1. 从 Gemini 3.8 Live 热点切入教育语音评测接入 TaoToken 的 Base URL 路径Google 近期把 Gemini 3.8 Live 与 3.5 Transcribe 实时语音模型推到 Gemini API 与 AI Studio 生态中实时语音、多语言与可配置思考再次成为教育语音评测开发者关注的接入方向。对做口语跟读、发音纠正、篇章朗读、模拟考试评分的人来说真正的问题不是“模型能不能评”而是“评测服务怎么稳定拿到 Key、怎么把请求发出去、怎么记录每次评分的 Token 消耗”。本文直接从接入层切入TaoToken 只给一个 Base URLKey 在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_intro 获取然后把评测服务的base_url改为https://taotoken.net/api再配合YOUR_API_KEY就能跑出可复现的语音评测脚本、评分 JSON 与 Token 消耗记录。教育语音评测的场景很具体学生读一句英文系统要判断准确度、流利度、完整度、韵律、重音还要指出问题音素和重读位置。传统方案通常拆成 ASR、音素对齐、打分模型、反馈生成四段链路长、排障慢、Token 账单也分散。Gemini 3.8 Live 这类实时语音模型的价值在于它可以把音频理解、文本参考、评分维度、反馈生成放进一次多模态请求里尤其适合“短音频、多批次、需要可解释反馈”的教育评测任务。可配置思考能力则适合把评分标准、学生年级、口音容忍度、考试 rubric 写进提示词让同一套服务在少儿跟读、成人口语、雅思模拟之间切换。但接入时不要把它想成“换一个模型名”这么简单。TaoToken 在这里的角色是统一入口只提供 Base URL 和 Key不强迫你改业务架构。你原来的 Python 评测服务、批处理任务、教师端报告系统都可以保留只需要把请求地址和鉴权换成 TaoToken。这样做的直接好处是评测脚本可以复现评分结果可以落库Token 消耗可以按批次追踪教师端看到的分数和消耗也能对得上。本文的目标产出有三个第一一份可运行的语音评测调用脚本输入音频和参考文本输出结构化评分第二一份评分结果示例包含准确度、流利度、完整度、韵律、重音和总分第三一份 Token 消耗记录记录每次调用的prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens方便做成本核算和限流策略。下面按“拿 Key → 改 Base URL → 调模型 → 记消耗 → 排障 → 编码工具配置 → CTA”的顺序展开。2. 在 TaoToken 官网拿到 Key评测服务调用前的准备清单评测服务调用前第一步不是写代码而是拿到可用的 Key。访问 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_keys_setup完成登录后进入控制台。控制台里找到 API Keys 页面创建新的 Key复制出来先放到安全位置。本文所有示例都用占位符YOUR_API_KEY你实际替换成刚创建的 Key。不要把 Key 写进前端代码、公开仓库或截图评测服务建议用环境变量注入。推荐的环境变量写法如下。Linux/macOS 可以用.env或 shell 注入Windows 可以用系统环境变量或 PowerShell 临时变量。命令由你在本地终端执行不要放到不可信环境。# Linux / macOS export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api# Windows PowerShell $env:TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY $env:TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/apiPython 服务里建议用python-dotenv读取.env并把.env加入.gitignore。这样本地调试和服务器部署可以共用同一套代码只是环境变量不同。准备清单还包括确认模型列表、确认音频格式、准备参考文本、定义评分维度。模型列表以 TaoToken 控制台或模型对话页面为准。你可以先打开 https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_chat 查看当前可用的对话与多模态模型再决定评测服务使用哪个模型名。本文示例中模型名写成gemini-3.8-live实际调用时请替换成控制台里可用的名称如果控制台提供扩展思考版本也可以换成对应模型名但评分 rubric 和 JSON 输出格式要保持一致。音频准备建议教育跟读场景常用 16kHz、单声道、wav 或 mp3单条音频控制在几秒到几十秒。太长的篇章朗读可以按句切分再按句调用评测。参考文本要与音频内容对应包含标点、重音提示、目标音素。评分维度建议先固定为五维准确度、流利度、完整度、韵律、重音。每维 0 到 100总分取加权平均。这样后续换模型、换提示词、换批次时评分结果仍然可比较。Base URL 是本文的核心配置。TaoToken 只给一个 Base URLhttps://taotoken.net/api。不要在 Base URL 后面拼 UTM 参数UTM 只用于官网访问统计。代码里写base_url https://taotoken.net/api api_key YOUR_API_KEY如果你是第一次接入建议先用一条短音频跑通确认返回 JSON 能被解析再扩展到批量评测。批量评测前还要准备批次 ID、学生 ID、音频路径、参考文本、模型名、请求时间、Token 消耗字段。这些字段后面会直接写入 CSV。3. 用 Python 复现 Gemini 3.8 Live 语音评测调用音频、Prompt、评分 JSON下面给出一份可复现的 Python 脚本。它使用 OpenAI 兼容的客户端写法把base_url指向 TaoToken把音频转成 base64再构造多模态消息。