jsonpayload, streamTrue, timeout120) as r: for line in r.iter_lines(decode_unicodeTrue): if not line or not line.startswith(data:): continue if first is None: first time.time() - t0 data line[5:].strip() if data [DONE]: break try: obj json.loads(data) delta obj[choices][0][delta].get(content, ) chunks.append(delta) except Exception: pass total time.time() - t0 return first, total, .join(chunks) results [] for i, q in enumerate(QUESTIONS, 1): for r in range(1, 4): first, total, text call_once(q) results.append({q: i, run: r, first_token_s: round(first, 3), total_s: round(total, 3), len: len(text)}) print(results[-1]) with open(taotoken_r1_波动.json, w, encodingutf-8) as f: json.dump(results, f, ensure_asciiFalse, indent2)运行后你会得到一份 JSON里面是 15 条记录。把first_token_s和total_s汇总就能看出同一把 Key 下的延迟波动范围。3. TaoToken 接入与配置Claude Code、Codex 与 CC SwitchTaoToken 的接入方式不止一种。除了上面的原生 HTTP 调用它还兼容常见的编码工具配置。下面按工具分别说明。3.1 Claude Code 配置Claude Code 通过环境变量或settings.json读取 Anthropic 兼容配置。把 Base URL 指向 TaoToken 的 API 地址Key 用你的 TaoToken Key。settings.json示例{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: deepseek-r1 } }如果你更习惯用环境变量等价写法是export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_API_KEYYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELdeepseek-r1Claude Code 相关说明页https://taotoken.net/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentClaudeCodeAnthropicutm_campaigngenerate 。3.2 Codex 配置Codex 使用config.toml。把供应商指向 TaoToken模型填 DeepSeek-R1 对应 ID。model deepseek-r1 model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY设置环境变量export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY3.3 CC Switch 三件套如果你用 CC Switch 管理多个供应商需要配置三件套供应商名称、Base URL、API Key。Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 填 TaoToken Key模型 ID 填 DeepSeek-R1。切换后即可在工具内直接调用。3.4 CLI 方式TaoToken 也提供 CLI适合在终端快速发起对话或跑编码任务。安装与调用npm i -g taotoken/taotoken taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m deepseek-r1其中-k是 Key-u是 API 地址-m是模型 ID。CLI 适合做快速验证批量统计仍建议用第 2 节的脚本。4. 可验证结果与失败分支4.1 重复响应对照表下表是同一把 Key、同一模型、5 道题各 3 次的实测记录格式。表中数值为示例结构实际数值请以你自己运行脚本的输出为准。本文不含排行分数也不对模型能力做评分。题号第1次首token(s)第2次首token(s)第3次首token(s)首token波动(s)输出长度是否一致11.821.951.770.18基本一致21.641.711.690.07基本一致32.032.211.980.23基本一致41.551.601.580.05基本一致51.882.051.910.17基本一致从结构上看首 token 延迟存在小幅波动通常在零点几秒量级输出长度在固定题目下趋于一致但推理过程的措辞可能每次略有不同。这正是推理模型的正常表现结论稳定路径表述可能有差异。4.2 一次完整返回原文下面是第 1 题的一次完整返回非流式便于阅读。实际返回以你调用时为准。{ id: chatcmpl-xxxxxxxx, object: chat.completion, created: 1700000000, model: deepseek-r1, choices: [ { index: 0, message: { role: assistant, content: 设鸡为 x 只兔为 y 只。\n根据头数x y 35\n根据脚数2x 4y 94\n由第一式得 x 35 - y代入第二式\n2(35 - y) 4y 94\n70 - 2y 4y 94\n70 2y 94\n2y 24\ny 12\nx 35 - 12 23\n所以鸡有 23 只兔有 12 只。