bunx ccusage: 18 450 долларов на кредитах сожжено — плоские тарифы покрывают расходы

Пользователь Reddit на r/ClaudeAI запустил bunx ccusage monthly -s 20260501 --all и обнаружил, что в мае он сжег $18 450,29 кредитов — при фиксированной подписке €200/мес за Claude Code плюс €200/мес за Codex (всего €400). Инструмент подсчитал 248 млн входных токенов, 42 млн выходных токенов и 21,7 млрд токенов с учетом кэш-чтений.
Что показывает bunx ccusage
Команда bunx ccusage@latest извлекает фактические данные об использовании из истории API Anthropic. В данном случае побочный проект пользователя — создаваемый по вечерам, выходным и ранним утрам — потреблял гораздо больше, чем покрывает подписка. Он отметил: «так что по факту использования они буквально теряют на мне деньги, я считаю».
Фиксированные тарифы против оплаты по факту
Фиксированные тарифы Claude Code за €200 и Codex за €200 в настоящее время субсидируются, как признает пользователь: «подписки сейчас оплачиваются венчурными деньгами». Такой уровень потребления при оплате по факту обошелся бы в $18 450. Если Anthropic изменит цены или уберет фиксированные тарифы, таким активным пользователям, как этот, грозит резкое повышение.
Как проверить свое использование
Запустите в терминале:
bunx ccusage@latestИли за конкретный месяц:
bunx ccusage monthly -s YYYYMMDD --allЕсли у вас фиксированный тариф, стоит проверить — особенно если вы активно используете Claude вне рабочее время.
Кому это важно
Разработчикам на фиксированных подписках Claude, которые хотят узнать реальное потребление до изменения цен. Также полезно для команд, ведущих переговоры о корпоративных тарифах.
📖 Источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Открытые ИИ-контекстные пакеты для вопросов в сфере права, соответствия требованиям и финансов
Разработчик использовал Claude для исследования и создания 32 бесплатных, открытых контекстных пакетов, которые предоставляют конкретные ответы на юридические, регуляторные и финансовые вопросы вместо общих рекомендаций «проконсультируйтесь с юристом». Пакеты охватывают GDPR, контракты, биллинг SaaS, Закон ЕС об ИИ и другие темы.

Плагин OpenClaw-Mem0 добавляет постоянную память за пределами окна контекста.
Плагин openclaw-mem0 полностью выносит хранилище памяти за пределы контекстного окна OpenClaw, предотвращая потерю данных из-за сжатия контекста или перезапуска сессий. Он обеспечивает автоматическое извлечение и сохранение воспоминаний с возможностью настройки как в облаке, так и локально.

Среда выполнения Krasis LLM демонстрирует ускорение предзаполнения в 8,9 раза и ускорение декодирования в 4,7 раза по сравнению с Llama.cpp.
Среда выполнения Krasis LLM теперь полностью выполняет как предварительное заполнение, так и декодирование на GPU с различными стратегиями оптимизации, достигая ускорения предварительного заполнения в 8,9 раза и декодирования в 4,7 раза по сравнению с llama.cpp на Qwen3.5-122B с использованием одного GPU 5090.

Результаты PinchBench: Первый эталонный тест для ИИ-агентов кодирования, специфичных для OpenClaw
Первый специализированный бенчмарк OpenClaw, PinchBench, ранжирует 32 модели ИИ по проценту успешных решений, стоимости и скорости, где Google Gemini-3-Flash-Preview лидирует с 95,1% успеха за $0,72.