클로드탑: 클로드 코드 세션을 위한 실시간 비용 모니터링

✍️ OpenClawRadar📅 게시일: March 16, 2026🔗 Source
클로드탑: 클로드 코드 세션을 위한 실시간 비용 모니터링
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Claudetop: Claude Code 세션을 위한 실시간 비용 모니터링

Claudetop은 Claude Code를 위한 모니터링 도구로, 코딩 세션 중 실시간 비용 추적, 캐시 효율성 메트릭 및 모델 비교를 표시합니다. 이 도구는 개발자가 모델 추정치가 $10를 보여주었지만 실제 청구는 $65였으며, 압축으로 인해 토큰 사용량의 80%가 숨겨져 있음을 발견한 후 만들어졌습니다.

설치 옵션

세 가지 설치 방법이 제공됩니다:

  • 복제 및 설치: git clone https://github.com/liorwn/claudetop.gitcd claudetop && ./install.sh
  • 원라이너: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/liorwn/claudetop/main/install.sh | bash
  • Claude Code 플러그인으로: claude plugin marketplace add liorwn/claudetopclaude plugin install claudetop

플러그인 설치를 통해 SessionEnd 훅과 슬래시 명령어가 자동으로 제공됩니다: /claudetop:stats, /claudetop:dashboard, /claudetop:branch, /claudetop:export, /claudetop:pricing.

표시 정보

세션 중 Claudetop은 다음을 보여줍니다:

  • 현재 프로젝트 위치와 깊이
  • 활성 모델 및 세션 지속 시간
  • 현재 비용, 시간당 소비율 및 예상 월간 비용
  • 캐시 효율성 백분율 및 라인당 비용
  • 다른 모델(Opus, Sonnet, Haiku)과의 비교 비용
  • 토큰 분석: 입력/출력 백분율과 fresh, cwrite, cread 카테고리

주요 기능

실시간 비용 추적: 실제 세션 비용(녹색), 시간당 소비율 및 기록에서 추정된 월간 예측을 표시합니다. Anthropic이 가격을 변경할 때 pricing.json에서 가격이 자동으로 업데이트됩니다.

모델 비용 비교: 세션이 Opus, Sonnet 또는 Haiku에서 얼마나 비용이 들지, 실제 캐시 적중률을 고려한 캐시 인식 가격으로 표시합니다. 현재 모델은 즉각적인 비교를 위해 굵게 표시됩니다.

캐시 효율성 모니터링: 캐시 적중률은 효율성을 나타냅니다: 녹색(≥60%)은 대부분의 입력 토큰이 재사용되고 있음을 의미하며, 빨간색(<30%)은 무언가가 완전한 재읽기를 강제하고 있음을 나타냅니다.

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스마트 알림

알림은 주의가 필요할 때만 나타납니다:

  • $5 MARK / $10 / $25: 비용 마일스톤 도달 - 직감적인 가치 확인
  • OVER BUDGET: 일일 예산 초과 - 마무리하거나 모델 전환
  • CONSIDER FRESH SESSION: >2시간 + >60% 컨텍스트 - 수익 체감
  • LOW CACHE: 5분 후 <20% 캐시 - 컨텍스트가 재설정됨, 토큰이 재읽기 중
  • BURN RATE: >$15/시간 속도 - 제어 불가능한 하위 에이전트 또는 긴밀한 루프
  • SPINNING?: >$1 지출, 코드 출력 없음 - 연구 루프에 갇힘
  • TRY /fast: Opus에서 >$0.05/라인 - 작업에 가장 큰 모델이 필요 없음
  • COMPACT SOON: 컨텍스트 창 >80% 가득 참 - 자동 압축 임박

세션 기록 및 분석

모든 세션이 자동으로 기록됩니다. 다양한 인수와 함께 claudetop-stats를 사용하세요:

  • claudetop-stats - 오늘의 요약
  • claudetop-stats week - 이번 주
  • claudetop-stats month - 이번 달
  • claudetop-stats all - 전체 기간
  • claudetop-stats tag auth - 태그별 필터링

이 도구는 Claude Code를 사용하는 개발자들이 AI 지출 패턴을 가시화하고 모델 사용과 캐시 효율성을 최적화하고자 할 때 유용합니다.

📖 Read the full source: HN AI Agents

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