脚本会输出评分 JSON并打印本次调用的 Token 消耗。注意模型名gemini-3.8-live只是示例请以 TaoToken 控制台为准。先安装依赖pip install openai python-dotenv脚本示例import base64 import json import os from dotenv import load_dotenv from openai import OpenAI load_dotenv() client OpenAI( base_urlos.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL, https://taotoken.net/api), api_keyos.getenv(TAOTOKEN_API_KEY, YOUR_API_KEY), ) MODEL_NAME gemini-3.8-live # 以 TaoToken 控制台可用模型名为准 def audio_to_base64(audio_path: str) - str: with open(audio_path, rb) as f: return base64.b64encode(f.read()).decode(utf-8) def build_eval_prompt(ref_text: str, student_level: str 初中) - str: return f 你是教育语音评测引擎。请根据参考文本对学生音频进行评分。 参考文本{ref_text} 学生水平{student_level} 请严格输出 JSON不要输出 Markdown不要输出额外解释。 JSON 字段要求 - 准确度0-100 整数 - 流利度0-100 整数 - 完整度0-100 整数 - 韵律0-100 整数 - 重音0-100 整数 - 总分0-100 浮点数保留一位小数 - 问题音素字符串数组最多 5 个 - 建议字符串数组最多 3 条每条不超过 30 字 评分标准 1. 准确度看发音与目标音素是否匹配 2. 流利度看停顿、重复、自我纠正 3. 完整度看是否漏读、多读、错读关键词 4. 韵律看语调、节奏、句重音 5. 重音看单词重音和句子重音位置。 def evaluate_audio(audio_path: str, ref_text: str, student_level: str 初中): audio_b64 audio_to_base64(audio_path) prompt build_eval_prompt(ref_text, student_level) response client.chat.completions.create( modelMODEL_NAME, messages[ { role: system, content: 你是一个严格但可解释的语音评测器只返回 JSON。, }, { role: user, content: [ {type: text, text: prompt}, { type: input_audio, input_audio: { data: audio_b64, format: wav, }, }, ], }, ], temperature0.2, response_format{type: json_object}, ) content response.choices[0].message.content result json.loads(content) usage response.usage print(评分结果) print(json.dumps(result, ensure_asciiFalse, indent2)) print(Token 消耗) print(fprompt_tokens{usage.prompt_tokens}) print(fcompletion_tokens{usage.completion_tokens}) print(ftotal_tokens{usage.total_tokens}) return result, usage if __name__ __main__: evaluate_audio( audio_path./audio/s1001.wav, ref_textThe quick brown fox jumps over the lazy dog., student_level初中, )如果本地音频是 mp3把format改成mp3。如果服务要求音频放在请求体其他字段请以 TaoToken 文档或模型页说明为准。脚本的关键点有三个第一base_url固定指向https://taotoken.net/api第二api_key用YOUR_API_KEY替换第三提示词要求严格 JSON这样评分结果可以落库、可以做图表、可以对比批次。评分结果示例{ 准确度: 88, 流利度: 82, 完整度: 91, 韵律: 79, 重音: 84, 总分: 84.8, 问题音素: [th, r], 建议: [注意咬舌音, 重读位置前移] }这个 JSON 可以直接给教师端总分用于趋势图问题音素用于错题本建议用于学生反馈。如果要做班级报告可以再聚合一层按学生 ID 求平均分、按音素统计错误频次、按批次统计 Token 消耗。注意评分维度要固定否则不同批次的分数不可比。提示词里可以加入考试类型例如“雅思口语 Part 1”或“中考朗读”但不要一次塞太多规则避免模型输出不稳定。4. 记录评分结果与 Token 消耗把评测批次写成 CSV 与日志语音评测不是单次调用而是成百上千条音频的批处理。只打印 Token 消耗不够建议把每次调用的评分和用量写入 CSV。字段可以包括批次 ID、学生 ID、音频路径、模型名、参考文本、准确度、流利度、完整度、韵律、重音、总分、问题音素、建议、prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens、请求时间、耗时秒数。