1. 从一次中医知识评测翻车说起大模型评测在医疗行业落地时最容易被低估的就是「专业知识考试-中医学与中药学」这类垂直科目。它不像通用问答那样靠常识就能蒙混过关题目里全是《金匮要略讲义》《温病学》《伤寒论》的原文辨析、方剂配伍、证候鉴别模型只要对中医术语体系理解偏一点答案就会整段跑偏。我最近在复现一套覆盖 110 个大模型、11 个中医细分领域的评测骨架时最大的痛点不是题目本身而是多模型接入太碎百度系、腾讯混元、豆包、DeepSeek、Qwen 各家 Key 格式不同、Base URL 不同、限流策略不同光是把评测脚本跑起来就耗掉大半天。这篇就聚焦一件事用 TaoToken 统一 Key 把「中医学与中药学」评测的 config.toml 骨架跑通。适合三类人想复现中医科目排行榜的技术同学、要给医疗行业选型做模型对比的工程团队、以及手里已经有一批中医题库但苦于多模型切换的评测开发者。读完你能拿到一份可直接改的 config.toml、一套验证脚本以及踩过的报错排查清单。评测维度覆盖中医眼科学、金匮要略讲义、中医基础理论、中医诊断学、中医学、温病学、中国医学史、中医内科学、中医儿科学、伤寒论、内经讲义这 11 个细分领域每个领域独立计分最后汇总综合排名。需要先说明的是评测结论层面公开榜单显示百度系模型在该科目得分靠前豆包、腾讯系混元、DeepSeek 分列其后DeepSeek 是前五中唯一的开源模型。但本文不复述榜单数字重点放在你怎么自己跑出这份结果。评测题集与错题集可参考开源仓库 chinese-llm-benchmark本文的骨架设计也参考了它的科目划分思路。2. TaoToken 前置统一 Key 与通道准备2.1 为什么评测场景需要统一通道评测脚本的本质是「同一批题目 × N 个模型」的笛卡尔积。如果每个模型都单独维护一套鉴权逻辑代码里会塞满 if-else。TaoToken 的价值在于提供 OpenAI 兼容的统一入口你只需要一个 Key、一个 Base URL就能在 config.toml 里通过改 model 字段切换不同模型。对中医评测这种要横向对比十几个模型的场景配置复杂度直接降一个量级。TaoToken 官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 入口是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址不带 UTM 参数。它兼容 OpenAI 的 /v1/chat/completions 协议所以任何用 openai SDK 写的评测脚本几乎零改动就能接。2.2 拿 Key 与确认通道进入控制台创建 API Key建议给评测单独建一个 Key方便按项目统计用量和排查问题。控制台地址https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 。Key 创建后只显示一次复制到本地环境变量里别硬编码进 config.toml 提交到仓库。如果你只是想先验证某个模型在中医题上的表现不想写脚本可以直接用模型对话页面手动贴题测试https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodelsutm_campaignrewrite 。但要做 11 个科目 × 多模型的批量评测还是得走 API。注意评测脚本会高频调用接口建议先在控制台确认当前 Key 的并发与速率限制避免跑一半被限流导致结果不完整。3. 可复制配置config.toml 评测骨架3.1 目录结构设计我习惯把评测工程拆成四层config.toml 只负责「连什么模型、跑什么科目」题目和评分逻辑分开tcm-eval/ ├── config.toml # 模型与科目配置 ├── questions/ # 11 个科目的题集 json │ ├── tcm_ophthalmology.json │ ├── jingui_yaolue.json │ └── ... ├── runner.py # 评测主脚本 └── results/ # 输出结果与错题集3.2 config.toml 完整骨架下面这份配置是实测可跑的骨架。核心思路[provider]段放 TaoToken 统一通道[[models]]数组列出要对比的模型[[subjects]]列出 11 个中医科目及其题集路径。# TaoToken 统一通道配置 [provider] name taotoken base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY # 从环境变量读取不写死 timeout 60 max_retries 3 # 评测运行参数 [run] concurrency 4 # 并发请求数按 Key 限流调整 temperature 0.0 # 知识考试用 0保证可复现 max_tokens 1024 output_dir ./results # 要对比的模型列表model 字段填 TaoToken 支持的模型名 [[models]] name ernie-4.0 display 百度系模型 [[models]] name hunyuan-pro display 腾讯混元 [[models]] name doubao-pro display 豆包 [[models]] name deepseek-chat display DeepSeek [[models]] name qwen-max display Qwen # 11 个中医细分科目 [[subjects]] key tcm_ophthalmology name 中医眼科学 file ./questions/tcm_ophthalmology.json [[subjects]] key jingui_yaolue name 金匮要略讲义 file ./questions/jingui_yaolue.json [[subjects]] key tcm_basic_theory name 中医基础理论 file ./questions/tcm_basic_theory.json [[subjects]] key tcm_diagnostics name 中医诊断学 file ./questions/tcm_diagnostics.json [[subjects]] key tcm_general name 中医学 file ./questions/tcm_general.json [[subjects]] key wenbing name 温病学 file ./questions/wenbing.json [[subjects]] key tcm_history name 中国医学史 file ./questions/tcm_history.json [[subjects]] key tcm_internal name 中医内科学 file ./questions/tcm_internal.json [[subjects]] key tcm_pediatrics name 中医儿科学 file ./questions/tcm_pediatrics.json [[subjects]] key shanghan_lun name 伤寒论 file ./questions/shanghan_lun.json [[subjects]] key neijing name 内经讲义 file ./questions/neijing.json3.3 题集 json 格式约定每个科目题集用统一结构方便 runner 通用解析。单选题为主中医考试里多选题和原文填空也常见用type区分{ subject: 伤寒论, questions: [ { id: sh-001, type: single, stem: 太阳病头痛发热汗出恶风者治宜何方, options: [A. 麻黄汤, B. 桂枝汤, C. 葛根汤, D. 大青龙汤], answer: B }, { id: sh-002, type: single, stem: 下列哪项不属于少阳病提纲证, options: [A. 口苦, B. 咽干, C. 目眩, D. 腹满], answer: D } ] }3.4 runner.py 关键片段runner 的职责是读 config、拼 prompt、调 TaoToken、比对答案、落盘错题。核心调用部分用 openai SDK 即可import os import toml from openai import OpenAI cfg toml.load(config.toml) client OpenAI( base_urlcfg[provider][base_url], api_keyos.environ[cfg[provider][api_key_env]], ) def ask(model: str, stem: str, options: list[str]) - str: prompt ( 你是一名中医专业考试答题助手。请只输出正确选项字母不要解释。\n f题目{stem}\n \n.join(options) ) resp client.chat.completions.create( modelmodel, messages[{role: user, content: prompt}], temperaturecfg[run][temperature], max_tokenscfg[run][max_tokens], ) return resp.choices[0].message.content.strip()评分逻辑很简单抽取模型输出里的首个 A/B/C/D 字母与标准答案比对正确计 1 分最后按科目汇总正确率。错题连同模型原始输出一起写进results/{model}/{subject}_wrong.json方便后续做错题集分析。4. 验证请求跑通第一个科目4.1 环境准备与冒烟测试先装依赖并导出 Keypip install openai toml export TAOTOKEN_API_KEY你的Key跑单题冒烟测试确认通道通、模型名对from openai import OpenAI import os client OpenAI( base_urlhttps://taotoken.net/api, api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], ) resp client.chat.completions.create( modeldeepseek-chat, messages[{role: user, content: 太阳病头痛发热汗出恶风者治宜何方只答选项字母A.麻黄汤 B.桂枝汤 C.葛根汤 D.大青龙汤}], temperature0.0, ) print(resp.choices[0].message.content)预期输出是B。如果这一步就报 401说明 Key 没读到或失效报 404 通常是 model 名写错。确认单题通了再跑全量。4.2 跑通单个科目先只跑「伤寒论」一个科目验证 config 解析和落盘逻辑python runner.py --subject shanghan_lun --models deepseek-chat成功时终端会打印类似[shanghan_lun] deepseek-chat 正确 18/20 准确率 90.0% 结果已写入 ./results/deepseek-chat/shanghan_lun.json4.3 全量评测与结果汇总单科目验证通过后去掉过滤参数跑全量python runner.py --all汇总脚本会把每个模型在 11 个科目的准确率求平均输出综合排名表。实测下来同一批中医题集下不同模型在《伤寒论》《金匮要略》这类原文辨析题上差距最明显而在《中国医学史》这类偏记忆的科目上差距收窄。这也解释了为什么公开榜单里头部模型分数接近——真正拉开差距的是方剂配伍和证候鉴别题。提示评测结果的可信度取决于题集质量。建议每个科目至少 50 题以上且答案经过中医专业人士校对否则排名波动会很大。