1. 从context_length_exceeded到记忆字段先给 Key 和 Base URL长任务跑到第 N 轮Claude Code 返回API Error: 400 prompt is too long: context_length_exceeded或者 Codex CLI 出现stream error: context length exceeded表面看是上下文窗口被塞满实际是记忆系统没有做字段分层。很多团队第一反应是把历史对话整包丢给摘要模型结果摘要调用本身又消耗 Token而且下一轮召回了不该召回的旧内容todo 状态照样丢。先把接入路径固定下来到 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmemory_compress_fields 拿到 Key再把请求地址设为https://taotoken.net/api。后续的字段保留清单、压缩前后 Token 对照都基于这个入口复现。Base URL 在工具配置里不要带 UTM只写https://taotoken.net/api。我以“记忆系统设计者”的视角处理这个问题。Token 消耗方不是整段对话而是记忆压缩与摘要调用。也就是说每一次把长上下文压成 memory pack都要有预算、有字段白名单、有可回滚版本。原文讨论的 Harness 层四类机制可以保留上下文预算与卸载、压缩、todo-state 复述、跨会话记忆。但落到工程上不能只写概念要回答三个问题哪些字段必须跨会话保留压缩调用走哪个 Base URL压缩前后 Token 怎么对照先给一条最小接入路径。1.1 Claude Codesettings.json 与 ANTHROPIC_*Claude Code 侧建议把配置写进~/.claude/settings.json让环境变量随会话加载。不同版本可能读取ANTHROPIC_API_KEY或ANTHROPIC_AUTH_TOKEN二选一即可不要同时写两个不同值。{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-20250514, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: claude-3-5-haiku-20241022 } }如果当前 Claude Code 版本使用 auth token 字段可以替换为{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-20250514 } }改完后重启 Claude Code用/status或一次最小对话确认请求确实走了https://taotoken.net/api。如果仍然报 401优先检查 Key 是否复制完整、是否有多余空格、当前终端是否覆盖了旧环境变量。1.2 Codexconfig.toml不要套 ANTHROPIC_*Codex 侧不要使用ANTHROPIC_*。它走的是 Codex 自己的 provider 配置。典型配置在~/.codex/config.toml核心是 provider、base_url、env_key 三项。model gpt-5 model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat本地环境变量这样设置export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY如果你的 Codex 版本要求wire_api responses以本地实际报错为准切换。关键是Codex 的 Key 走TAOTOKEN_API_KEYBase URL 走https://taotoken.net/api不要把 Claude Code 的ANTHROPIC_*变量复制过来。1.3 CC Switch 三件套如果你用 CC Switch 管理多套配置核心只保留三件套provider 名称、Base URL、API Key。模型映射可以另加但不要和 Key 混在同一个字段里。{ provider: TaoToken, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: YOUR_API_KEY, defaultModel: claude-sonnet-4-20250514 }不同 CC Switch 版本的字段名可能略有差异但排查时先确认这三项请求地址是不是https://taotoken.net/apiKey 是不是YOUR_API_KEY对应的真实值当前激活的 provider 是不是 TaoToken。更多控制台操作入口统一走 TaoToken 官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmemory_compress_fields_config 。2. TaoToken Key 字段保留清单must_keep / summarize / drop 三档跨会话记忆压缩最容易犯的错是把“保留字段”做成“保留对话”。对话是载体字段才是状态。作为记忆系统设计者我会把 memory pack 分成三档must_keep跨会话必须原样或近原样保留压缩后仍要能恢复目标。summarize可以摘要但必须保留来源引用和摘要版本。drop不写回记忆需要时从本地文件或日志重新读取。