\n验证23 12 352×23 4×12 46 48 94符合题意。 }, finish_reason: stop } ], usage: { prompt_tokens: 48, completion_tokens: 156, total_tokens: 204 } }4.3 失败分支排查调用过程中可能遇到几类问题按下面顺序排查401Key 无效或未带上。检查Authorization: Bearer头是否完整Key 是否复制时带了空格。404路径写错。确认是https://taotoken.net/api/v1/chat/completionsBase URL 不要多加斜杠或路径。429请求过于频繁。批量脚本里加time.sleep(1)降低速率。超时推理模型输出较长把客户端 timeout 调到 120 秒以上。模型 ID 不识别以官网模型列表为准不要凭记忆拼写。流式无输出检查是否用了stream: true以及是否正确解析data:前缀。接入与排障可参考接入文档https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentdocutm_campaigngenerate 。5. 限制、成本与模型选择先说限制。本文的波动数据只反映特定时间窗口、特定网络环境下的表现不能外推为模型能力结论。首 token 延迟受网络、并发、服务端负载多重影响同一把 Key 在不同时段结果可能不同。输出波动方面推理模型在固定题目上结论通常稳定但推理路径的措辞会有差异这属于正常现象不是错误。再说成本。TaoToken 的计费以官网公示为准不同模型的单价不同。DeepSeek-R1 属于推理模型输出 token 通常比普通对话模型多因为包含推理过程。做批量测试时建议先用少量请求估算 token 消耗再决定是否扩大样本。Artificial Analysis 等榜单上标注的价格是模型方的标价不等于 TaoToken 的售价两者不要混用。模型选择上如果你要的是快速对话可以选更轻的对话模型如果你要的是复杂推理、数学题、代码逻辑DeepSeek-R1 这类推理模型更合适。具体可选模型和对应 ID以官网模型列表为准。模型对话入口https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentmodelutm_campaigngenerate 。如果你打算长期做 Agent 开发或持续调用可以了解 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentcoding-planutm_campaigngenerate 。最后回到本文的方法论用同一把 Key、固定题目、重复请求是观察响应波动最朴素也最有效的方式。它不需要复杂工具只需要一份脚本和一点耐心。把结果记录下来你就能对“这个模型在我这里稳不稳”有一个属于自己的判断而不是只看榜单上的一个数字。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度 
长河君 · 2026/9/20 10:10:33 · 阅读 1.2k DeepSeek-R1 上了 Artificial Analysis 智能指数榜：用 TaoToken 复现同一 Key 的响应波动
告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度1. 先明确目标用同一把 Key 观察 DeepSeek-R1 的响应波动DeepSeek-R1 这类推理模型在公开榜单上的表现往往被浓缩成一个分数或一个名次。但真正落到日常调用里开发者更关心的是另一件事同一个模型、同一把 Key、同一道题连续请求多次首 token 延迟和输出内容会不会飘。本文就以 DeepSeek-R1 在 Artificial Analysis 智能指数榜上的公开表现为参照背景用 TaoToken 提供的统一 API 入口对固定 5 道推理题各重复请求 3 次记录首 token 延迟与输出波动并给出可直接复制的请求命令、重复响应对照表和一次完整返回原文。需要先说明的是TaoToken 本身不是榜单参赛方本文也不对 TaoToken 做任何评分。Artificial Analysis 智能指数榜上的分数属于 DeepSeek-R1 模型在特定评测条件下的公开结果与本文的本地复现数据是两套体系不能混为一谈。本文不含排行分数只做同一 Key 下的响应波动观察。如果你希望先跑通调用可以打开官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_mediumcsdnutm_campaigngenerate 了解入口再按后文步骤接入。产物很清晰一份可复现的请求脚本、一张 5 题 × 3 次的延迟与输出对照表、一段完整返回原文以及一份失败分支排查清单。目标读者是已经会基础 API 调用、但想观察推理模型稳定性的开发者。2. 操作步骤请求命令与重复调用脚本2.1 准备环境与 Key先在 TaoToken 控制台创建 API Key。控制台入口https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentconsoleutm_campaigngenerate 。创建后复制 Key后续所有请求都用这一把 Key这样才能观察“同一把 Key”的波动。API Keys 管理页https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentapi-keysutm_campaigngenerate 。Base URL 统一填https://taotoken.net/api注意这里不加任何查询参数。模型 ID 使用 DeepSeek-R1 对应的标识具体以官网模型列表为准。2.2 单次请求命令curl下面是一条最小可用的 curl 请求用于验证连通性并观察首 token 延迟。把YOUR_API_KEY替换成你自己的 Key。