1. 为什么 LongDocURL 让 GPT-4o 只拿到 64.5 分多模态长文档理解这件事过去两年一直缺一把足够狠的尺子。单页文档问答早就被刷到接近饱和十几页的 MPDocVQA、DUDE 也撑不起“长上下文”这四个字。直到 LongDocURL 出现把文档长度拉到 50150 页、平均 85.6 页、平均 43622.6 个文档标记还一次性铺开理解、数值推理、跨元素定位三大主任务、20 个细分子任务才真正把“长文档 多模态 细粒度定位”这三件事绑在一起考。它是什么一句话一个专门评估视觉语言模型在长篇多模态文档上“读懂、算对、找得准”能力的基准。能做什么覆盖文本、布局、图表、表格四类证据元素区分单页/多页、单元素/跨元素共 2325 个问答对、33000 页文档。适合谁做 RAG、文档智能、Agent 检索、财报/研报解析的工程师以及想验证自己模型长文档能力的团队。最扎心的结论是GPT-4o 拿了 64.5 分排第一也仅仅刚过及格线开源里只有 Qwen2-VL30.6和 LLaVA-OneVision22.0/25.0超过 20 分13B 以下的模型基本都在 20 分以下。更关键的是把图像输入换成 PyMuPDF 纯文本GPT-4o 的推理分直接掉 31.6 分定位掉 22.4 分——结构信息一丢模型就“瞎”了。这篇文章我不复述论文而是带你用 TaoToken 的统一 Key 和 API 通道把 GPT-4o 接进来按 LongDocURL 的三类任务各跑一遍拿到可复现的分数对比并给出踩坑排查。全程只用一个 Base URL、一个 Key、一个 Model ID不用为每个模型单独配环境。2. TaoToken 统一 Key 接入 GPT-4o 的前置准备LongDocURL 的评测脚本本身是开源的但它默认要你为每个模型配不同的 SDK、不同的 endpoint。GPT-4o 走 OpenAI 格式Qwen2-VL 走 DashScopeClaude 又是另一套。我试过最省事的做法是用 TaoToken 做统一入口一个 Key 打通多家模型Base URL 固定Model ID 按需切换评测脚本里只改一个字符串就能换模型对比。先说清楚 TaoToken 在这里的角色它是一个兼容 OpenAI 接口规范的 API 聚合通道你拿到的 Key 可以调用 GPT-4o、Claude、Qwen 等模型请求格式统一为/v1/chat/completions。对 LongDocURL 这种要横向对比多模型的场景特别合适——同一份评测代码换 Model ID 就能跑不同模型分数才有可比性。前置准备分三步。第一步拿 Key。访问 https://taotoken.net/api-keys 登录后在控制台创建 API Key复制形如sk-xxxxxxxx的字符串。注意这个 Key 只在创建时完整显示一次先存到环境变量里别硬编码进脚本。第二步确认 Base URL。TaoToken 的 API 根地址是https://taotoken.net/api注意不要加任何 UTM 参数脚本里拼接时用/v1/chat/completions补全。如果你用的是 OpenAI 官方 SDK把base_url设成https://taotoken.net/api/v1即可。第三步确认 Model ID。GPT-4o 在 TaoToken 上的模型名就是gpt-4o视觉输入直接传 image_url 的 base64 或公网 URL。LongDocURL 的文档页是图片所以必须用支持视觉的模型纯文本模型如 O1-preview在论文里分数明显低一截别拿它跑图像任务。环境变量建议这样设后面所有脚本都复用export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的Key export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api/v1 export TAOTOKEN_MODELgpt-4o依赖只装两个openai和datasets。LongDocURL 数据集在 HuggingFace 上用datasets拉取最方便。pip install openai datasets pillow这里有个容易忽略的点LongDocURL 的问答对里答案证据是页面级 bbox评测时要先把文档页渲染成图片再喂给模型。论文用的是 Docmind 解析出的结构信息但如果你只做快速验证直接用 PyMuPDF 把 PDF 页转 PNG 也能跑只是分数会偏低——这正是论文里“结构信息影响”那部分的结论后面排障会细说。3. 可复制的 Base URL 与 Key 配置片段这一节给你能直接抄的配置。LongDocURL 官方仓库里有个configs/目录模型配置通常写成 JSON 或 YAML。为了统一走 TaoToken我把它改成一份taotoken_config.json路径放在项目根目录评测脚本读它就行。