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通过 Python 脚本批量测试 Taotoken 上不同模型的代码生成效果

news 2026/5/2 22:54:50

通过 Python 脚本批量测试 Taotoken 上不同模型的代码生成效果

1. 准备工作

在开始编写批量测试脚本前，需要确保已具备以下条件：

有效的 Taotoken API Key（可在控制台创建）
已安装 Python 3.7 及以上版本
安装 OpenAI 官方 Python SDK：pip install openai

建议在虚拟环境中进行操作以避免依赖冲突。同时准备好要测试的编程问题列表，这些问题应该覆盖不同的编程场景（如算法实现、API调用、数据处理等）。

2. 配置 Taotoken 客户端

使用 Taotoken 的 OpenAI 兼容接口时，base_url 需要设置为https://taotoken.net/api。以下是初始化客户端的代码：

from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="your_taotoken_api_key", # 替换为你的实际 API Key base_url="https://taotoken.net/api", )

3. 准备测试用例

创建一个包含多个编程问题的列表，这些问题将作为输入发送给不同模型。例如：

test_cases = [ { "id": 1, "description": "实现快速排序算法", "prompt": "用Python实现快速排序算法，要求包含注释说明" }, { "id": 2, "description": "处理CSV数据", "prompt": "用Python读取CSV文件并计算某列的平均值" }, # 可以添加更多测试用例 ]

4. 定义模型列表

从 Taotoken 模型广场选择要测试的代码生成模型。以下是几个常见选项：

models_to_test = [ "claude-sonnet-4-6", "gpt-4-turbo-preview", "mixtral-8x7b", # 可以添加更多模型 ]

5. 实现批量测试函数

编写核心测试函数，它会遍历所有测试用例和模型，收集返回结果：

def run_batch_tests(client, models, test_cases, temperature=0.7): results = [] for model in models: print(f"\n正在测试模型: {model}") for case in test_cases: try: response = client.chat.completions.create( model=model, messages=[{"role": "user", "content": case["prompt"]}], temperature=temperature ) result = { "model": model, "case_id": case["id"], "description": case["description"], "response": response.choices[0].message.content, "usage": response.usage } results.append(result) print(f" 已完成测试用例 {case['id']}: {case['description']}") except Exception as e: print(f" 测试用例 {case['id']} 出错: {str(e)}") results.append({ "model": model, "case_id": case["id"], "error": str(e) }) return results

6. 执行测试并保存结果

调用测试函数并将结果保存为结构化文件以便后续分析：

# 运行测试 test_results = run_batch_tests(client, models_to_test, test_cases) # 保存结果到JSON文件 import json from datetime import datetime timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") filename = f"codegen_test_results_{timestamp}.json" with open(filename, "w") as f: json.dump(test_results, f, indent=2) print(f"\n测试完成，结果已保存到 {filename}")

7. 结果分析与可视化（可选）

可以进一步编写分析脚本，从保存的结果文件中提取关键指标并生成可视化报告。例如：

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 加载测试结果 with open(filename) as f: results = json.load(f) # 转换为DataFrame df = pd.DataFrame(results) # 计算每个模型的平均token消耗 if 'usage' in df.columns: df['total_tokens'] = df['usage'].apply(lambda x: x['total_tokens'] if isinstance(x, dict) else 0) token_stats = df.groupby('model')['total_tokens'].mean().sort_values() # 绘制柱状图 token_stats.plot(kind='bar', title='平均Token消耗量') plt.ylabel('Token数量') plt.tight_layout() plt.savefig('token_usage.png') plt.show()