1. 从一次 Agent 输出翻车说起HTML 与 Markdown 到底该选谁先说结论HTML 替代 Markdown 这个说法在 Claude Code 和 Agent 场景里只对了一半。真正成立的那一个论点是——HTML 给人看更好。至于「给模型看也更好」我实测下来站不住脚。事情的起因是 Anthropic 的 Thariq Shihipar 发了一篇博客主张在 AI 工作流里 HTML 应该替代 Markdown。文章传播很广Anthropic 内部也把 HTML 作为规划文档、代码评审、设计系统的默认格式。但把 4 个论点拆开看信息密度更高、视觉清晰、更易分享、支持双向交互——这四个其实都是「HTML 给人看更好」的不同侧面中间硬塞了一个「给模型看也好」反而让论证发散。为什么这件事对写 Agent 的人重要因为 Agent 调用链里文档格式直接决定三件事token 成本、结构化解析成功率、以及工具链能不能接住。Markdown 是纯文本结构化格式模型训练时见过海量样本HTML 标签冗长同样内容可能多消耗 30% 到 50% 的 token而模型读 HTML 读到的本质还是 token 序列它不会「看到」渲染后的视觉效果。所以「视觉化」这个优势对模型完全不存在。那什么场景该用 HTMLAI 生成的给人读的最终产物比如报告、规划文档、PRD。什么场景继续用 Markdown 或 JSONAgent 之间传递的中间产物比如 context、规格、状态记录。需要人和 AI 都编辑的工作文档Markdown 仍然占优因为人手动改 Markdown 比改 HTML 容易得多。这篇教程就带你用 TaoToken 统一 Key把 Claude Code 和 Agent 的 JSON 输出验证跑通逐条对比两种格式在调用链里的实际表现。你会拿到可复制的配置、能直接跑的验证命令以及踩过的坑。适合正在搭 Agent 工作流、纠结输出格式、或者想统一管理多个模型 Key 的开发者。2. TaoToken 前置准备统一 Key 接入 Claude Code 与 Agent 的配置思路在动手验证格式之前得先把调用通道打通。我试过同时维护好几套 Key 和 Base URL切换模型时改配置改到崩溃。TaoToken 的价值就在这里一个统一 Key兼容 Anthropic 风格的接口Claude Code、Cline、Codex 这类工具都能接。先明确三个核心要素任何工具接入都绕不开Base URLhttps://taotoken.net/apiAPI Key在控制台创建形如sk-开头的一串Model ID比如claude-sonnet-4-5、claude-opus-4-1这类具体以文档里的模型列表为准这三个要素在 Claude Code、Cline MCP、Codex 的auth.json里都要写全缺一个就会报错。下面分别说。2.1 获取 Key 与确认模型 ID打开官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注册后在控制台创建 API Key。创建完先别关页面把 Key 复制到安全的地方后面配置要用。模型 ID 建议直接看接入文档里的列表不要凭记忆写。不同工具对模型名的写法偶尔有差异写错了会返回 404 或者 model not found。2.2 Claude Code 的接入配置Claude Code 通过环境变量读取 Base URL 和 Key。在终端里设置export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_API_KEYsk-你的Key export ANTHROPIC_MODELclaude-sonnet-4-5如果你用的是 Claude Code 的 settings 文件可以写进~/.claude/settings.json{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: sk-你的Key, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }注意路径和字段名要和工具实际读取的一致写错位置等于没配。配完可以用claude启动看它是否能正常对话。2.3 Cline MCP 与 Codex auth.json 的三件套Cline 走 MCP 配置时同样要写全 Base URL、Key、Model ID。在 Cline 的设置里选择 Anthropic 兼容模式填入{ apiProvider: anthropic, anthropicBaseUrl: https://taotoken.net/api, anthropicApiKey: sk-你的Key, anthropicModelId: claude-sonnet-4-5 }Codex 的auth.json一般在~/.codex/auth.json写入{ OPENAI_BASE_URL: https://taotoken.net/api, OPENAI_API_KEY: sk-你的Key, model: claude-sonnet-4-5 }这里要提醒一句Codex 默认走 OpenAI 风格接口如果你的模型是 Anthropic 系列要确认 TaoToken 的兼容层是否支持对应协议不确定就查接入文档别硬猜。2.4 为什么用统一 Key 而不是多套统一 Key 最大的好处是排障时变量少。Agent 调用链里出错可能是 Key 问题、Base URL 问题、模型名问题、也可能是格式问题。如果每个工具一套 Key你根本分不清是哪个环节挂了。统一之后只要一个通道能通其他工具大概率也能通剩下的就是格式层面的调试。3. 可复制配置JSON 结构化输出与 HTML/Markdown 对照实验配置通了接下来做对照实验。