下面是在上一节脚本基础上扩展的批量写入逻辑import csv import time from datetime import datetime def evaluate_batch(records, output_csv./eval_results.csv): fieldnames [ batch_id, student_id, audio_path, model, 准确度, 流利度, 完整度, 韵律, 重音, 总分, 问题音素, 建议, prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens, request_time, latency_sec, ] with open(output_csv, w, newline, encodingutf-8) as f: writer csv.DictWriter(f, fieldnamesfieldnames) writer.writeheader() for item in records: start time.time() result, usage evaluate_audio( audio_pathitem[audio_path], ref_textitem[ref_text], student_levelitem.get(student_level, 初中), ) latency round(time.time() - start, 2) row { batch_id: item[batch_id], student_id: item[student_id], audio_path: item[audio_path], model: MODEL_NAME, 准确度: result.get(准确度), 流利度: result.get(流利度), 完整度: result.get(完整度), 韵律: result.get(韵律), 重音: result.get(重音), 总分: result.get(总分), 问题音素: |.join(result.get(问题音素, [])), 建议: |.join(result.get(建议, [])), prompt_tokens: usage.prompt_tokens, completion_tokens: usage.completion_tokens, total_tokens: usage.total_tokens, request_time: datetime.now().isoformat(timespecseconds), latency_sec: latency, } writer.writerow(row) print(f写入 {item[student_id]}总分 {row[总分]}total_tokens{row[total_tokens]})生成的 CSV 示例batch_id,student_id,audio_path,model,准确度,流利度,完整度,韵律,重音,总分,问题音素,建议,prompt_tokens,completion_tokens,total_tokens,request_time,latency_sec 20250601-001,S1001,./audio/s1001.wav,gemini-3.8-live,88,82,91,79,84,84.8,th|r,注意咬舌音|重读位置前移,1240,180,1420,2025-06-01T10:12:03,3.42 20250601-001,S1002,./audio/s1002.wav,gemini-3.8-live,76,80,85,72,78,78.2,th|v,区分咬舌音|控制语速,1180,165,1345,2025-06-01T10:12:08,3.18有了这张表你可以做三件事第一按batch_id统计总 Token 消耗估算成本第二按student_id看进步曲线第三按问题音素统计班级高频错误。Token 消耗记录建议保留原始值不要只记总 Token。因为输入音频越长、提示词越复杂、参考文本越详细prompt_tokens就越高评分 JSON 字段越多completion_tokens越高。分开记录才能定位成本来源。如果要做成本估算用total_tokens乘以当前模型单价即可。单价以 TaoToken 控制台或模型页展示为准不要硬编码在代码里。建议在配置中留一个PRICE_PER_1K_TOKENS变量按批次计算费用。批量任务还要加限流和重试遇到 429 时等待后重试遇到 5xx 时指数退避遇到 400 时不要盲目重试先检查音频格式、模型名和请求体。5. 排障Base URL、模型名、音频格式与 401/404/429 的定位顺序语音评测接入最常见的故障不是模型能力而是配置和格式。排障顺序建议从外到内Key → Base URL → 模型名 → 请求体 → 音频格式 → 限流。遇到 401先看 Key 是否正确、是否带了Bearer、是否误用了其他平台的 Key。TaoToken 的 Key 在官网控制台创建访问 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_troubleshoot 可以回到官网入口重新确认。遇到 404优先检查 Base URL。本文统一使用https://taotoken.net/api不要在代码里写成其他站点的地址也不要额外拼接奇怪的路径。如果你用 OpenAI SDKbase_url写https://taotoken.net/api后SDK 会按自己的规则拼接请求路径如果手动用requests请以控制台或模型页给出的端点为准。模型名写错也会导致 404 或 400所以先确认控制台里的模型名再替换脚本中的MODEL_NAME。遇到 400常见原因是音频格式不匹配、base64 编码错误、请求体字段名不对、模型不支持音频输入。检查三点第一音频文件是否真实存在且不是 0 字节第二format是否与文件一致wav 就写 wavmp3 就写 mp3第三消息结构是否符合多模态要求。