5. 本篇常见错排查5.1 401 / 403 鉴权失败最常见原因是环境变量名和 config 里api_key_env不一致或者 Key 复制时带了空格。排查顺序先echo $TAOTOKEN_API_KEY确认非空再确认 base_url 是https://taotoken.net/api而不是带 UTM 的官网地址。把官网地址误填进 base_url 是新手高频错误。5.2 429 限流并发设太高会触发限流。把 config 里concurrency从 4 降到 2或给 runner 加指数退避重试。max_retries 3配合timeout 60能覆盖大部分抖动。如果某个模型持续 429可能是该模型通道本身配额紧单独给它降并发。5.3 模型输出不是纯选项字母中医题干长、选项多模型有时会输出「正确答案是 B因为……」这种带解释的文本。评分函数要做鲁棒抽取优先匹配^[A-D]否则用正则找第一个独立出现的选项字母。如果模型输出中文「乙」说明 prompt 约束不够在 system 里强调「只输出大写字母 A/B/C/D」。5.4 结果不可复现知识考试必须temperature 0.0。如果同一模型两次跑分数不同先检查 temperature再检查题集是否被并发写坏。另外部分模型即使 temperature 为 0 也有轻微随机性建议关键科目跑 3 次取平均。5.5 科目题集路径错误config 里file是相对路径runner 的工作目录必须是工程根目录。用python runner.py在根目录跑别在子目录里跑。报FileNotFoundError时先ls ./questions/确认文件名和 config 里一致注意下划线和连字符的区别。6. 继续把评测骨架用起来这套骨架跑通后你可以把[[models]]换成任意想对比的模型把[[subjects]]换成其他医疗科目config.toml 结构不用动。要长期跑多模型评测、甚至接 Agent 做自动出题和错题归因建议用 Coding Plan 管理调用配额https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 。如果只是临时验证某个模型的中医能力直接开模型对话贴题最快https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodelsutm_campaignrewrite 。接入细节和参数说明看文档https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite Key 管理在 API Keys 页面https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 。评测跑出来的错题集别丢按科目归档下一轮换模型时直接复用这才是中医垂直评测能持续迭代的关键。 大模型评测【行业应用篇】医疗行业｜「专业知识考试-中医学与中药学」大模型应用实测03.27：用 TaoToken 统一 Key 跑通 config.toml 评测骨架
1. 从一次中医知识评测翻车说起大模型评测在医疗行业落地时最容易被低估的就是「专业知识考试-中医学与中药学」这类垂直科目。它不像通用问答那样靠常识就能蒙混过关题目里全是《金匮要略讲义》《温病学》《伤寒论》的原文辨析、方剂配伍、证候鉴别模型只要对中医术语体系理解偏一点答案就会整段跑偏。我最近在复现一套覆盖 110 个大模型、11 个中医细分领域的评测骨架时最大的痛点不是题目本身而是多模型接入太碎百度系、腾讯混元、豆包、DeepSeek、Qwen 各家 Key 格式不同、Base URL 不同、限流策略不同光是把评测脚本跑起来就耗掉大半天。这篇就聚焦一件事用 TaoToken 统一 Key 把「中医学与中药学」评测的 config.toml 骨架跑通。适合三类人想复现中医科目排行榜的技术同学、要给医疗行业选型做模型对比的工程团队、以及手里已经有一批中医题库但苦于多模型切换的评测开发者。读完你能拿到一份可直接改的 config.toml、一套验证脚本以及踩过的报错排查清单。评测维度覆盖中医眼科学、金匮要略讲义、中医基础理论、中医诊断学、中医学、温病学、中国医学史、中医内科学、中医儿科学、伤寒论、内经讲义这 11 个细分领域每个领域独立计分最后汇总综合排名。需要先说明的是评测结论层面公开榜单显示百度系模型在该科目得分靠前豆包、腾讯系混元、DeepSeek 分列其后DeepSeek 是前五中唯一的开源模型。但本文不复述榜单数字重点放在你怎么自己跑出这份结果。评测题集与错题集可参考开源仓库 chinese-llm-benchmark本文的骨架设计也参考了它的科目划分思路。2. TaoToken 前置统一 Key 与通道准备2.1 为什么评测场景需要统一通道评测脚本的本质是「同一批题目 × N 个模型」的笛卡尔积。如果每个模型都单独维护一套鉴权逻辑代码里会塞满 if-else。TaoToken 的价值在于提供 OpenAI 兼容的统一入口你只需要一个 Key、一个 Base URL就能在 config.toml 里通过改 model 字段切换不同模型。对中医评测这种要横向对比十几个模型的场景配置复杂度直接降一个量级。TaoToken 官网地址是 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 入口是 https://taotoken.net/api 注意 API 地址不带 UTM 参数。它兼容 OpenAI 的 /v1/chat/completions 协议所以任何用 openai SDK 写的评测脚本几乎零改动就能接。2.2 拿 Key 与确认通道进入控制台创建 API Key建议给评测单独建一个 Key方便按项目统计用量和排查问题。控制台地址https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 。Key 创建后只显示一次复制到本地环境变量里别硬编码进 config.toml 提交到仓库。