Entwicklerdokumente 11,7B Claude-Tokens Nutzung über 45 Tage, Details zu vier Projekten

Projektaufschlüsselung aus 11,7 Mrd. Token-Nutzung

Ein Entwickler dokumentierte die Nutzung von 11,7 Milliarden Claude-Tokens über 45 Tage, was etwa 8.323 US-Dollar an API-Rechenkosten entspricht. Die Arbeit wurde allein ohne Team, Universität oder externe Finanzierung aus Phoenix, Arizona, durchgeführt.

Vier erstellte Projekte

• Phoenix Traffic Intelligence: Live-Verkehrssystem unter Verwendung des ADOT AZ-511-Feeds. Überwacht 8 Phoenix-Autobahnkorridore rund um die Uhr mit Kaskadenrisikoerkennung und gewichteter Vorfallbewertung, die Baustellen von echten Vorfällen unterscheidet. Enthält KI-generierte Einsatzempfehlungen für Teams und läuft in einem 2-Minuten-Abrufzyklus. Bereits im Gespräch mit dem Büro für Innovation der Stadt Phoenix und AZTech über ein Pilotprogramm.
• Expression-Gated Consciousness: Formales mathematisches Modell, das die Lücke zwischen dem, was Menschen wissen, und dem, was sie ausdrücken, analysiert. Basierend auf Daten von über 44 Probanden mit einer Pearson-Korrelation von r=0,311. Identifizierte drei diskrete Antworttypen, die durch Daten bestätigt wurden. Der Entwickler kontaktierte per E-Mail Joshua Aronson (NYU, Mitautor des grundlegenden Stereotype-Threat-Papiers von 1995), der antwortete, ein Telefonat steht noch aus.
• LOLM: Benutzerdefinierte Transformer-Architektur von Grund auf ohne Feinabstimmung erstellt. Ursprüngliche Architektur für 10–100 Milliarden Parameter, entwickelt für die Ausführung auf Google TPU Research Cloud.
• Codey: KI-Codierungsplattform in Entwicklung, die strukturelle Codebasis-Analysen über 12 verschiedene LLM-Anbieter hinweg durchführt.

Dokumentation und Ressourcen

Der Entwickler bietet eine vollständige Aufschlüsselung der Token-Nutzungsmuster, täglichen Kosten und Vergleiche zu anderen dokumentierten Vielnutzern unter theartofsound.github.io/claude-usage-dashboard. Ein Portfolio mit allen Live-Projekten ist verfügbar unter theartofsound.github.io/portfolio.

Der Entwickler merkt an, dass er bereit ist, praktische Implementierungsdetails für die Arbeit in diesem Umfang zu besprechen, einschließlich Multi-Agenten-Setups, Kontextmanagementstrategien und welche Arten von Interaktionen Tokens verbrauchen versus welche nicht.