如果返回内容不是 JSON提示词里要加上“只输出 JSON”并尽量使用response_format{type: json_object}。如果仍然不稳定可以把评分维度减少到三项先跑通再逐步加回。遇到 429说明触发了限流。批处理任务不要无脑并发建议设置 1 到 3 个并发失败后指数退避。示例import time import random def call_with_retry(func, max_retries5): for attempt in range(max_retries): try: return func() except Exception as e: if attempt max_retries - 1: raise sleep_sec min(2 ** attempt random.random(), 20) print(f第 {attempt 1} 次失败{sleep_sec:.1f}s 后重试{e}) time.sleep(sleep_sec)日志里建议记录请求时间、模型名、音频路径、耗时、状态码、Token 消耗。不要只记录“失败”两个字否则排障时无法定位是 Key、Base URL、模型名还是音频问题。教师端报告和 Token 账单也要能通过batch_id关联避免“分数有了但不知道花了多少 Token”的情况。6. 把 Claude Code、Codex、CC Switch 统一到 TaoToken 的配置示例语音评测主体跑通后很多团队还会用 Claude Code、Codex 这类编码工具维护评测服务。它们的配置也可以统一到 TaoToken但要注意Claude Code 用settings.json和ANTHROPIC_*环境变量Codex 用config.toml不要把ANTHROPIC_*套到 Codex 上CC Switch 的核心三件套是供应商名称、Base URL、API Key。Base URL 统一写https://taotoken.net/api不要加 UTM 参数。Claude Code 的settings.json示例{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }模型名请以 TaoToken 控制台或 Claude Code 文档为准示例中的claude-sonnet-4-5只是占位结构。Claude Code 文档入口在文末 CTA 中给出配置前可以先对照文档确认字段名。修改后重启 Claude Code再用一个简单请求验证是否能通。Codex 的config.toml示例model gpt-5-codex model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chatCodex 侧使用TAOTOKEN_API_KEY环境变量不要把ANTHROPIC_AUTH_TOKEN写进 Codex 配置。环境变量在本地终端设置export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYCC Switch 中新增供应商时按三件套填写供应商名称可以写TaoTokenBase URL 写https://taotoken.net/apiAPI Key 填YOUR_API_KEY。保存后切换到这个供应商再启动对应工具。如果切换后仍然走旧配置检查是否有多份settings.json、是否环境变量覆盖了 CC Switch 配置、是否没有重启终端或 IDE。这一节的意义是语音评测服务和编码工具可以共用同一个 TaoToken Key 和 Base URL。评测脚本负责音频评分Claude Code/Codex 负责维护脚本、写报告、改提示词。两边分开记录 Token 消耗不要混在一个 CSV 里。评测批次关注音频时长、评分维度、问题音素编码工具关注会话长度、代码上下文、修复轮次。分开统计才能知道成本花在哪里。7. 高转化 CTA模型对话、Coding Plan、创建 Key 与 Claude Code 文档如果你已经跟着本文跑通语音评测脚本下一步建议按顺序做四件事。第一打开模型对话页面 https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_chat对比不同模型在短音频评分、长音频朗读、多语言口音上的表现确定正式评测使用的模型名。第二查看 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_plan如果你同时要用 Claude Code、Codex 和评测批处理提前规划用量比临时排障更省时间。第三进入 API Keys 页面 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_keys 创建正式 Key替换脚本里的YOUR_API_KEY并把 Key 放进环境变量。第四如果你还要配置 Claude Code参考 Claude Code 文档 https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_claudecode核对settings.json和环境变量字段。回到语音评测本身最小闭环是在评测服务调用前访问 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_cta 拿 TaoToken Key把 Base URL 改为https://taotoken.net/api用本文脚本发送音频和参考文本把评分结果与prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens写入 CSV再按批次分析学生进步和高频错误。这样你得到的不是一次演示而是一套可以复现、可以追踪、可以扩展到班级和校级规模的语音评测流程。后续如果要换模型、换提示词、换评分 rubric只要保持 JSON 字段和 Token 记录格式不变历史数据仍然可以对比。 语音评测系统用 Gemini 3.8 Live，TaoToken 只给 Base URL