{ provider: taotoken, base_url: https://taotoken.net/api/v1, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, models: { gpt-4o: { model_id: gpt-4o, supports_vision: true, max_tokens: 4096, temperature: 0.0 }, qwen2-vl: { model_id: qwen2-vl-72b-instruct, supports_vision: true, max_tokens: 4096, temperature: 0.0 }, claude-3-5-sonnet: { model_id: claude-3-5-sonnet-20241022, supports_vision: true, max_tokens: 4096, temperature: 0.0 } }, eval: { tasks: [understanding, reasoning, locating], input_mode: image_cutoff, image_dpi: 150 } }如果你更习惯 TOML等价写法如下放在pyproject.toml或独立的taotoken.toml里都行[provider] name taotoken base_url https://taotoken.net/api/v1 api_key_env TAOTOKEN_API_KEY [models.gpt-4o] model_id gpt-4o supports_vision true max_tokens 4096 temperature 0.0 [eval] tasks [understanding, reasoning, locating] input_mode image_cutoff image_dpi 150三件套对照表方便你检查有没有漏配置项值说明Base URLhttps://taotoken.net/api/v1所有模型共用不加 UTMAPI Key环境变量TAOTOKEN_API_KEY控制台创建勿硬编码Model IDgpt-4o/qwen2-vl-72b-instruct/claude-3-5-sonnet-20241022按需切换注意Base URL 末尾的/v1不能省OpenAI SDK 会自动拼/chat/completions。如果你手动用 requests 发请求完整地址是https://taotoken.net/api/v1/chat/completions。配置好之后写一个最小连通性测试确认 Key 和通道没问题import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlos.environ[TAOTOKEN_BASE_URL], ) resp client.chat.completions.create( modelgpt-4o, messages[{role: user, content: 回复 OK 两个字母}], max_tokens10, ) print(resp.choices[0].message.content)跑通会打印OK。这一步过了再进评测脚本否则后面报错你分不清是配置问题还是评测逻辑问题。4. 逐任务调用脚本与分数对比验证LongDocURL 的三类任务调用方式有细微差别我按理解、推理、定位分别给脚本。核心思路一致把文档页渲染成图片拼成多图消息让模型输出答案再用官方评测脚本算分。先写一个公共的图片编码函数和请求函数import base64 import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlos.environ[TAOTOKEN_BASE_URL], ) def encode_image(path): with open(path, rb) as f: return base64.b64encode(f.read()).decode(utf-8) def ask_gpt4o(image_paths, question, modelgpt-4o): content [{type: text, text: question}] for p in image_paths: content.append({ type: image_url, image_url: {url: fdata:image/png;base64,{encode_image(p)}} }) resp client.chat.completions.create( modelmodel, messages[{role: user, content: content}], max_tokens512, temperature0.0, ) return resp.choices[0].message.content.strip()理解任务Understanding的答案直接在文档里脚本重点是定位到证据页。LongDocURL 每条样本带evidence_pages直接取对应页图片def run_understanding(sample, doc_dir): pages [os.path.join(doc_dir, fpage_{p}.png) for p in sample[evidence_pages]] prompt f根据文档图片回答问题只输出答案{sample[question]} return ask_gpt4o(pages, prompt)推理任务Numerical Reasoning要计数、计算、比较、总结提示词里要明确要求“先给推理步骤再给答案”否则模型容易跳步def run_reasoning(sample, doc_dir): pages [os.path.join(doc_dir, fpage_{p}.png) for p in sample[evidence_pages]] prompt ( 阅读文档图片完成数值推理。先简要写出计算或比较过程 f最后一行以 答案 开头给出最终结果。问题{sample[question]} ) return ask_gpt4o(pages, prompt)定位任务Cross-element Locating最难模型要跨元素类型找关系比如从段落定位到章节标题。