如果你只是想先验证某个模型在中医题上的表现不想写脚本可以直接用模型对话页面手动贴题测试https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodelsutm_campaignrewrite 。但要做 11 个科目 × 多模型的批量评测还是得走 API。注意评测脚本会高频调用接口建议先在控制台确认当前 Key 的并发与速率限制避免跑一半被限流导致结果不完整。3. 可复制配置config.toml 评测骨架3.1 目录结构设计我习惯把评测工程拆成四层config.toml 只负责「连什么模型、跑什么科目」题目和评分逻辑分开tcm-eval/ ├── config.toml # 模型与科目配置 ├── questions/ # 11 个科目的题集 json │ ├── tcm_ophthalmology.json │ ├── jingui_yaolue.json │ └── ... ├── runner.py # 评测主脚本 └── results/ # 输出结果与错题集3.2 config.toml 完整骨架下面这份配置是实测可跑的骨架。核心思路[provider]段放 TaoToken 统一通道[[models]]数组列出要对比的模型[[subjects]]列出 11 个中医科目及其题集路径。# TaoToken 统一通道配置 [provider] name taotoken base_url https://taotoken.net/api api_key_env TAOTOKEN_API_KEY # 从环境变量读取不写死 timeout 60 max_retries 3 # 评测运行参数 [run] concurrency 4 # 并发请求数按 Key 限流调整 temperature 0.0 # 知识考试用 0保证可复现 max_tokens 1024 output_dir ./results # 要对比的模型列表model 字段填 TaoToken 支持的模型名 [[models]] name ernie-4.0 display 百度系模型 [[models]] name hunyuan-pro display 腾讯混元 [[models]] name doubao-pro display 豆包 [[models]] name deepseek-chat display DeepSeek [[models]] name qwen-max display Qwen # 11 个中医细分科目 [[subjects]] key tcm_ophthalmology name 中医眼科学 file ./questions/tcm_ophthalmology.json [[subjects]] key jingui_yaolue name 金匮要略讲义 file ./questions/jingui_yaolue.json [[subjects]] key tcm_basic_theory name 中医基础理论 file ./questions/tcm_basic_theory.json [[subjects]] key tcm_diagnostics name 中医诊断学 file ./questions/tcm_diagnostics.json [[subjects]] key tcm_general name 中医学 file ./questions/tcm_general.json [[subjects]] key wenbing name 温病学 file ./questions/wenbing.json [[subjects]] key tcm_history name 中国医学史 file ./questions/tcm_history.json [[subjects]] key tcm_internal name 中医内科学 file ./questions/tcm_internal.json [[subjects]] key tcm_pediatrics name 中医儿科学 file ./questions/tcm_pediatrics.json [[subjects]] key shanghan_lun name 伤寒论 file ./questions/shanghan_lun.json [[subjects]] key neijing name 内经讲义 file ./questions/neijing.json3.3 题集 json 格式约定每个科目题集用统一结构方便 runner 通用解析。单选题为主中医考试里多选题和原文填空也常见用type区分{ subject: 伤寒论, questions: [ { id: sh-001, type: single, stem: 太阳病头痛发热汗出恶风者治宜何方, options: [A. 麻黄汤, B. 桂枝汤, C. 葛根汤, D. 大青龙汤], answer: B }, { id: sh-002, type: single, stem: 下列哪项不属于少阳病提纲证, options: [A. 口苦, B. 咽干, C. 目眩, D. 腹满], answer: D } ] }3.4 runner.py 关键片段runner 的职责是读 config、拼 prompt、调 TaoToken、比对答案、落盘错题。核心调用部分用 openai SDK 即可import os import toml from openai import OpenAI cfg toml.load(config.toml) client OpenAI( base_urlcfg[provider][base_url], api_keyos.environ[cfg[provider][api_key_env]], ) def ask(model: str, stem: str, options: list[str]) - str: prompt ( 你是一名中医专业考试答题助手。