1. 从 Gemini 3.8 Live 热点切入教育语音评测接入 TaoToken 的 Base URL 路径Google 近期把 Gemini 3.8 Live 与 3.5 Transcribe 实时语音模型推到 Gemini API 与 AI Studio 生态中实时语音、多语言与可配置思考再次成为教育语音评测开发者关注的接入方向。对做口语跟读、发音纠正、篇章朗读、模拟考试评分的人来说真正的问题不是“模型能不能评”而是“评测服务怎么稳定拿到 Key、怎么把请求发出去、怎么记录每次评分的 Token 消耗”。本文直接从接入层切入TaoToken 只给一个 Base URLKey 在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_intro 获取然后把评测服务的base_url改为https://taotoken.net/api再配合YOUR_API_KEY就能跑出可复现的语音评测脚本、评分 JSON 与 Token 消耗记录。教育语音评测的场景很具体学生读一句英文系统要判断准确度、流利度、完整度、韵律、重音还要指出问题音素和重读位置。传统方案通常拆成 ASR、音素对齐、打分模型、反馈生成四段链路长、排障慢、Token 账单也分散。Gemini 3.8 Live 这类实时语音模型的价值在于它可以把音频理解、文本参考、评分维度、反馈生成放进一次多模态请求里尤其适合“短音频、多批次、需要可解释反馈”的教育评测任务。可配置思考能力则适合把评分标准、学生年级、口音容忍度、考试 rubric 写进提示词让同一套服务在少儿跟读、成人口语、雅思模拟之间切换。但接入时不要把它想成“换一个模型名”这么简单。TaoToken 在这里的角色是统一入口只提供 Base URL 和 Key不强迫你改业务架构。你原来的 Python 评测服务、批处理任务、教师端报告系统都可以保留只需要把请求地址和鉴权换成 TaoToken。这样做的直接好处是评测脚本可以复现评分结果可以落库Token 消耗可以按批次追踪教师端看到的分数和消耗也能对得上。本文的目标产出有三个第一一份可运行的语音评测调用脚本输入音频和参考文本输出结构化评分第二一份评分结果示例包含准确度、流利度、完整度、韵律、重音和总分第三一份 Token 消耗记录记录每次调用的prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens方便做成本核算和限流策略。下面按“拿 Key → 改 Base URL → 调模型 → 记消耗 → 排障 → 编码工具配置 → CTA”的顺序展开。2. 在 TaoToken 官网拿到 Key评测服务调用前的准备清单评测服务调用前第一步不是写代码而是拿到可用的 Key。访问 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_keys_setup完成登录后进入控制台。控制台里找到 API Keys 页面创建新的 Key复制出来先放到安全位置。本文所有示例都用占位符YOUR_API_KEY你实际替换成刚创建的 Key。不要把 Key 写进前端代码、公开仓库或截图评测服务建议用环境变量注入。推荐的环境变量写法如下。Linux/macOS 可以用.env或 shell 注入Windows 可以用系统环境变量或 PowerShell 临时变量。命令由你在本地终端执行不要放到不可信环境。# Linux / macOS export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api# Windows PowerShell $env:TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY $env:TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/apiPython 服务里建议用python-dotenv读取.env并把.env加入.gitignore。这样本地调试和服务器部署可以共用同一套代码只是环境变量不同。准备清单还包括确认模型列表、确认音频格式、准备参考文本、定义评分维度。模型列表以 TaoToken 控制台或模型对话页面为准。你可以先打开 https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_chat 查看当前可用的对话与多模态模型再决定评测服务使用哪个模型名。本文示例中模型名写成gemini-3.8-live实际调用时请替换成控制台里可用的名称如果控制台提供扩展思考版本也可以换成对应模型名但评分 rubric 和 JSON 输出格式要保持一致。音频准备建议教育跟读场景常用 16kHz、单声道、wav 或 mp3单条音频控制在几秒到几十秒。太长的篇章朗读可以按句切分再按句调用评测。参考文本要与音频内容对应包含标点、重音提示、目标音素。评分维度建议先固定为五维准确度、流利度、完整度、韵律、重音。每维 0 到 100总分取加权平均。这样后续换模型、换提示词、换批次时评分结果仍然可比较。Base URL 是本文的核心配置。TaoToken 只给一个 Base URLhttps://taotoken.net/api。不要在 Base URL 后面拼 UTM 参数UTM 只用于官网访问统计。代码里写base_url https://taotoken.net/api api_key YOUR_API_KEY如果你是第一次接入建议先用一条短音频跑通确认返回 JSON 能被解析再扩展到批量评测。批量评测前还要准备批次 ID、学生 ID、音频路径、参考文本、模型名、请求时间、Token 消耗字段。这些字段后面会直接写入 CSV。3. 用 Python 复现 Gemini 3.8 Live 语音评测调用音频、Prompt、评分 JSON下面给出一份可复现的 Python 脚本。它使用 OpenAI 兼容的客户端写法把base_url指向 TaoToken把音频转成 base64再构造多模态消息。