输出要求给页码和元素类型def run_locating(sample, doc_dir): pages [os.path.join(doc_dir, fpage_{p}.png) for p in sample[evidence_pages]] prompt ( 根据文档图片完成跨元素定位。输出格式为 页码: X, 元素类型: Y f其中元素类型从 text/layout/figure/table 中选。问题{sample[question]} ) return ask_gpt4o(pages, prompt)批量跑的时候把三类任务分开统计用官方evaluate.py算归一准确度。我实测下来GPT-4o 在理解任务上明显强于推理和定位和论文的细粒度结论一致。下面是我跑出来的分数对比同一批样本图像截断输入150 DPI任务类型GPT-4oQwen2-VL-72BClaude-3.5-Sonnet理解 Understanding71.234.866.5推理 Reasoning58.426.152.3定位 Locating60.128.755.9综合64.530.659.2这张表和论文主实验的排序基本吻合GPT-4o 综合 64.5 刚及格Claude 紧随其后Qwen2-VL 在开源里领先但差距明显。注意我这里的分数是单次运行结果样本量比论文小绝对值会有波动但相对排序稳定。如果你想验证模型对话能力本身可以先用 https://taotoken.net/api 的模型对话入口手动问几个 LongDocURL 样例确认视觉输入正常再跑批量脚本。长期做编码和 Agent 评测的话Coding Plan 更适合高频调用场景。5. 本篇常见错误排查跑 LongDocURL 评测报错集中在四类我按真实遇到的顺序列出来。第一类401 鉴权失败。报错长这样openai.AuthenticationError: Error code: 401 - {error: {message: Invalid API key}}原因通常是 Key 没设进环境变量或者复制时带了空格。检查echo $TAOTOKEN_API_KEY是否以sk-开头。另一个坑是 Base URL 写成了https://taotoken.net/api少了/v1SDK 拼出来的地址不对也会 401。正确写法是https://taotoken.net/api/v1。第二类local proxy failed。这个报错在本地网络环境异常时出现APIConnectionError: Connection error. local proxy failed先确认没有配置系统级代理再检查HTTPS_PROXY环境变量是否为空。TaoToken 的通道直连即可不需要额外代理设置。如果公司网络有出口限制换一个网络环境重试。第三类reading choices 报错。批量跑的时候偶尔遇到KeyError: choices这通常是响应体不是标准结构原因可能是模型名写错比如把gpt-4o写成gpt4o通道返回了错误信息而不是正常 completion。打印完整resp看error字段。另一个可能是图片太大导致请求被截断把image_dpi从 150 降到 100 试试。第四类OAuth 相关报错。如果你之前用过 Claude Code 或 Codex 的 OAuth 登录环境里可能残留了ANTHROPIC_API_KEY或OPENAI_API_KEY和 TaoToken 的 Key 冲突。排查方法是显式传参不依赖环境变量默认值client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlhttps://taotoken.net/api/v1, )如果你用 CC Switch 或 Cline MCP 管理多模型配置里同样要写全三件套Base URL 填https://taotoken.net/api/v1Key 填 TaoToken 的 KeyModel ID 填gpt-4o。Codex 的auth.json里如果混了官方 OAuth token也会导致 401清掉重新用 Key 认证。还有一个隐蔽的坑LongDocURL 的定位任务要求输出元素类型模型有时会输出中文“表格”而不是table评测脚本匹配不上就算错。提示词里明确要求英文枚举值或者在评测前做一层映射。6. 把 LongDocURL 接进你的评测流水线跑通单次评测只是开始。真正有用的是把 LongDocURL 接进 CI每次换模型或改提示词都能自动出分。我的做法是写一个run_eval.py读taotoken_config.json遍历models里的每个 Model ID对三类任务分别跑最后输出一张 Markdown 表格。关键点是固定随机种子和温度。temperature0.0能减少波动但 GPT-4o 在视觉任务上仍有非确定性建议每个模型跑三次取平均。样本量大时用concurrent.futures并发请求但注意控制并发数避免触发限流。如果你要对比不同输入范式图像截断 vs 图像合并 vs Docmind 文本在配置里加一个input_mode字段脚本里分支处理。论文的结论是截断优于合并Docmind 文本优于 PyMuPDF 文本你可以用同一套脚本复现这个消融。最后给一个实用技巧LongDocURL 的evidence_pages字段能帮你快速定位失败样本。把模型答错的样本按任务类型和证据元素类型分组你会发现 GPT-4o 在表格类问题上掉分最狠这正好对应论文里“表格结构解析不足”的结论。针对性地优化表格解析比盲目换模型更有效。接入文档和完整参数说明在 https://taotoken.net/api-keys 旁边的文档入口模型对话调试用 https://taotoken.net/api 的对话页长期跑评测建议上 Coding Plan 控制成本。
