CodeLedger: Complemento de código de código abierto de Claude que rastrea el uso de tokens y agentes en segundo plano.
Qué hace CodeLedger
CodeLedger es un complemento de código abierto para Claude Code (servidor MCP) que rastrea automáticamente el uso de tokens, los costos del proyecto y la actividad de agentes en segundo plano. Fue creado después de analizar 77 sesiones de Claude Code en 8 proyectos del plan Max 20x, revelando un consumo significativo de tokens por parte de agentes en segundo plano.
El problema que resuelve
El comando incorporado /cost en Claude Code solo muestra datos de la sesión actual. No hay una forma nativa de ver:
- Historial por proyecto
- Desglose por agente
- Qué consumen los agentes en segundo plano
- Qué modelo se usa para cada tarea
Cuando cierras la terminal, ese contexto desaparece para siempre.
Hallazgos clave del análisis
- $2,061 equivalente en costo de API en 77 sesiones, 8 proyectos
- Proyecto más costoso: $955 en tokens para un proyecto secundario
- 233 agentes en segundo plano consumieron el 23% del gasto en tokens de agentes
- 57% del cómputo fue Opus, incluso para tareas como búsqueda de archivos que Sonnet maneja bien
- Una sesión generó más de 100 agentes en segundo plano, consumiendo más de $80 en valor de tokens
Patrones de agentes en segundo plano descubiertos
- Los agentes
acompact-*se ejecutan automáticamente para comprimir el contexto cuando las conversaciones se alargan, usando cualquier modelo que use tu sesión (incluyendo Opus) - Los agentes
aprompt_suggestion-*generan sugerencias de prompts y aparecen con frecuencia en sesiones largas - No hay forma nativa de distinguir entre "agentes que solicité" y "agentes del sistema en segundo plano" sin analizar los prefijos
agentIden JSONL
Características de CodeLedger
- Seguimiento de costos por proyecto en todas las sesiones
- Desglose por agente mostrando qué agentes consumieron más tokens
- Detección de sobrecarga separando tus agentes de codificación de los agentes en segundo plano
acompact-*yaprompt_suggestion-* - Recomendaciones de optimización de modelos
- Consultas conversacionales — pregunta "¿en qué gasté esta semana en el proyecto X?"
Cómo funciona
- Se conecta a eventos
SessionEndy analiza archivos JSONL locales - El escáner en segundo plano detecta sesiones donde los hooks no estaban activos
- Almacena todo en una base de datos SQLite local (
~/.codeledger/codeledger.db) — cero nube, cero telemetría - Expone herramientas MCP:
usage_summary,project_usage,agent_usage,model_stats,cost_optimize
Instalación
npm install -g codeledger
La herramienta aún está esperando la aprobación del Anthropic Marketplace, pero la instalación de npm funciona directamente.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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