脚本会输出评分 JSON并打印本次调用的 Token 消耗。注意模型名gemini-3.8-live只是示例请以 TaoToken 控制台为准。先安装依赖pip install openai python-dotenv脚本示例import base64 import json import os from dotenv import load_dotenv from openai import OpenAI load_dotenv() client OpenAI( base_urlos.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL, https://taotoken.net/api), api_keyos.getenv(TAOTOKEN_API_KEY, YOUR_API_KEY), ) MODEL_NAME gemini-3.8-live # 以 TaoToken 控制台可用模型名为准 def audio_to_base64(audio_path: str) - str: with open(audio_path, rb) as f: return base64.b64encode(f.read()).decode(utf-8) def build_eval_prompt(ref_text: str, student_level: str 初中) - str: return f 你是教育语音评测引擎。请根据参考文本对学生音频进行评分。 参考文本{ref_text} 学生水平{student_level} 请严格输出 JSON不要输出 Markdown不要输出额外解释。 JSON 字段要求 - 准确度0-100 整数 - 流利度0-100 整数 - 完整度0-100 整数 - 韵律0-100 整数 - 重音0-100 整数 - 总分0-100 浮点数保留一位小数 - 问题音素字符串数组最多 5 个 - 建议字符串数组最多 3 条每条不超过 30 字 评分标准 1. 准确度看发音与目标音素是否匹配 2. 流利度看停顿、重复、自我纠正 3. 完整度看是否漏读、多读、错读关键词 4. 韵律看语调、节奏、句重音 5. 重音看单词重音和句子重音位置。 def evaluate_audio(audio_path: str, ref_text: str, student_level: str 初中): audio_b64 audio_to_base64(audio_path) prompt build_eval_prompt(ref_text, student_level) response client.chat.completions.create( modelMODEL_NAME, messages[ { role: system, content: 你是一个严格但可解释的语音评测器只返回 JSON。, }, { role: user, content: [ {type: text, text: prompt}, { type: input_audio, input_audio: { data: audio_b64, format: wav, }, }, ], }, ], temperature0.2, response_format{type: json_object}, ) content response.choices[0].message.content result json.loads(content) usage response.usage print(评分结果) print(json.dumps(result, ensure_asciiFalse, indent2)) print(Token 消耗) print(fprompt_tokens{usage.prompt_tokens}) print(fcompletion_tokens{usage.completion_tokens}) print(ftotal_tokens{usage.total_tokens}) return result, usage if __name__ __main__: evaluate_audio( audio_path./audio/s1001.wav, ref_textThe quick brown fox jumps over the lazy dog., student_level初中, )如果本地音频是 mp3把format改成mp3。如果服务要求音频放在请求体其他字段请以 TaoToken 文档或模型页说明为准。脚本的关键点有三个第一base_url固定指向https://taotoken.net/api第二api_key用YOUR_API_KEY替换第三提示词要求严格 JSON这样评分结果可以落库、可以做图表、可以对比批次。评分结果示例{ 准确度: 88, 流利度: 82, 完整度: 91, 韵律: 79, 重音: 84, 总分: 84.8, 问题音素: [th, r], 建议: [注意咬舌音, 重读位置前移] }这个 JSON 可以直接给教师端总分用于趋势图问题音素用于错题本建议用于学生反馈。如果要做班级报告可以再聚合一层按学生 ID 求平均分、按音素统计错误频次、按批次统计 Token 消耗。注意评分维度要固定否则不同批次的分数不可比。提示词里可以加入考试类型例如“雅思口语 Part 1”或“中考朗读”但不要一次塞太多规则避免模型输出不稳定。4. 记录评分结果与 Token 消耗把评测批次写成 CSV 与日志语音评测不是单次调用而是成百上千条音频的批处理。只打印 Token 消耗不够建议把每次调用的评分和用量写入 CSV。字段可以包括批次 ID、学生 ID、音频路径、模型名、参考文本、准确度、流利度、完整度、韵律、重音、总分、问题音素、建议、prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens、请求时间、耗时秒数。