LLMSpend: Anthropic 및 OpenAI SDK용 오픈소스 비용 추적기
LLMSpend의 기능
LLMSpend는 Anthropic 및 OpenAI SDK의 API 사용 비용을 모니터링하는 Python 패키지입니다. Anthropic 대시보드가 기능별로 세분화하지 않고 총 지출만 표시하기 때문에 만들어졌습니다. 이 도구는 호출별 토큰, 비용, 지연 시간을 추적하며 데이터를 기능, 모델, 사용자 또는 프로젝트별로 그룹화합니다.
사용 방법
pip install llmspend로 설치합니다. 통합에는 두 줄의 코드가 필요합니다:
from llmspend import monitor
client = monitor.wrap(anthropic.Anthropic(), project="my-app")그런 다음 특정 기능을 추적하기 위해 llmspend 매개변수를 추가합니다:
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=1000,
messages=[{"role": "user", "content": query}],
llmspend={"feature": "chatbot"}
)보고서 및 대시보드
터미널에서 llmspend stats --last 7d --by feature를 실행하면 다음과 같은 출력을 얻을 수 있습니다:
Total: $4.2100 across 847 calls
chatbot 512 $2.8900 1180ms
summarizer 335 $1.3200 640msllmspend dashboard를 실행하면 localhost:8888에서 로컬 웹 대시보드가 열립니다.
기술적 세부 사항
- 로컬 SQLite 저장소 — 계정이 필요 없으며, 데이터가 사용자의 기기를 떠나지 않음
- Anthropic 및 OpenAI SDK 모두와 호환
- 종속성 없음 (순수 Python 표준 라이브러리)
- 프롬프트나 응답을 저장하지 않음 — 비용 지표만 추적
- 프롬프트 로깅, 추적 또는 평가 없음 — 비용 추적에만 집중
- MIT 라이선스, GitHub에서 오픈 소스
이 도구는 단일 세션에서 Claude Code로 완전히 구축되었으며, Claude가 몽키 패칭 로직, 가격 엔진, CLI 및 웹 대시보드를 작성했습니다.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
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