curl -s -w \n---\nHTTP:%{http_code} TOTAL:%{time_total}s\n \ https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer YOUR_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: deepseek-r1, messages: [ {role: user, content: 一个笼子里有鸡和兔共35只脚共94只问鸡兔各几只请给出推理过程。} ], stream: false }time_total是整段请求耗时不是严格的首 token 延迟。要测首 token需要用流式返回并记录第一个 chunk 到达的时间。下面给出流式版本。2.3 流式请求测首 token 延迟curl -sN \ https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer YOUR_API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: deepseek-r1, messages: [ {role: user, content: 一个笼子里有鸡和兔共35只脚共94只问鸡兔各几只请给出推理过程。} ], stream: true } | while IFS read -r line; do if [ -z $FIRST_TS ] [[ $line data:* ]]; then FIRST_TS$(date %s.%N) echo first_chunk_at$FIRST_TS fi echo $line done2.4 批量重复脚本5 题 × 3 次为了统计波动用 Python 写一个循环脚本更省事。它会对 5 道固定推理题各请求 3 次记录首 token 延迟、总耗时和输出文本。import time, json, requests API https://taotoken.net/api/v1/chat/completions KEY YOUR_API_KEY MODEL deepseek-r1 QUESTIONS [ 一个笼子里有鸡和兔共35只脚共94只问鸡兔各几只请给出推理过程。, 甲乙两地相距300公里两车相向而行甲车60km/h乙车40km/h几小时后相遇, 数列 2, 6, 12, 20, 30, 下一个数是多少说明规律。, 三个连续整数之和为72求这三个数。, 一件商品先涨价20%再降价20%最终价格与原价相比如何 ] def call_once(q): headers {Authorization: fBearer {KEY}, Content-Type: application/json} payload {model: MODEL, messages: [{role: user, content: q}], stream: True} t0 time.time() first None chunks [] with requests.post(API, headersheaders, jsonpayload, streamTrue, timeout120) as r: for line in r.iter_lines(decode_unicodeTrue): if not line or not line.startswith(data:): continue if first is None: first time.time() - t0 data line[5:].strip() if data [DONE]: break try: obj json.loads(data) delta obj[choices][0][delta].get(content, ) chunks.append(delta) except Exception: pass total time.time() - t0 return first, total, .join(chunks) results [] for i, q in enumerate(QUESTIONS, 1): for r in range(1, 4): first, total, text call_once(q) results.append({q: i, run: r, first_token_s: round(first, 3), total_s: round(total, 3), len: len(text)}) print(results[-1]) with open(taotoken_r1_波动.json, w, encodingutf-8) as f: json.dump(results, f, ensure_asciiFalse, indent2)运行后你会得到一份 JSON里面是 15 条记录。把first_token_s和total_s汇总就能看出同一把 Key 下的延迟波动范围。3. TaoToken 接入与配置Claude Code、Codex 与 CC SwitchTaoToken 的接入方式不止一种。除了上面的原生 HTTP 调用它还兼容常见的编码工具配置。下面按工具分别说明。3.1 Claude Code 配置Claude Code 通过环境变量或settings.json读取 Anthropic 兼容配置。把 Base URL 指向 TaoToken 的 API 地址Key 用你的 TaoToken Key。settings.json示例{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: deepseek-r1 } }如果你更习惯用环境变量等价写法是export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_API_KEYYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODELdeepseek-r1Claude Code 相关说明页https://taotoken.net/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentClaudeCodeAnthropicutm_campaigngenerate 。