下面是在上一节脚本基础上扩展的批量写入逻辑import csv import time from datetime import datetime def evaluate_batch(records, output_csv./eval_results.csv): fieldnames [ batch_id, student_id, audio_path, model, 准确度, 流利度, 完整度, 韵律, 重音, 总分, 问题音素, 建议, prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens, request_time, latency_sec, ] with open(output_csv, w, newline, encodingutf-8) as f: writer csv.DictWriter(f, fieldnamesfieldnames) writer.writeheader() for item in records: start time.time() result, usage evaluate_audio( audio_pathitem[audio_path], ref_textitem[ref_text], student_levelitem.get(student_level, 初中), ) latency round(time.time() - start, 2) row { batch_id: item[batch_id], student_id: item[student_id], audio_path: item[audio_path], model: MODEL_NAME, 准确度: result.get(准确度), 流利度: result.get(流利度), 完整度: result.get(完整度), 韵律: result.get(韵律), 重音: result.get(重音), 总分: result.get(总分), 问题音素: |.join(result.get(问题音素, [])), 建议: |.join(result.get(建议, [])), prompt_tokens: usage.prompt_tokens, completion_tokens: usage.completion_tokens, total_tokens: usage.total_tokens, request_time: datetime.now().isoformat(timespecseconds), latency_sec: latency, } writer.writerow(row) print(f写入 {item[student_id]}总分 {row[总分]}total_tokens{row[total_tokens]})生成的 CSV 示例batch_id,student_id,audio_path,model,准确度,流利度,完整度,韵律,重音,总分,问题音素,建议,prompt_tokens,completion_tokens,total_tokens,request_time,latency_sec 20250601-001,S1001,./audio/s1001.wav,gemini-3.8-live,88,82,91,79,84,84.8,th|r,注意咬舌音|重读位置前移,1240,180,1420,2025-06-01T10:12:03,3.42 20250601-001,S1002,./audio/s1002.wav,gemini-3.8-live,76,80,85,72,78,78.2,th|v,区分咬舌音|控制语速,1180,165,1345,2025-06-01T10:12:08,3.18有了这张表你可以做三件事第一按batch_id统计总 Token 消耗估算成本第二按student_id看进步曲线第三按问题音素统计班级高频错误。Token 消耗记录建议保留原始值不要只记总 Token。因为输入音频越长、提示词越复杂、参考文本越详细prompt_tokens就越高评分 JSON 字段越多completion_tokens越高。分开记录才能定位成本来源。如果要做成本估算用total_tokens乘以当前模型单价即可。单价以 TaoToken 控制台或模型页展示为准不要硬编码在代码里。建议在配置中留一个PRICE_PER_1K_TOKENS变量按批次计算费用。批量任务还要加限流和重试遇到 429 时等待后重试遇到 5xx 时指数退避遇到 400 时不要盲目重试先检查音频格式、模型名和请求体。5. 排障Base URL、模型名、音频格式与 401/404/429 的定位顺序语音评测接入最常见的故障不是模型能力而是配置和格式。排障顺序建议从外到内Key → Base URL → 模型名 → 请求体 → 音频格式 → 限流。遇到 401先看 Key 是否正确、是否带了Bearer、是否误用了其他平台的 Key。TaoToken 的 Key 在官网控制台创建访问 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_troubleshoot 可以回到官网入口重新确认。遇到 404优先检查 Base URL。本文统一使用https://taotoken.net/api不要在代码里写成其他站点的地址也不要额外拼接奇怪的路径。如果你用 OpenAI SDKbase_url写https://taotoken.net/api后SDK 会按自己的规则拼接请求路径如果手动用requests请以控制台或模型页给出的端点为准。模型名写错也会导致 404 或 400所以先确认控制台里的模型名再替换脚本中的MODEL_NAME。遇到 400常见原因是音频格式不匹配、base64 编码错误、请求体字段名不对、模型不支持音频输入。检查三点第一音频文件是否真实存在且不是 0 字节第二format是否与文件一致wav 就写 wavmp3 就写 mp3第三消息结构是否符合多模态要求。