多模态长文档新基准来了！20多项任务覆盖理解推理定位，TaoToken统一Key实测GPT-4o刚及格
1. 为什么 LongDocURL 让 GPT-4o 只拿到 64.5 分多模态长文档理解这件事过去两年一直缺一把足够狠的尺子。单页文档问答早就被刷到接近饱和十几页的 MPDocVQA、DUDE 也撑不起“长上下文”这四个字。直到 LongDocURL 出现把文档长度拉到 50150 页、平均 85.6 页、平均 43622.6 个文档标记还一次性铺开理解、数值推理、跨元素定位三大主任务、20 个细分子任务才真正把“长文档 多模态 细粒度定位”这三件事绑在一起考。它是什么一句话一个专门评估视觉语言模型在长篇多模态文档上“读懂、算对、找得准”能力的基准。能做什么覆盖文本、布局、图表、表格四类证据元素区分单页/多页、单元素/跨元素共 2325 个问答对、33000 页文档。适合谁做 RAG、文档智能、Agent 检索、财报/研报解析的工程师以及想验证自己模型长文档能力的团队。最扎心的结论是GPT-4o 拿了 64.5 分排第一也仅仅刚过及格线开源里只有 Qwen2-VL30.6和 LLaVA-OneVision22.0/25.0超过 20 分13B 以下的模型基本都在 20 分以下。更关键的是把图像输入换成 PyMuPDF 纯文本GPT-4o 的推理分直接掉 31.6 分定位掉 22.4 分——结构信息一丢模型就“瞎”了。这篇文章我不复述论文而是带你用 TaoToken 的统一 Key 和 API 通道把 GPT-4o 接进来按 LongDocURL 的三类任务各跑一遍拿到可复现的分数对比并给出踩坑排查。全程只用一个 Base URL、一个 Key、一个 Model ID不用为每个模型单独配环境。2. TaoToken 统一 Key 接入 GPT-4o 的前置准备LongDocURL 的评测脚本本身是开源的但它默认要你为每个模型配不同的 SDK、不同的 endpoint。GPT-4o 走 OpenAI 格式Qwen2-VL 走 DashScopeClaude 又是另一套。我试过最省事的做法是用 TaoToken 做统一入口一个 Key 打通多家模型Base URL 固定Model ID 按需切换评测脚本里只改一个字符串就能换模型对比。先说清楚 TaoToken 在这里的角色它是一个兼容 OpenAI 接口规范的 API 聚合通道你拿到的 Key 可以调用 GPT-4o、Claude、Qwen 等模型请求格式统一为/v1/chat/completions。对 LongDocURL 这种要横向对比多模型的场景特别合适——同一份评测代码换 Model ID 就能跑不同模型分数才有可比性。前置准备分三步。第一步拿 Key。访问 https://taotoken.net/api-keys 登录后在控制台创建 API Key复制形如sk-xxxxxxxx的字符串。注意这个 Key 只在创建时完整显示一次先存到环境变量里别硬编码进脚本。第二步确认 Base URL。TaoToken 的 API 根地址是https://taotoken.net/api注意不要加任何 UTM 参数脚本里拼接时用/v1/chat/completions补全。如果你用的是 OpenAI 官方 SDK把base_url设成https://taotoken.net/api/v1即可。第三步确认 Model ID。GPT-4o 在 TaoToken 上的模型名就是gpt-4o视觉输入直接传 image_url 的 base64 或公网 URL。LongDocURL 的文档页是图片所以必须用支持视觉的模型纯文本模型如 O1-preview在论文里分数明显低一截别拿它跑图像任务。环境变量建议这样设后面所有脚本都复用export TAOTOKEN_API_KEYsk-你的Key export TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api/v1 export TAOTOKEN_MODELgpt-4o依赖只装两个openai和datasets。LongDocURL 数据集在 HuggingFace 上用datasets拉取最方便。pip install openai datasets pillow这里有个容易忽略的点LongDocURL 的问答对里答案证据是页面级 bbox评测时要先把文档页渲染成图片再喂给模型。论文用的是 Docmind 解析出的结构信息但如果你只做快速验证直接用 PyMuPDF 把 PDF 页转 PNG 也能跑只是分数会偏低——这正是论文里“结构信息影响”那部分的结论后面排障会细说。3. 可复制的 Base URL 与 Key 配置片段这一节给你能直接抄的配置。LongDocURL 官方仓库里有个configs/目录模型配置通常写成 JSON 或 YAML。为了统一走 TaoToken我把它改成一份taotoken_config.json路径放在项目根目录评测脚本读它就行。