一个可直接落地的字段保留配置如下{ memory_policy_version: 1.0, must_keep: [ task_goal, hard_constraints, decisions, todo_state, artifact_refs, interface_contracts, failed_attempts ], summarize: [ conversation_history, tool_outputs, test_logs, long_file_excerpts ], drop: [ api_keys, pii, full_source_code, duplicate_stacktraces, temporary_debug_prints ], budget: { total_memory_tokens: 3000, task_goal: 300, hard_constraints: 400, decisions: 900, todo_state: 600, artifact_refs: 300, failed_attempts: 500 } }这份配置的重点不是字段多而是字段之间有优先级。task_goal和hard_constraints决定任务会不会跑偏decisions决定后续不重复讨论todo_state决定下一步动作artifact_refs决定模型知道去哪里读取真实文件failed_attempts决定不会重复踩坑。相反完整源码、重复堆栈、临时调试输出、密钥、个人身份信息都不应该进入跨会话记忆包。可以把每个字段的保留策略写成表字段是否跨会话保留压缩方式示例task_goal必须原文保留限制 300 Token 内将旧项目迁移到新构建链hard_constraints必须编号去重保留否定条件不得改动公共 APIdecisions必须只留结论、理由、日期选择方案 B因兼容旧数据todo_state必须只留未完成和阻塞项待补测试用例等待接口确认artifact_refs必须路径 行号 校验和src/a.ts:120interface_contracts必须保留入参、出参、错误码POST /v1/jobfailed_attempts必须保留失败命令与结论升级依赖后启动失败conversation_history可摘要分段摘要 来源 ID第 1-8 轮讨论记录tool_outputs可摘要只留异常行和统计测试失败 3 例full_source_code不保留卸载到本地文件通过 artifact_refs 读取api_keys不保留禁止写入YOUR_API_KEY只在环境变量这张表可以直接变成压缩 prompt 的约束。摘要模型不需要“聪明地猜”它只需要按字段白名单输出。记忆压缩调用本身也要走 TaoToken入口仍然是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmemory_compress_fields_pipeline 。3. 压缩链路的工程实现预算、卸载、摘要、todo-state 复述上下文预算不是“还剩多少窗口”而是“每一类记忆最多占多少”。我的做法是三层预算系统层固定预算系统提示、工具定义、输出格式通常不可压缩。任务层记忆预算task_goal、constraints、decisions、todo_state按上表分配。证据层按需预算文件、日志、工具输出不直接进 prompt只保留引用需要时本地读取。卸载机制很关键。不要把所有文件内容都塞进上下文。把大文件转成artifact_refs{ artifact_refs: [ { path: src/service/order.ts, line: 120, reason: 订单状态机入口, checksum: sha256:... }, { path: logs/test-run-042.log, line: 880, reason: 失败堆栈首次出现位置, checksum: sha256:... } ] }下一轮需要细节时由本地工具按路径和行号读取而不是让记忆包携带全文。这样既减少 Token也避免旧文件内容污染新任务。摘要调用可以这样写。下面脚本使用 OpenAI 兼容方式访问 TaoTokenBase URL 写https://taotoken.net/apiKey 从环境变量读取import os import json from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlhttps://taotoken.net/api, ) MEMORY_POLICY { must_keep: [ task_goal, hard_constraints, decisions, todo_state, artifact_refs, interface_contracts, failed_attempts, ], summarize: [ conversation_history, tool_outputs, test_logs, ], drop: [ api_keys, pii, full_source_code, duplicate_stacktraces, temporary_debug_prints, ], } def compress_memory(raw_messages, modelclaude-sonnet-4-20250514): system_prompt f 你是跨会话记忆压缩器。只输出 JSON不要输出解释。 必须保留字段{, .join(MEMORY_POLICY[must_keep])} 可摘要字段{, .join(MEMORY_POLICY[summarize])} 禁止写回字段{, .join(MEMORY_POLICY[drop])} 输出结构 {{ task_goal: , hard_constraints: [], decisions: [], todo_state: [], artifact_refs: [], interface_contracts: [], failed_attempts: [], summaries: {{ conversation_history: , tool_outputs: , test_logs: }} }} resp client.chat.completions.create( modelmodel, messages[ {role: system, content: system_prompt}, {role: user, content: json.dumps(raw_messages, ensure_asciiFalse)}, ], temperature0.1, ) content resp.choices[0].message.content usage resp.usage return content, usage if __name__ __main__: with open(raw_session.json, r, encodingutf-8) as f: raw json.load(f) memory_pack, usage compress_memory(raw) with open(memory_pack.json, w, encodingutf-8) as f: f.write(memory_pack) print(prompt_tokens:, usage.prompt_tokens) print(completion_tokens:, usage.completion_tokens) print(total_tokens:, usage.total_tokens)这段脚本的重点不是模型多强而是把must_keep、summarize、drop变成了可执行约束。每次压缩后记录usage就能做压缩前后 Token 对照。todo-state 复述不能只放在记忆包里还要在每一轮请求的尾部显式复述。推荐模板[Memory Pack v1] 目标... 硬约束 1. ... 已完成 - ... 未完成 - ... 阻塞 - ... 下一步 - ... 相关文件 - src/service/order.ts:120把 todo-state 放在靠近当前用户消息的位置能明显降低长任务中“忘记下一步”的概率。跨会话恢复时先读取memory_pack.json再把 todo-state 复述到当前轮而不是把整个历史重新加载。4. 压缩前后 Token 对照可复现实验与字段保留结果为了判断压缩是否有效不要只看“感觉短了”。建议做一张压缩前后 Token 对照表。下面是一次示例运行的对照数据实际数字以你的项目为准字段压缩前 Token压缩后 Token策略task_goal320180原文保留去掉背景修辞hard_constraints860240编号去重合并同类限制decisions4200900只留结论、理由、日期todo_state1500600只留未完成和阻塞项artifact_refs1800300路径 行号 原因interface_contracts900320保留入参、出参、错误码failed_attempts2600500保留失败命令与结论conversation_history420001200分段摘要 来源 IDtool_outputs680000卸载为本地日志引用test_logs21000260只留异常行和统计合计1421804500压缩比约 31.6:1这个对照表要配合版本号。每次压缩输出memory_policy_version和memory_pack_version比如{ memory_policy_version: 1.0, memory_pack_version: 2025-06-01T10:00:00Z, task_goal: 将旧项目迁移到新构建链, hard_constraints: [ 不得改动公共 API, 必须保留旧数据兼容层 ], decisions: [ { date: 2025-05-30, decision: 采用方案 B, reason: 兼容旧数据迁移成本低 } ], todo_state: [ { id: T1, status: pending, content: 补充迁移后回归测试, blocked_by: 等待接口确认 } ], artifact_refs: [ { path: src/service/order.ts, line: 120, reason: 订单状态机入口 } ], interface_contracts: [ { name: POST /v1/job, request: [jobId, payload], response: [status, traceId], errors: [400, 409, 500] } ], failed_attempts: [ { command: npm run build:legacy, result: 失败, reason: 旧依赖与 Node 22 不兼容 } ], summaries: { conversation_history: 第 1-8 轮确认迁移范围第 9-14 轮对比两套构建链第 15 轮确定方案 B。, tool_outputs: 测试失败 3 例均为旧数据字段映射缺失。, test_logs: 失败集中在 order_status 映射见 logs/test-run-042.log:880。 } }生成这张表的方法也很简单。压缩前用 tokenizer 估算原始 transcript压缩后再估算 memory pack同时记录摘要调用的usage.prompt_tokens和usage.completion_tokens。重点看三个指标记忆包 Token 是否稳定在预算内比如 3000 到 4500。摘要调用 Token 是否下降而不是每轮都重新摘要全量历史。todo 完成率是否提升任务目标是否在跨会话后仍然一致。如果记忆包越来越长通常是must_keep里混入了日志如果摘要调用越来越贵通常是每一轮都把全量历史重新发给摘要模型。正确做法是增量摘要上一版 memory pack 本轮新增对话生成下一版 memory pack。这样压缩成本与增量上下文成正比而不是与总历史长度成正比。5. Claude Code / Codex / CC Switch 排障Key 字段、模型映射与常见错误接入 TaoToken 后常见问题通常集中在 Key、Base URL、模型名、协议四类。