CC-Ledger: 로컬 SQLite로 세션 및 PR별 클로드 코드 비용 추적

✍️ OpenClawRadar📅 게시일: May 22, 2026🔗 Source
CC-Ledger: 로컬 SQLite로 세션 및 PR별 클로드 코드 비용 추적
Ad

CC-Ledger는 로컬 Rust 바이너리로, Claude Code 후크로 등록되어 각 턴이 완료되는 즉시 로컬 SQLite 데이터베이스에 기록합니다. 이를 통해 세션 비용을 실시간으로 확인할 수 있어, 할당량을 소진하기 전에 문제 세션을 잡아내고 API 키 없이 PR별 비용 내역을 파악할 수 있습니다.

작동 방식

이 도구는 한 Claude Code 세션이 작성자의 할당량 대부분을 소비했는데도 Claude 대시보드에서 이를 알리지 않았고, 한 PR의 비용이 중앙값의 40배에 달했지만 내부적으로 그 이유를 알 수 없었던 경험에서 비롯되었습니다. CC-Ledger는 모든 턴을 실시간으로 SQLite에 기록하여 이 문제를 해결합니다.

세 가지 방법으로 분석 결과를 확인할 수 있습니다:

  • macOS 메뉴바 — SwiftBar 플러그인 사용
  • 웹 대시보드ccledger.dev에서 호스팅
  • CLI — 터미널에서 직접 쿼리

시작하기

리포지토리를 클론하고 Rust 바이너리를 빌드하세요:

git clone https://github.com/delta-hq/cc-ledger
cd cc-ledger
cargo build --release

그런 다음 Claude Code 후크로 설정합니다 (자세한 설정은 리포지토리 README 참조). 후크는 각 턴을 자동으로 SQLite에 기록합니다.

대상 사용자

세션 및 풀 리퀘스트별로 세부 비용을 추적하여 이상 징후를 디버깅하고 할당량 초과를 방지하려는 Claude Code 사용자.

📖 전체 소스 읽기: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

🦀
Tools

니들: FFN 전혀 없이 구축된 2600만 파라미터 도구 호출 모델

Needle은 MLP가 없는 26M 파라미터 함수 호출 모델로, 소비자 기기에서 6000 tok/s 프리필과 1200 tok/s 디코드를 달성합니다. 단일 호출 도구 호출에서 FunctionGemma-270M, Qwen-0.6B, Granite-350M, LFM2.5-350M을 능가합니다.

OpenClawRadar
Anamnese: MCP를 통한 Claude용 개인 메모리 시스템
Tools

Anamnese: MCP를 통한 Claude용 개인 메모리 시스템

Anamnese는 개인적 맥락(사실, 프로젝트, 목표, 작업)을 저장하고 MCP를 통해 Claude에 연결하여 AI가 모든 대화 시작 시 이 정보에 접근할 수 있도록 하는 무료 도구입니다.

OpenClawRadar
나: Claude Code를 위한 컨텍스트 인식 권한 가드
Tools

나: Claude Code를 위한 컨텍스트 인식 권한 가드

nah는 Claude Code의 모든 도구 호출을 가로채는 PreToolUse 훅으로, 파일시스템 읽기나 git 기록 재작성과 같은 동작 유형별로 명령을 분류하고 컨텍스트에 따라 정책을 적용합니다. 밀리초 단위로 결정론적 분류기를 실행하며, 모호한 경우에는 선택적으로 LLM 에스컬레이션을 수행합니다.

OpenClawRadar
오픈소스 에이전트 OS: WASM 샌드박싱과 핸즈 기능을 갖춘 AI 에이전트용 Rust 기반 운영체제
Tools

오픈소스 에이전트 OS: WASM 샌드박싱과 핸즈 기능을 갖춘 AI 에이전트용 Rust 기반 운영체제

MIT 라이선스로 137k 라인의 Rust 코드로 작성된 AI 에이전트용 오픈소스 운영체제가 공개되었습니다. 이 시스템은 16개의 보안 레이어를 갖춘 WASM 샌드박스에서 에이전트를 실행하며, 예약된 자율 에이전트 운영을 위한 'Hands' 기능을 도입했습니다.

OpenClawRadar