目标很明确让同一个模型分别输出 JSON、Markdown、HTML 三种格式然后看 Agent 解析时哪个更稳。3.1 实验设计我准备了一份结构化的任务描述要求模型输出一个包含「任务名、步骤列表、负责人、截止日期」的对象。分别用三种格式要求它输出JSON严格 schemaMarkdown表格形式HTML带table标签然后用 Python 脚本解析三种输出统计解析成功率和 token 消耗。3.2 调用脚本先写一个通用的调用函数走 TaoToken 的接口import os import json import requests BASE_URL https://taotoken.net/api API_KEY os.environ.get(TAOTOKEN_API_KEY) MODEL claude-sonnet-4-5 def call_model(prompt: str) - str: resp requests.post( f{BASE_URL}/v1/messages, headers{ x-api-key: API_KEY, anthropic-version: 2023-06-01, content-type: application/json, }, json{ model: MODEL, max_tokens: 1024, messages: [{role: user, content: prompt}], }, timeout60, ) resp.raise_for_status() data resp.json() return data[content][0][text]注意anthropic-version这个 header 不能少少了会报 400。Key 从环境变量读别硬编码进脚本。3.3 三种格式的 PromptJSON 版本prompt_json 请输出一个 JSON 对象字段包括 task_name, steps(数组), owner, deadline。 只输出 JSON不要任何解释、不要 markdown 代码块包裹。Markdown 版本prompt_md 请用 Markdown 表格输出任务信息列包括 任务名、步骤、负责人、截止日期。 只输出表格。HTML 版本prompt_html 请用 HTML 的 table 标签输出任务信息列包括 任务名、步骤、负责人、截止日期。 只输出 HTML 片段不要 html 外层标签。3.4 解析与统计import re def parse_json(text): try: return json.loads(text.strip()) except Exception: # 兜底去掉可能的代码块包裹 cleaned re.sub(r^json|$, , text.strip(), flagsre.M).strip() return json.loads(cleaned) def parse_md_table(text): lines [l for l in text.strip().splitlines() if | in l] if len(lines) 2: return None headers [c.strip() for c in lines[0].strip(|).split(|)] rows [] for line in lines[2:]: cells [c.strip() for c in line.strip(|).split(|)] rows.append(dict(zip(headers, cells))) return rows def parse_html_table(text): from html.parser import HTMLParser # 简化处理实际可用 BeautifulSoup rows re.findall(rtr(.*?)/tr, text, re.S) result [] for row in rows: cells re.findall(rt[dh](.*?)/t[dh], row, re.S) result.append([c.strip() for c in cells]) return result跑一轮下来JSON 的解析成功率最高因为 schema 明确、没有歧义。Markdown 表格次之但遇到单元格里有换行或者竖线时会崩。HTML 表格解析最麻烦标签嵌套一深就容易漏而且 token 消耗明显更高。3.5 实测数据对照格式解析成功率平均 token 消耗Agent 调用链适配JSON高低最好直接反序列化Markdown中中一般需正则或解析器HTML中低高差需 DOM 解析这张表就是核心结论给 Agent 用的中间产物JSON 和 Markdown 明显优于 HTML。HTML 的视觉优势在模型眼里不存在反而带来 token 和解析成本。4. 验证请求与成功结果跑通一次完整调用链配置和脚本都有了现在跑一次完整验证确认通道和格式都符合预期。4.1 先验证通道连通用 curl 发一个最小请求curl -X POST https://taotoken.net/api/v1/messages \ -H x-api-key: $TAOTOKEN_API_KEY \ -H anthropic-version: 2023-06-01 \ -H content-type: application/json \ -d { model: claude-sonnet-4-5, max_tokens: 128, messages: [{role: user, content: 回复 OK 两个字母}] }如果返回里有content字段且文本是 OK说明通道通了。这一步很关键通道不通后面全是白费。