LLMSpend: AnthropicおよびOpenAI SDK向けのオープンソースコストトラッカー

LLMSpendの機能

LLMSpendは、AnthropicとOpenAIのSDK向けにAPI使用コストを監視するPythonパッケージです。Anthropicのダッシュボードが機能別の内訳なしに総支出のみを表示するため、このツールが作成されました。各呼び出しごとのトークン数、コスト、レイテンシを追跡し、機能、モデル、ユーザー、プロジェクトごとにデータをグループ化します。

使用方法

pip install llmspendでインストールします。統合には2行のコードが必要です：

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

次に、特定の機能を追跡するためにllmspendパラメータを追加します：

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

レポートとダッシュボード

ターミナルからllmspend stats --last 7d --by featureを実行すると、以下のような出力が得られます：

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

llmspend dashboardを実行すると、localhost:8888でローカルウェブダッシュボードが開きます。

技術詳細

• ローカルSQLiteストレージ — アカウント不要、データはマシン外に送信されません
• AnthropicとOpenAIの両方のSDKで動作
• 依存関係なし（純粋なPython標準ライブラリ）
• プロンプトや応答は保存せず — コスト指標のみを追跡
• プロンプトのロギング、トレーシング、評価は行わず — コスト追跡に特化
• MITライセンス、GitHubでオープンソース

このツールは、Claude Codeを使用して単一セッションで完全に構築され、Claudeがモンキーパッチングロジック、価格計算エンジン、CLI、ウェブダッシュボードを作成しました。