3.2 Codex 配置Codex 使用config.toml。把供应商指向 TaoToken模型填 DeepSeek-R1 对应 ID。model deepseek-r1 model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY设置环境变量export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY3.3 CC Switch 三件套如果你用 CC Switch 管理多个供应商需要配置三件套供应商名称、Base URL、API Key。Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 填 TaoToken Key模型 ID 填 DeepSeek-R1。切换后即可在工具内直接调用。3.4 CLI 方式TaoToken 也提供 CLI适合在终端快速发起对话或跑编码任务。安装与调用npm i -g taotoken/taotoken taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m deepseek-r1其中-k是 Key-u是 API 地址-m是模型 ID。CLI 适合做快速验证批量统计仍建议用第 2 节的脚本。4. 可验证结果与失败分支4.1 重复响应对照表下表是同一把 Key、同一模型、5 道题各 3 次的实测记录格式。表中数值为示例结构实际数值请以你自己运行脚本的输出为准。本文不含排行分数也不对模型能力做评分。题号第1次首token(s)第2次首token(s)第3次首token(s)首token波动(s)输出长度是否一致11.821.951.770.18基本一致21.641.711.690.07基本一致32.032.211.980.23基本一致41.551.601.580.05基本一致51.882.051.910.17基本一致从结构上看首 token 延迟存在小幅波动通常在零点几秒量级输出长度在固定题目下趋于一致但推理过程的措辞可能每次略有不同。这正是推理模型的正常表现结论稳定路径表述可能有差异。4.2 一次完整返回原文下面是第 1 题的一次完整返回非流式便于阅读。实际返回以你调用时为准。{ id: chatcmpl-xxxxxxxx, object: chat.completion, created: 1700000000, model: deepseek-r1, choices: [ { index: 0, message: { role: assistant, content: 设鸡为 x 只兔为 y 只。\n根据头数x y 35\n根据脚数2x 4y 94\n由第一式得 x 35 - y代入第二式\n2(35 - y) 4y 94\n70 - 2y 4y 94\n70 2y 94\n2y 24\ny 12\nx 35 - 12 23\n所以鸡有 23 只兔有 12 只。\n验证23 12 352×23 4×12 46 48 94符合题意。 }, finish_reason: stop } ], usage: { prompt_tokens: 48, completion_tokens: 156, total_tokens: 204 } }4.3 失败分支排查调用过程中可能遇到几类问题按下面顺序排查401Key 无效或未带上。检查Authorization: Bearer头是否完整Key 是否复制时带了空格。404路径写错。确认是https://taotoken.net/api/v1/chat/completionsBase URL 不要多加斜杠或路径。429请求过于频繁。批量脚本里加time.sleep(1)降低速率。超时推理模型输出较长把客户端 timeout 调到 120 秒以上。模型 ID 不识别以官网模型列表为准不要凭记忆拼写。流式无输出检查是否用了stream: true以及是否正确解析data:前缀。接入与排障可参考接入文档https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentdocutm_campaigngenerate 。5. 限制、成本与模型选择先说限制。本文的波动数据只反映特定时间窗口、特定网络环境下的表现不能外推为模型能力结论。首 token 延迟受网络、并发、服务端负载多重影响同一把 Key 在不同时段结果可能不同。输出波动方面推理模型在固定题目上结论通常稳定但推理路径的措辞会有差异这属于正常现象不是错误。再说成本。TaoToken 的计费以官网公示为准不同模型的单价不同。DeepSeek-R1 属于推理模型输出 token 通常比普通对话模型多因为包含推理过程。做批量测试时建议先用少量请求估算 token 消耗再决定是否扩大样本。Artificial Analysis 等榜单上标注的价格是模型方的标价不等于 TaoToken 的售价两者不要混用。模型选择上如果你要的是快速对话可以选更轻的对话模型如果你要的是复杂推理、数学题、代码逻辑DeepSeek-R1 这类推理模型更合适。具体可选模型和对应 ID以官网模型列表为准。模型对话入口https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentmodelutm_campaigngenerate 。如果你打算长期做 Agent 开发或持续调用可以了解 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_generateutm_contentcoding-planutm_campaigngenerate 。最后回到本文的方法论用同一把 Key、固定题目、重复请求是观察响应波动最朴素也最有效的方式。它不需要复杂工具只需要一份脚本和一点耐心。把结果记录下来你就能对“这个模型在我这里稳不稳”有一个属于自己的判断而不是只看榜单上的一个数字。 告别海外账号与网络限制稳定直连全球优质大模型限时半价接入中。 点击领取海量免费额度