4.2 跑 JSON 输出验证text call_model(prompt_json) print(原始输出, text) data parse_json(text) print(解析结果, data) assert task_name in data assert isinstance(data[steps], list) print(JSON 验证通过)成功的话你会看到类似原始输出 {task_name: 上线新功能, steps: [需求评审, 开发, 测试], owner: 张三, deadline: 2026-06-01} 解析结果 {task_name: 上线新功能, steps: [需求评审, 开发, 测试], owner: 张三, deadline: 2026-06-01} JSON 验证通过4.3 跑 Markdown 与 HTML 对照md_text call_model(prompt_md) print(Markdown 输出\n, md_text) md_rows parse_md_table(md_text) print(Markdown 解析行数, len(md_rows) if md_rows else 0) html_text call_model(prompt_html) print(HTML 输出\n, html_text) html_rows parse_html_table(html_text) print(HTML 解析行数, len(html_rows))实测下来Markdown 表格在内容简单时解析稳定但一旦单元格里出现|或者换行就会错位。HTML 表格解析出来的行数经常对不上因为模型有时会加thead、tbody有时不加结构不统一。4.4 成功结果的判断标准一次成功的验证应该满足通道返回 200有content字段JSON 输出能被json.loads直接解析不需要复杂清洗Markdown 表格行列数一致HTML 片段能被解析出预期的行数如果 JSON 需要反复清洗才能解析说明 prompt 里「只输出 JSON」的约束不够强可以加一句「不要用代码块包裹」或者用 tool use 强制 schema。5. 本篇常见错排查401、local proxy failed、reading choices、OAuth配置和调用过程中最容易撞上这几类报错。逐个说清楚原因和解法。5.1 401 Unauthorized最常见。原因通常是 Key 没读到、Key 写错、或者 header 名不对。检查三点环境变量TAOTOKEN_API_KEY是否真的导出成功echo $TAOTOKEN_API_KEY看一眼header 是x-api-key还是Authorization: BearerAnthropic 风格用前者Key 有没有多余空格或者换行如果 Claude Code 报 401检查settings.json里的ANTHROPIC_API_KEY字段名是否写对有些版本读的是ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。5.2 local proxy failed这个报错一般出现在工具试图走本地代理时。原因可能是环境里残留了HTTP_PROXY、HTTPS_PROXY变量或者工具配置里写了本地代理地址。解法是清掉这些变量unset HTTP_PROXY HTTPS_PROXY ALL_PROXY然后重启工具。注意不要配置任何本地转发直连https://taotoken.net/api即可。5.3 reading choices 相关报错这类报错通常出现在解析模型返回时代码期望choices字段但实际返回结构不同。Anthropic 风格返回的是content数组OpenAI 风格才是choices。如果你用 OpenAI SDK 去调 Anthropic 风格的接口就会读不到choices。解法确认你用的 SDK 和接口协议匹配。用 Anthropic SDK 就取content[0].text用 OpenAI SDK 就确认 TaoToken 的兼容层是否返回choices。5.4 OAuth 相关报错有些工具默认走 OAuth 登录流程而不是 API Key。如果你看到 OAuth 报错说明工具在尝试浏览器授权。解法是切到 API Key 模式在配置里显式指定 Key关掉 OAuth 选项。5.5 排错顺序建议遇到报错按这个顺序查先确认通道通不通curl 最小请求再确认 Key 和 header再确认模型 ID最后才查格式解析。变量一个一个排除别同时改好几个地方。6. 语义一致 CTA把统一 Key 用进你的 Agent 工作流回到开头那个判断HTML 替代 Markdown真正成立的只有「给人看更好」这一条。在 Claude Code 和 Agent 的调用链里中间产物继续用 JSON 和 Markdown省 token、解析稳、工具链适配好。给人读的最终报告可以用 HTML 提升阅读率。要把这套流程跑顺统一 Key 是第一步。你可以从这几个入口继续需要创建 Key、管理额度去控制台https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content想看完整的接入参数和模型列表查接入文档https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content想先在网页里验证模型输出格式用模型对话https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content长期跑编码和 Agent 任务看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content最后留一个实用技巧在 Agent 的 system prompt 里明确写「中间产物用 JSON最终报告用 Markdown」比让模型自己选格式稳定得多。格式这件事约束越明确调用链越不容易翻车。