当本地环境被占满时Claude Code on the web 把任务丢到云端本地开着三个服务、两个编辑器、一个数据库客户端这时候突然要分析另一个仓库的代码结构或者修一个不紧急但必须处理的 bug。切分支、装依赖、等构建一套流程走完原本的思路早就断了。Claude Code on the web 的思路是把这类任务从本地搬到 Anthropic 托管的云端虚拟机里执行本地电脑继续做手头的事。而要让云端会话稳定调用模型Key 这一层可以用 TaoToken 统一接入官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 创建一把 KeyBase URL 填 https://taotoken.net/api多个并行云端任务共用同一把 Key调用记录在控制台可查。这篇从 Agent/Harness 的视角来写把云端多个会话看作一个 Agent harness每个--remote启动的会话是一个独立 workerTaoToken 负责模型通道与用量计费GitHub 克隆、环境准备、差异视图、创建 PR 这些流程不变。原问题与场景本地环境占满任务却要并行开发者面对的真实场景往往是这样电脑上已经开满了窗口本地环境跑着好几个服务这时候突然来了一个紧急任务——需要分析另一个仓库的代码架构或者修复一个不太紧急但必须处理的 bug。打开新项目意味着切换分支、安装依赖、等待构建这一套流程走下来思路可能早就被打断了。更麻烦的是并行需求。手头有三个不相关的任务一个要修 auth 模块里不稳定的测试一个要更新 API 文档一个要重构日志模块。如果都在本地做要么排队要么开多个终端互相抢资源。Claude Code on the web 把执行环境搬到云端虚拟机支持并行会话本地只需要发起任务、查看进度、审查改动。从 harness 角度看这相当于把「执行器」从本地进程池换成了云端 worker 池。每个claude --remote创建一个独立会话会话之间互不干扰可以同时跑。本地终端只负责编排和查看不承担实际的计算和依赖安装。TaoToken 前置一把 Key 打通云端会话的模型通道Claude Code on the web 的云端会话需要调用模型。默认走 Anthropic 官方通道但如果你希望统一管理多个云端任务的调用、在一个控制台看到所有会话的用量可以把模型通道切到 TaoToken。TaoToken 在这里承担的角色很明确只做模型通道与用量计费。GitHub 克隆、环境准备、差异视图、创建 PR 这些原文流程完全不变。你不需要改云端环境的启动脚本也不需要动仓库里的.claude/settings.json之外的任何东西。前置步骤只有两步打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 创建一个账号在控制台生成一把 API Key。在 Claude Code 的配置里把 Base URL 指向https://taotoken.net/api填入这把 Key。注意 Base URL 不带/v1也不加任何 UTM 参数。Key 的格式是YOUR_API_KEY实际使用时替换成你控制台里生成的那一串。如果你同时用 Claude Code 的 CLI 和云端会话建议把配置写在~/.claude/settings.json里这样本地和云端会话都能读到同一份配置。云端会话在启动时会读取仓库级别的.claude/settings.json如果你希望云端任务也走 TaoToken需要确保仓库里的配置或环境变量指向正确的 Base URL。可复制配置settings.json 与 --remote 启动Claude Code 的配置入口是settings.json。本地用户级配置在~/.claude/settings.json项目级配置在仓库的.claude/settings.json。云端会话会读取项目级配置所以如果你希望云端任务统一走 TaoToken把配置写进项目级的settings.json更稳妥。一个最小可用的配置片段如下{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_API_KEY: YOUR_API_KEY } }如果你更习惯用环境变量也可以在启动终端前 exportexport ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_API_KEYYOUR_API_KEY配置完成后用--remote启动云端任务claude --remote 修复 src/auth/login.ts 中的认证 bug这条命令会在云端创建一个新会话。任务在云端运行的同时本地终端可以继续做其他事情。