CodeLedger: Открытый плагин Claude Code отслеживает использование токенов и фоновые агенты

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 20 марта 2026 г.🔗 Source
CodeLedger: Открытый плагин Claude Code отслеживает использование токенов и фоновые агенты
Ad

Что делает CodeLedger

CodeLedger — это плагин с открытым исходным кодом для Claude Code (сервер MCP), который автоматически отслеживает использование токенов, затраты на проекты и активность фоновых агентов. Он был создан после анализа 77 сессий Claude Code в 8 проектах на плане Max 20x, что выявило значительное потребление токенов фоновыми агентами.

Какую проблему он решает

Встроенная команда /cost в Claude Code показывает только данные текущей сессии. Нет встроенного способа увидеть:

  • Историю по проектам
  • Разбивку по агентам
  • Что потребляют фоновые агенты
  • Какая модель используется для какой задачи

Когда вы закрываете терминал, этот контекст исчезает навсегда.

Ключевые выводы из анализа

  • Эквивалент $2,061 стоимости API за 77 сессий, 8 проектов
  • Самый дорогой проект: $955 в токенах для побочного проекта
  • 233 фоновых агента потребили 23% расходов на токены агентов
  • 57% вычислений выполнялось на Opus, включая задачи вроде поиска файлов, с которыми Sonnet справляется хорошо
  • Одна сессия породила 100+ фоновых агентов, потребив токены на сумму $80+

Обнаруженные паттерны фоновых агентов

  • Агенты acompact-* запускаются автоматически для сжатия контекста, когда беседы становятся длинными, используя любую модель вашей сессии (включая Opus)
  • Агенты aprompt_suggestion-* генерируют предложения по промптам и часто появляются в длинных сессиях
  • Нет встроенного способа отличить «агентов, которых я запросил» от «системных фоновых агентов» без анализа префиксов agentId в JSONL
Ad

Функции CodeLedger

  • Отслеживание затрат по проектам во всех сессиях
  • Разбивка по агентам, показывающая, какие агенты потребили больше всего токенов
  • Обнаружение накладных расходов, отделяющее ваших кодирующих агентов от фоновых агентов acompact-* и aprompt_suggestion-*
  • Рекомендации по оптимизации моделей
  • Диалоговые запросы — спросите «сколько я потратил на этой неделе на проект X?»

Как это работает

  • Подключается к событиям SessionEnd и анализирует локальные JSONL-файлы
  • Фоновый сканер перехватывает сессии, где хуки не были активны
  • Хранит всё в локальной базе данных SQLite (~/.codeledger/codeledger.db) — никаких облачных сервисов, никакой телеметрии
  • Предоставляет инструменты MCP: usage_summary, project_usage, agent_usage, model_stats, cost_optimize

Установка

npm install -g codeledger

Инструмент всё ещё ожидает одобрения в Anthropic Marketplace, но установка через npm работает напрямую.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Сравнение локальных и облачных ИИ-агентов: OpenClaw и Twin.so
Инструменты

Сравнение локальных и облачных ИИ-агентов: OpenClaw и Twin.so

OpenClaw — это локальный ИИ-агент с открытым исходным кодом, который работает на вашем компьютере с полным контролем данных, в то время как Twin.so — это облачная платформа с более чем 200 000 агентов, созданных сообществом, для круглосуточной автоматизации.

OpenClawRadar
Tatu: Открытый слой безопасности для Claude, блокирующий секреты и деструктивные команды в блоках кода
Инструменты

Tatu: Открытый слой безопасности для Claude, блокирующий секреты и деструктивные команды в блоках кода

Tatu — это система перехвата с открытым исходным кодом, которая в реальном времени перехватывает действия Claude Code, чтобы блокировать утечку секретов, помечать персональные данные и отклонять деструктивные команды до их выполнения. Установка осуществляется через pip/pipx командой 'tatu-hook init' для включения режима аудита.

OpenClawRadar
AI Подпрограммы: Детерминированная автоматизация браузера с нулевой стоимостью токенов
Инструменты

AI Подпрограммы: Детерминированная автоматизация браузера с нулевой стоимостью токенов

AI Subroutines от rtrvr.ai позволяют записывать действия в браузере один раз в виде вызываемых инструментов, которые затем воспроизводятся в контексте веб-страницы с автоматической передачей аутентификации, исключая затраты на LLM-инференс и недетерминизм для повторяющихся задач.

OpenClawRadar
oMLX представляет SSD KV кэширование для Apple Silicon, сокращая время ответа OpenClaw с 30-90 секунд до 5 секунд.
Инструменты

oMLX представляет SSD KV кэширование для Apple Silicon, сокращая время ответа OpenClaw с 30-90 секунд до 5 секунд.

oMLX — это новый бэкенд, который сохраняет блоки KV-кэша на SSD в формате safetensors, предотвращая инвалидацию кэша при смене контекста. Это сокращает время ответа OpenClaw с 30-90 секунд до 5 секунд на последующих запросах.

OpenClawRadar