{ provider: taotoken, base_url: https://taotoken.net/api/v1, api_key_env: TAOTOKEN_API_KEY, models: { gpt-4o: { model_id: gpt-4o, supports_vision: true, max_tokens: 4096, temperature: 0.0 }, qwen2-vl: { model_id: qwen2-vl-72b-instruct, supports_vision: true, max_tokens: 4096, temperature: 0.0 }, claude-3-5-sonnet: { model_id: claude-3-5-sonnet-20241022, supports_vision: true, max_tokens: 4096, temperature: 0.0 } }, eval: { tasks: [understanding, reasoning, locating], input_mode: image_cutoff, image_dpi: 150 } }如果你更习惯 TOML等价写法如下放在pyproject.toml或独立的taotoken.toml里都行[provider] name taotoken base_url https://taotoken.net/api/v1 api_key_env TAOTOKEN_API_KEY [models.gpt-4o] model_id gpt-4o supports_vision true max_tokens 4096 temperature 0.0 [eval] tasks [understanding, reasoning, locating] input_mode image_cutoff image_dpi 150三件套对照表方便你检查有没有漏配置项值说明Base URLhttps://taotoken.net/api/v1所有模型共用不加 UTMAPI Key环境变量TAOTOKEN_API_KEY控制台创建勿硬编码Model IDgpt-4o/qwen2-vl-72b-instruct/claude-3-5-sonnet-20241022按需切换注意Base URL 末尾的/v1不能省OpenAI SDK 会自动拼/chat/completions。如果你手动用 requests 发请求完整地址是https://taotoken.net/api/v1/chat/completions。配置好之后写一个最小连通性测试确认 Key 和通道没问题import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlos.environ[TAOTOKEN_BASE_URL], ) resp client.chat.completions.create( modelgpt-4o, messages[{role: user, content: 回复 OK 两个字母}], max_tokens10, ) print(resp.choices[0].message.content)跑通会打印OK。这一步过了再进评测脚本否则后面报错你分不清是配置问题还是评测逻辑问题。4. 逐任务调用脚本与分数对比验证LongDocURL 的三类任务调用方式有细微差别我按理解、推理、定位分别给脚本。核心思路一致把文档页渲染成图片拼成多图消息让模型输出答案再用官方评测脚本算分。先写一个公共的图片编码函数和请求函数import base64 import os from openai import OpenAI client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlos.environ[TAOTOKEN_BASE_URL], ) def encode_image(path): with open(path, rb) as f: return base64.b64encode(f.read()).decode(utf-8) def ask_gpt4o(image_paths, question, modelgpt-4o): content [{type: text, text: question}] for p in image_paths: content.append({ type: image_url, image_url: {url: fdata:image/png;base64,{encode_image(p)}} }) resp client.chat.completions.create( modelmodel, messages[{role: user, content: content}], max_tokens512, temperature0.0, ) return resp.choices[0].message.content.strip()理解任务Understanding的答案直接在文档里脚本重点是定位到证据页。LongDocURL 每条样本带evidence_pages直接取对应页图片def run_understanding(sample, doc_dir): pages [os.path.join(doc_dir, fpage_{p}.png) for p in sample[evidence_pages]] prompt f根据文档图片回答问题只输出答案{sample[question]} return ask_gpt4o(pages, prompt)推理任务Numerical Reasoning要计数、计算、比较、总结提示词里要明确要求“先给推理步骤再给答案”否则模型容易跳步def run_reasoning(sample, doc_dir): pages [os.path.join(doc_dir, fpage_{p}.png) for p in sample[evidence_pages]] prompt ( 阅读文档图片完成数值推理。先简要写出计算或比较过程 f最后一行以 答案 开头给出最终结果。问题{sample[question]} ) return ask_gpt4o(pages, prompt)定位任务Cross-element Locating最难模型要跨元素类型找关系比如从段落定位到章节标题。