用/tasks命令查看进度或者在手机 App 上直接与这个云端会话互动。并行任务就是多跑几条--remoteclaude --remote 修复 auth.spec.ts 中不稳定的测试 claude --remote 更新 API 文档 claude --remote 重构日志模块改用结构化输出三个任务会同时在云端执行共用同一把 TaoToken Key。每个会话的调用记录都会出现在 TaoToken 控制台方便你按会话维度核对用量。如果你用 CLI 方式管理 TaoToken 的接入也可以先安装 CLI 工具npm i -g taotoken/taotoken taotoken cc -k YOUR_API_KEY -u https://taotoken.net/api -m MODEL_ID这条命令会帮你把配置写入 Claude Code 的 settings 文件省去手动编辑的步骤。MODEL_ID填你在 TaoToken 控制台看到的模型标识。验证请求与成功结果配置完成后先做一个最小验证在本地终端跑一条简单的 Claude Code 命令确认模型通道走的是 TaoToken。claude -p 用一句话说明当前仓库的主要语言如果返回正常说明ANTHROPIC_BASE_URL和ANTHROPIC_API_KEY配置生效。然后启动一个云端任务claude --remote 分析当前仓库的模块划分输出一份简要架构说明成功的结果是终端返回一个云端会话 ID任务开始在云端执行。你可以用/tasks查看状态或者在浏览器打开 claude.ai/code 看到这个会话。任务完成后云端会把改动推送到一个分支你在差异视图里审查然后创建 PR。同时打开 TaoToken 控制台在调用记录里应该能看到这次云端任务的模型调用。每条记录包含时间、模型、token 用量。多个并行会话会各自产生记录按会话 ID 或时间排序就能区分。一个常见的验证点是云端会话是否真的读到了项目级的.claude/settings.json。如果云端任务没有走 TaoToken先检查仓库里是否有这个文件以及env字段是否正确。云端环境在克隆仓库后会读取这个配置如果文件不存在或字段名写错就会回落到默认通道。本篇常见错排查Base URL 带了/v1或 UTM 参数。TaoToken 的 API 地址是https://taotoken.net/api不要写成https://taotoken.net/api/v1也不要加任何查询参数。带了/v1会导致请求路径拼接错误带了 UTM 参数虽然不影响请求但配置里没必要保留。Key 没有替换成实际值。配置片段里的YOUR_API_KEY是占位符需要替换成控制台生成的真实 Key。如果直接复制粘贴没改请求会返回 401。云端会话读不到项目级配置。云端会话读取的是仓库里的.claude/settings.json不是本地的~/.claude/settings.json。如果你只在本地用户级配置里写了 TaoToken云端任务不会自动继承。解决办法是把配置写进仓库的.claude/settings.json并提交。并行任务共用 Key 时用量对不上。多个--remote会话共用同一把 KeyTaoToken 控制台会按调用记录分别展示。如果你在控制台只看到一条汇总检查是否按会话 ID 过滤了。每条云端任务的调用记录是独立的不会合并成一条。--remote启动后本地终端卡住。--remote是异步的启动后会立即返回会话 ID本地终端不应该卡住。如果卡住检查网络是否能访问taotoken.net以及本地 Claude Code 版本是否支持--remote。旧版本可能没有这个标志。云端任务完成后 PR 创建失败。这通常和 TaoToken 无关检查 GitHub App 是否安装、仓库权限是否足够、分支是否已推送。TaoToken 只负责模型通道GitHub 操作走的是专用代理服务两者互不影响。语义一致 CTA如果你在配置过程中遇到 Key 或 Base URL 的问题先到 TaoToken 控制台的 API Keys 页面核对 Key 状态再对照接入文档检查settings.json的字段名。排障和接入相关的入口都在这两个地方。如果你只是想先验证模型通道是否通可以直接在模型对话页面发一条测试请求确认返回正常后再去配 Claude Code。如果你打算长期用云端会话跑编码任务和 Agent 编排多个并行会话会持续消耗调用量Coding Plan 更适合这种长期编码场景用量和计费在控制台统一管理。云端会话的编排能力加上 TaoToken 的统一通道本质上是把「本地环境不够用」这个问题从资源层面解耦本地只做发起和审查执行放到云端模型调用走统一入口。这样你可以在一个下午同时推进三个不相关的任务而本地电脑始终只开着你在用的那个窗口。