LLMSpend : Traqueur de coûts open-source pour les SDKs Anthropic et OpenAI

Ce que fait LLMSpend

LLMSpend est un package Python qui surveille les coûts d'utilisation des API pour les SDK d'Anthropic et d'OpenAI. Il a été créé car le tableau de bord d'Anthropic ne montre que les dépenses totales sans les détailler par fonctionnalité. L'outil suit les tokens, le coût et la latence par appel, en regroupant les données par fonctionnalité, modèle, utilisateur ou projet.

Comment l'utiliser

Installez-le avec pip install llmspend. L'intégration nécessite seulement deux lignes de code :

from llmspend import monitor
client = monitor.wrap(anthropic.Anthropic(), project="my-app")

Puis ajoutez un paramètre llmspend pour suivre des fonctionnalités spécifiques :

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1000,
    messages=[{"role": "user", "content": query}],
    llmspend={"feature": "chatbot"}
)

Rapports et tableau de bord

Depuis le terminal, exécutez llmspend stats --last 7d --by feature pour obtenir un résultat comme :

Total: $4.2100 across 847 calls
chatbot 512 $2.8900 1180ms
summarizer 335 $1.3200 640ms

Exécutez llmspend dashboard pour ouvrir un tableau de bord web local sur localhost:8888.

Détails techniques

• Stockage SQLite local — aucun compte nécessaire, aucune donnée ne quitte votre machine
• Fonctionne avec les SDK d'Anthropic et d'OpenAI
• Zéro dépendance (pure bibliothèque standard Python)
• Ne stocke jamais les prompts ou réponses — ne suit que les métriques de coût
• Pas de journalisation de prompts, de traçage ou d'évaluations — se concentre uniquement sur le suivi des coûts
• Sous licence MIT, open source sur GitHub

L'outil a été entièrement construit avec Claude Code en une seule session, Claude ayant écrit la logique de monkey-patching, le moteur de tarification, l'interface en ligne de commande et le tableau de bord web.