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 agentId en 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-* y aprompt_suggestion-*
• Recomendaciones de optimización de modelos
• Consultas conversacionales — pregunta "¿en qué gasté esta semana en el proyecto X?"

Cómo funciona

• Se conecta a eventos SessionEnd y 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.