【免费下载链接】tokentabA CLI that reads Claude Code, Codex, and Gemini CLI session logs and works out how much they cost, by model, project, and day.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/to/tokentab点击查看免费下载tokentab 是一个完全离线的 AI 成本统计工具它只读取 Claude Code、Codex、Gemini CLI 留在你电脑上的本地会话日志就能算出你按模型、按项目、按天分别烧掉了多少钱。没有账号、没有 API Key数据一行都不会离开你的机器——这正是它和云账单查询类方案最本质的区别。你有多需要这样一个 AI 成本统计工具用 AI 编码工具写代码几个月后大多数人心里都有过同一个疑问我上个月到底花了多少钱哪个模型最烧钱claude-opus还是gpt-5.6哪个项目是吞金兽我花在调试和闲聊上的 token占比有多高各家官方后台都能看到账单但前提是你要登录、要联网、要把数据交给别人。而 tokentab 的思路是日志本来就在你磁盘上token 数也是各家工具自己记录好的凭什么还要联网它读取的日志位置一目了然工具日志位置Claude Code~/.claude/projects/**/*.jsonlCodex~/.codex/sessions/**/rollout-*.jsonlGemini CLI~/.gemini/tmp/**/session-*.json没装某个工具直接跳过你只会看到自己真正用过的工具。拒绝联网计价三个关键设计取舍tokentab 的离线不是营销话术而是写死在架构里的三层约束。价格表手写维护而不是调定价 API计价工具最容易顺手的做法是联网查最新价格。tokentab 偏偏反着来所有模型价格被维护在一张手写的表里——tokentab/pricing/prices.py单位是美元/百万 token。作者在设计文档里的原话很直白我不想为了加个数字让工具打电话回家而且当厂商连夜给模型改名时一个略旧但接近的数字好过一次崩溃。这张表还有几个贴心细节模糊匹配日志里出现claude-opus-4-6-20260514这种带日期的全名也能匹配到claude-opus-4-6见 price_for 的实现长键优先、逐级放宽。宁缺毋假如果某个模型没匹配上tokentab 不会悄悄把它当成免费而是显示$0.00并在 CLI 里明确警告unpriced_models()专门收集这类无价模型。更新成本极低发现价格过期了改一行代码的事。Web 看板只绑 localhost连字体都不走 CDN执行tokentab -web会打开一个浏览器看板把同样的数字画成一份月度账单总花费在顶部工具、模型、项目、活动类型、每日明细逐层列在下方。它的实现刻意做到断网也能跑基于 Python 标准库http.server搭建没有 Flask、没有任何框架见 tokentab/web/server.py——服务器只绑定127.0.0.1局域网内其他人根本访问不到每次请求都重新从磁盘读取日志不做缓存数据很小没必要冒着展示过期数字的风险页面连 CDN 字体都不用直接复用你系统里已有的衬线和等宽字体——拔掉网线它照样能用。活动分类是笨规则而不是再调一次大模型看板里有个有意思的维度按活动类型统计花费比如debugging、refactor、feature、chat。这个分类来自 tokentab/classify.py——纯粹看你用到了哪些工具、第一句话里出现了哪些词确定性规则、零模型调用。作者自己说这是提示不是判决够快、可肉眼校验、零成本。为了省几块钱的统计开销再花几十块钱调模型显然违背了工具的初衷。离线设计的代价它承认的取舍没有任何架构是免费的tokentab 也坦然承认价格表会过期。厂商调价后要等有人提交更新数字才变新。项目把价格定位为best-effort尽力而为看板页脚也写着价格仅供参考当指南看别当收据。新模型可能显示 $0.00。匹配不上就明说是 $0并在输出里警告而不是编一个数字。token 数完全依赖日志。三家工具各自记录 token 计数tokentab 只做汇总——它不猜测、不补全。不过有一个细节体现了严谨缓存 token 单独计价。Claude 会把缓存读/写分开记录Gemini 则把缓存部分算在输入里tokentab 在计价前会把缓存 token 抽出来单独处理避免同一批 token 收两次钱。相关字段定义见 tokentab/types.py。一键安装与最快上手整个项目唯一的第三方依赖是rich画终端表格其余全是 Python 标准库见 pyproject.toml。git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/to/tokentab cd tokentab pip install .然后直接用tokentab # 最近 7 天全部工具 tokentab -today # 只看今天 tokentab -p all # 从第一次使用到现在 tokentab --provider claude # 只看 Claude Code tokentab --project myapp # 只看某个项目 tokentab --json # 机器可读方便管道处理 tokentab -web # 打开浏览器看板管道输出时彩色会自动关闭直接粘进 PR 或聊天窗口不会带出一堆转义符。怎么读懂你自己的账单数据出来之后有几个值得留意的信号详见 README.md缓存命中率长期低于 80%上下文可能不稳定或缓存没开。偶尔一次无所谓持续好几周就该查了。大模型被大量小调用刷屏可能很多工作便宜模型一次就能搞定你却默认用了贵的。chat/exploring占比过高钱花在了聊和读上而不是写上。有时这是工作本身有时是会话跑偏了。工具只负责把数据摆出来你比它更清楚那天到底在干什么。结语小而慢但不撒谎tokentab 的选择可以概括成一句话宁可数字略旧也要过程干净。手写价格表会过期但换来了没有任何东西离开你的机器这个可以验证的承诺本地看板没有云同步但换来了断网可用的确定性。对新手来说这也是一个很好的范例一个只有 tokentab/providers/日志解析、tokentab/pricing/计价、tokentab/report/汇总渲染、tokentab/web/看板四个小模块的项目靠一张统一的数据结构UsageRecord定义在 tokentab/types.py就能把读日志 → 计价 → 出报表整条链路串起来——新增一个工具支持只需要再写一个解析模块。AI 成本统计不必复杂把本地日志算明白就已经赢了大多数人。赞分享【免费下载链接】tokentabA CLI that reads Claude Code, Codex, and Gemini CLI session logs and works out how much they cost, by model, project, and day.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/to/tokentab点击查看免费下载相关推荐lucide品牌策略解析为什么拒绝品牌图标的设计哲学lucide品牌策略解析为什么拒绝品牌图标的设计哲学 引言当图标库对品牌说不 在开源图标库的世界里有一个看似反常的现象lucide——这个拥有100前端UI组件设计系统新手必看5分钟上手TensorSensor的3个实用技巧新手必看5分钟上手TensorSensor的3个实用技巧 TensorSensor是一款专为矩阵代数表达式设计的异常消息增强工具支持numpy、pytorcVisualDL API设计哲学为什么这个可视化工具如此易用VisualDL API设计哲学为什么这个可视化工具如此易用 VisualDL作为飞桨生态中的深度学习可视化工具其API设计遵循简洁直观、功能强大的核心数据可视化人工智能深度学习创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考