如果返回内容不是 JSON提示词里要加上“只输出 JSON”并尽量使用response_format{type: json_object}。如果仍然不稳定可以把评分维度减少到三项先跑通再逐步加回。遇到 429说明触发了限流。批处理任务不要无脑并发建议设置 1 到 3 个并发失败后指数退避。示例import time import random def call_with_retry(func, max_retries5): for attempt in range(max_retries): try: return func() except Exception as e: if attempt max_retries - 1: raise sleep_sec min(2 ** attempt random.random(), 20) print(f第 {attempt 1} 次失败{sleep_sec:.1f}s 后重试{e}) time.sleep(sleep_sec)日志里建议记录请求时间、模型名、音频路径、耗时、状态码、Token 消耗。不要只记录“失败”两个字否则排障时无法定位是 Key、Base URL、模型名还是音频问题。教师端报告和 Token 账单也要能通过batch_id关联避免“分数有了但不知道花了多少 Token”的情况。6. 把 Claude Code、Codex、CC Switch 统一到 TaoToken 的配置示例语音评测主体跑通后很多团队还会用 Claude Code、Codex 这类编码工具维护评测服务。它们的配置也可以统一到 TaoToken但要注意Claude Code 用settings.json和ANTHROPIC_*环境变量Codex 用config.toml不要把ANTHROPIC_*套到 Codex 上CC Switch 的核心三件套是供应商名称、Base URL、API Key。Base URL 统一写https://taotoken.net/api不要加 UTM 参数。Claude Code 的settings.json示例{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: claude-sonnet-4-5 } }模型名请以 TaoToken 控制台或 Claude Code 文档为准示例中的claude-sonnet-4-5只是占位结构。Claude Code 文档入口在文末 CTA 中给出配置前可以先对照文档确认字段名。修改后重启 Claude Code再用一个简单请求验证是否能通。Codex 的config.toml示例model gpt-5-codex model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chatCodex 侧使用TAOTOKEN_API_KEY环境变量不要把ANTHROPIC_AUTH_TOKEN写进 Codex 配置。环境变量在本地终端设置export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEYCC Switch 中新增供应商时按三件套填写供应商名称可以写TaoTokenBase URL 写https://taotoken.net/apiAPI Key 填YOUR_API_KEY。保存后切换到这个供应商再启动对应工具。如果切换后仍然走旧配置检查是否有多份settings.json、是否环境变量覆盖了 CC Switch 配置、是否没有重启终端或 IDE。这一节的意义是语音评测服务和编码工具可以共用同一个 TaoToken Key 和 Base URL。评测脚本负责音频评分Claude Code/Codex 负责维护脚本、写报告、改提示词。两边分开记录 Token 消耗不要混在一个 CSV 里。评测批次关注音频时长、评分维度、问题音素编码工具关注会话长度、代码上下文、修复轮次。分开统计才能知道成本花在哪里。7. 高转化 CTA模型对话、Coding Plan、创建 Key 与 Claude Code 文档如果你已经跟着本文跑通语音评测脚本下一步建议按顺序做四件事。第一打开模型对话页面 https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_chat对比不同模型在短音频评分、长音频朗读、多语言口音上的表现确定正式评测使用的模型名。第二查看 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_plan如果你同时要用 Claude Code、Codex 和评测批处理提前规划用量比临时排障更省时间。第三进入 API Keys 页面 https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_keys 创建正式 Key替换脚本里的YOUR_API_KEY并把 Key 放进环境变量。第四如果你还要配置 Claude Code参考 Claude Code 文档 https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_claudecode核对settings.json和环境变量字段。回到语音评测本身最小闭环是在评测服务调用前访问 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentvoice_eval_cta 拿 TaoToken Key把 Base URL 改为https://taotoken.net/api用本文脚本发送音频和参考文本把评分结果与prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens写入 CSV再按批次分析学生进步和高频错误。这样你得到的不是一次演示而是一套可以复现、可以追踪、可以扩展到班级和校级规模的语音评测流程。后续如果要换模型、换提示词、换评分 rubric只要保持 JSON 字段和 Token 记录格式不变历史数据仍然可以对比。