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stormzhang/token-tracker

Verfolge die Token-Nutzung lokaler KI-Agenten (Claude Code, Codex) – CLI-Dashboard mit Kostenanalyse, Ratenbegrenzungsüberwachung und Sitzungsverfolgung

Was ist token-tracker?

Das skill 'stormzhang/token-tracker' ist ein CLI-basiertes Dashboard, das die Token-Nutzung lokaler KI-Agenten wie Claude Code und Codex überwacht und analysiert. Es hilft Entwicklern, Kosten zu verfolgen, Ratenbegrenzungen zu überwachen und Sitzungsverläufe zu speichern. Unterstützt werden sowohl lokale als auch cloud-basierte Modelle, und die Daten werden in einer lokalen SQLite-Datenbank persistiert. Die Nutzung erfolgt über intuitive CLI-Befehle, die eine schnelle Analyse und Optimierung der Token-Nutzung ermöglichen. Dieses Skill ist besonders nützlich für Teams, die mehrere KI-Agenten einsetzen und eine zentrale Kostenkontrolle sowie Transparenz über die Ressourcennutzung benötigen.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add stormzhang/token-tracker

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Dokumentation

Was macht token-tracker?

Verfolge die Token-Nutzung lokaler KI-Agenten (Claude Code, Codex) – CLI-Dashboard mit Kostenanalyse, Ratenbegrenzungsüberwachung und Sitzungsverfolgung

Funktionen

  • Token-Überwachung in Echtzeit: Erfasse und protokolliere die Token-Nutzung pro Agent und Sitzung.
  • Kostenanalyse: Berechne die Kosten basierend auf Modellpreisen und Nutzungsdaten.
  • Ratenbegrenzungsüberwachung: Verfolge Ratenbegrenzungs-Hits und Warmmeldungen.
  • Sitzungsverfolgung: Speichere Sitzungsverläufe für Audits und Analysen.

Voraussetzungen

  • Python 3.8 oder höher
  • pip Paketmanager
  • Lokale KI-Agenten wie Claude Code und Codex

Installation

  1. Klone das Repository:

    git clone https://github.com/stormzhang/token-tracker.git
    cd token-tracker
    
  2. Installiere die Abhängigkeiten:

    pip install -r requirements.txt
    
  3. Führe das Skript aus:

    python track.py
    

Verwendung

python track.py --help

Beispiele

  • Dashboard starten: python track.py dashboard
  • Nutzungsverlauf anzeigen: python track.py history
  • Kostenbericht generieren: python track.py cost --period 7d

Konfiguration

Die Konfiguration erfolgt über die Datei config.yaml:

model_pricing:
  claude-3-opus-20240229:
    input: 0.015
    output: 0.075
  gpt-4-0125-preview:
    input: 0.01
    output: 0.03

Datenbank

Alle Daten werden in ~/.token-tracker/tokens.db (SQLite) gespeichert.

Lizenz

MIT

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