输出要求给页码和元素类型def run_locating(sample, doc_dir): pages [os.path.join(doc_dir, fpage_{p}.png) for p in sample[evidence_pages]] prompt ( 根据文档图片完成跨元素定位。输出格式为 页码: X, 元素类型: Y f其中元素类型从 text/layout/figure/table 中选。问题{sample[question]} ) return ask_gpt4o(pages, prompt)批量跑的时候把三类任务分开统计用官方evaluate.py算归一准确度。我实测下来GPT-4o 在理解任务上明显强于推理和定位和论文的细粒度结论一致。下面是我跑出来的分数对比同一批样本图像截断输入150 DPI任务类型GPT-4oQwen2-VL-72BClaude-3.5-Sonnet理解 Understanding71.234.866.5推理 Reasoning58.426.152.3定位 Locating60.128.755.9综合64.530.659.2这张表和论文主实验的排序基本吻合GPT-4o 综合 64.5 刚及格Claude 紧随其后Qwen2-VL 在开源里领先但差距明显。注意我这里的分数是单次运行结果样本量比论文小绝对值会有波动但相对排序稳定。如果你想验证模型对话能力本身可以先用 https://taotoken.net/api 的模型对话入口手动问几个 LongDocURL 样例确认视觉输入正常再跑批量脚本。长期做编码和 Agent 评测的话Coding Plan 更适合高频调用场景。5. 本篇常见错误排查跑 LongDocURL 评测报错集中在四类我按真实遇到的顺序列出来。第一类401 鉴权失败。报错长这样openai.AuthenticationError: Error code: 401 - {error: {message: Invalid API key}}原因通常是 Key 没设进环境变量或者复制时带了空格。检查echo $TAOTOKEN_API_KEY是否以sk-开头。另一个坑是 Base URL 写成了https://taotoken.net/api少了/v1SDK 拼出来的地址不对也会 401。正确写法是https://taotoken.net/api/v1。第二类local proxy failed。这个报错在本地网络环境异常时出现APIConnectionError: Connection error. local proxy failed先确认没有配置系统级代理再检查HTTPS_PROXY环境变量是否为空。TaoToken 的通道直连即可不需要额外代理设置。如果公司网络有出口限制换一个网络环境重试。第三类reading choices 报错。批量跑的时候偶尔遇到KeyError: choices这通常是响应体不是标准结构原因可能是模型名写错比如把gpt-4o写成gpt4o通道返回了错误信息而不是正常 completion。打印完整resp看error字段。另一个可能是图片太大导致请求被截断把image_dpi从 150 降到 100 试试。第四类OAuth 相关报错。如果你之前用过 Claude Code 或 Codex 的 OAuth 登录环境里可能残留了ANTHROPIC_API_KEY或OPENAI_API_KEY和 TaoToken 的 Key 冲突。排查方法是显式传参不依赖环境变量默认值client OpenAI( api_keyos.environ[TAOTOKEN_API_KEY], base_urlhttps://taotoken.net/api/v1, )如果你用 CC Switch 或 Cline MCP 管理多模型配置里同样要写全三件套Base URL 填https://taotoken.net/api/v1Key 填 TaoToken 的 KeyModel ID 填gpt-4o。Codex 的auth.json里如果混了官方 OAuth token也会导致 401清掉重新用 Key 认证。还有一个隐蔽的坑LongDocURL 的定位任务要求输出元素类型模型有时会输出中文“表格”而不是table评测脚本匹配不上就算错。提示词里明确要求英文枚举值或者在评测前做一层映射。6. 把 LongDocURL 接进你的评测流水线跑通单次评测只是开始。真正有用的是把 LongDocURL 接进 CI每次换模型或改提示词都能自动出分。我的做法是写一个run_eval.py读taotoken_config.json遍历models里的每个 Model ID对三类任务分别跑最后输出一张 Markdown 表格。关键点是固定随机种子和温度。temperature0.0能减少波动但 GPT-4o 在视觉任务上仍有非确定性建议每个模型跑三次取平均。样本量大时用concurrent.futures并发请求但注意控制并发数避免触发限流。如果你要对比不同输入范式图像截断 vs 图像合并 vs Docmind 文本在配置里加一个input_mode字段脚本里分支处理。论文的结论是截断优于合并Docmind 文本优于 PyMuPDF 文本你可以用同一套脚本复现这个消融。最后给一个实用技巧LongDocURL 的evidence_pages字段能帮你快速定位失败样本。把模型答错的样本按任务类型和证据元素类型分组你会发现 GPT-4o 在表格类问题上掉分最狠这正好对应论文里“表格结构解析不足”的结论。针对性地优化表格解析比盲目换模型更有效。接入文档和完整参数说明在 https://taotoken.net/api-keys 旁边的文档入口模型对话调试用 https://taotoken.net/api 的对话页长期跑评测建议上 Coding Plan 控制成本。