请只输出正确选项字母不要解释。\n f题目{stem}\n \n.join(options) ) resp client.chat.completions.create( modelmodel, messages[{role: user, content: prompt}], temperaturecfg[run][temperature], max_tokenscfg[run][max_tokens], ) return resp.choices[0].message.content.strip()评分逻辑很简单抽取模型输出里的首个 A/B/C/D 字母与标准答案比对正确计 1 分最后按科目汇总正确率。错题连同模型原始输出一起写进results/{model}/{subject}_wrong.json方便后续做错题集分析。4. 验证请求跑通第一个科目4.1 环境准备与冒烟测试先装依赖并导出 Keypip install openai toml export TAOTOKEN_API_KEY你的Key跑单题冒烟测试确认通道通、模型名对from openai import OpenAI import os client OpenAI( base_urlhttps://taotoken.net/api, api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], ) resp client.chat.completions.create( modeldeepseek-chat, messages[{role: user, content: 太阳病头痛发热汗出恶风者治宜何方只答选项字母A.麻黄汤 B.桂枝汤 C.葛根汤 D.大青龙汤}], temperature0.0, ) print(resp.choices[0].message.content)预期输出是B。如果这一步就报 401说明 Key 没读到或失效报 404 通常是 model 名写错。确认单题通了再跑全量。4.2 跑通单个科目先只跑「伤寒论」一个科目验证 config 解析和落盘逻辑python runner.py --subject shanghan_lun --models deepseek-chat成功时终端会打印类似[shanghan_lun] deepseek-chat 正确 18/20 准确率 90.0% 结果已写入 ./results/deepseek-chat/shanghan_lun.json4.3 全量评测与结果汇总单科目验证通过后去掉过滤参数跑全量python runner.py --all汇总脚本会把每个模型在 11 个科目的准确率求平均输出综合排名表。实测下来同一批中医题集下不同模型在《伤寒论》《金匮要略》这类原文辨析题上差距最明显而在《中国医学史》这类偏记忆的科目上差距收窄。这也解释了为什么公开榜单里头部模型分数接近——真正拉开差距的是方剂配伍和证候鉴别题。提示评测结果的可信度取决于题集质量。建议每个科目至少 50 题以上且答案经过中医专业人士校对否则排名波动会很大。5. 本篇常见错排查5.1 401 / 403 鉴权失败最常见原因是环境变量名和 config 里api_key_env不一致或者 Key 复制时带了空格。排查顺序先echo $TAOTOKEN_API_KEY确认非空再确认 base_url 是https://taotoken.net/api而不是带 UTM 的官网地址。把官网地址误填进 base_url 是新手高频错误。5.2 429 限流并发设太高会触发限流。把 config 里concurrency从 4 降到 2或给 runner 加指数退避重试。max_retries 3配合timeout 60能覆盖大部分抖动。如果某个模型持续 429可能是该模型通道本身配额紧单独给它降并发。5.3 模型输出不是纯选项字母中医题干长、选项多模型有时会输出「正确答案是 B因为……」这种带解释的文本。评分函数要做鲁棒抽取优先匹配^[A-D]否则用正则找第一个独立出现的选项字母。如果模型输出中文「乙」说明 prompt 约束不够在 system 里强调「只输出大写字母 A/B/C/D」。5.4 结果不可复现知识考试必须temperature 0.0。如果同一模型两次跑分数不同先检查 temperature再检查题集是否被并发写坏。另外部分模型即使 temperature 为 0 也有轻微随机性建议关键科目跑 3 次取平均。5.5 科目题集路径错误config 里file是相对路径runner 的工作目录必须是工程根目录。用python runner.py在根目录跑别在子目录里跑。报FileNotFoundError时先ls ./questions/确认文件名和 config 里一致注意下划线和连字符的区别。6. 继续把评测骨架用起来这套骨架跑通后你可以把[[models]]换成任意想对比的模型把[[subjects]]换成其他医疗科目config.toml 结构不用动。要长期跑多模型评测、甚至接 Agent 做自动出题和错题归因建议用 Coding Plan 管理调用配额https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 。如果只是临时验证某个模型的中医能力直接开模型对话贴题最快https://taotoken.net/models?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodelsutm_campaignrewrite 。接入细节和参数说明看文档https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite Key 管理在 API Keys 页面https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 。评测跑出来的错题集别丢按科目归档下一轮换模型时直接复用这才是中医垂直评测能持续迭代的关键。