下面按工具拆开。5.1 Claude Code 常见错误现象可能原因处理401 UnauthorizedKey 错误或环境变量未加载检查YOUR_API_KEY重启 Claude Code404 Not FoundBase URL 写错或多了路径确认ANTHROPIC_BASE_URL为https://taotoken.net/apimodel not found模型 ID 不在当前账号可用列表换成控制台可见模型 IDprompt is too long记忆包未压缩或全量历史注入启用字段白名单和 artifact_refs输出格式不稳定摘要 temperature 过高压缩调用 temperature 设为 0.1 或 0Claude Code 的配置建议只保留一个 Base URL 来源。不要同时在 shell、settings.json、项目.env里写不同地址否则很难定位请求到底走了哪里。5.2 Codex 常见错误Codex 的排障重点是不要套用ANTHROPIC_*。如果config.toml里 provider 配错常见表现是 401 或直接回退到默认 provider。model gpt-5 model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat检查顺序echo $TAOTOKEN_API_KEY cat ~/.codex/config.toml确认TAOTOKEN_API_KEY有值base_url是https://taotoken.net/api当前model_provider是taotoken。如果报协议不匹配再切换wire_api不要改 Key 字段名。5.3 CC Switch 三件套检查CC Switch 的问题通常不是配置写错而是激活了旧 provider。检查三件套{ provider: TaoToken, baseUrl: https://taotoken.net/api, apiKey: YOUR_API_KEY }如果切换后仍走旧地址先看 CC Switch 当前激活项再重启终端或 IDE。模型映射字段只负责把本地模型名映射到服务端模型名Key 和 Base URL 不要放在模型映射里。6. 验收与回滚压缩后目标丢失怎么办记忆压缩不是一次性任务而是持续管道。建议每次生成 memory pack 后做四项验收目标一致性让模型只读 memory pack复述任务目标和原目标对比。约束完整性检查hard_constraints是否包含所有否定条件和边界。todo 连续性检查未完成项、阻塞项、下一步是否都在。引用可解析artifact_refs的路径和行号是否能在本地打开。如果压缩后目标丢失不要直接让模型“再想一遍”。优先做回滚保留上一版memory_pack.json。提高task_goal和hard_constraints的预算。把decisions从摘要改为“结论 理由”双字段。检查summaries.conversation_history是否覆盖了关键决策轮次。减少drop名单误伤比如不要把接口契约误判为长文档。一个最小回滚配置如下{ rollback: { enabled: true, keep_versions: 5, compare_on_restore: [ task_goal, hard_constraints, todo_state, decisions ] } }安全上记忆包一定不要写入密钥、个人身份信息、完整源码和生产数据。需要查库或执行命令时由读者在本地环境执行不要把数据库连接交给 Agent 直连。记忆系统只保存恢复任务所需的字段和引用。7. 结语把 TaoToken Key 当作记忆压缩链路的入口回到最初的问题跨会话压缩不是“把聊天记录总结一下”而是设计一套字段保留策略。task_goal、hard_constraints、decisions、todo_state、artifact_refs、interface_contracts、failed_attempts这些字段必须跨会话保留长对话、工具输出、测试日志可以摘要完整源码、重复堆栈、密钥、个人身份信息不写回。压缩调用走 TaoTokenBase URL 固定为https://taotoken.net/apiKey 用YOUR_API_KEY占位所有压缩前后 Token 对照都记录usage。如果你还没接入可以先到 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmemory_compress_fields_cta 了解入口然后按顺序做四步模型对话https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmemory_compress_fields_chatCoding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmemory_compress_fields_plan创建 Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmemory_compress_fields_keysClaude Code 文档https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmemory_compress_fields_doc把 Key 拿到后Claude Code 用settings.json和ANTHROPIC_*Codex 用config.toml和TAOTOKEN_API_KEYCC Switch 只检查 provider、Base URL、API Key 三件套。最后用一份字段保留配置和一张压缩前后 Token 对照表验收。这样长任务跨会话时目标不会漂todo 不会丢摘要调用也不会变成新的 Token 黑洞。