LLMSpend: Открытый трекер расходов для SDK Anthropic и OpenAI

Что делает LLMSpend
LLMSpend — это пакет Python, который отслеживает затраты на использование API для SDK Anthropic и OpenAI. Он был создан потому, что панель управления Anthropic показывает только общие расходы без разбивки по функциям. Инструмент отслеживает токены, стоимость и задержку для каждого вызова, группируя данные по функциям, моделям, пользователям или проектам.
Как использовать
Установите с помощью pip install llmspend. Для интеграции требуется две строки кода:
from llmspend import monitor
client = monitor.wrap(anthropic.Anthropic(), project="my-app")
Затем добавьте параметр llmspend для отслеживания конкретных функций:
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=1000,
messages=[{"role": "user", "content": query}],
llmspend={"feature": "chatbot"}
)
Отчеты и панель управления
Из терминала выполните llmspend stats --last 7d --by feature, чтобы получить вывод, например:
Total: $4.2100 across 847 calls
chatbot 512 $2.8900 1180ms
summarizer 335 $1.3200 640ms
Выполните llmspend dashboard, чтобы открыть локальную веб-панель управления на localhost:8888.
Технические детали
- Локальное хранилище SQLite — не требуется учетная запись, данные не покидают вашу машину
- Работает как с SDK Anthropic, так и с OpenAI
- Нет зависимостей (чистая стандартная библиотека Python)
- Никогда не хранит промпты или ответы — отслеживает только метрики затрат
- Нет логирования промптов, трассировки или оценок — фокус исключительно на отслеживании затрат
- Лицензия MIT, открытый исходный код на GitHub
Инструмент был полностью создан с помощью Claude Code за одну сессию, где Claude написал логику monkey-patching, механизм ценообразования, CLI и веб-панель управления.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Агентальманах: Каталог 23 MCP-серверов с готовыми к вставке JSON-конфигами
Пользователь Reddit составил каталог из 23 MCP-серверов с готовыми к вставке конфигами для Claude Desktop, Cursor и Continue. Обходит заархивированные серверы, указывая на поддерживаемые альтернативы. Демо-версия работает на Cloudflare Workers.

Навыки OpenClaw с высокой степенью внедрения: Capability Evolver, WACLI, Composio и другие
В посте на Reddit выделены несколько навыков OpenClaw с большим количеством установок и конкретными вариантами использования, включая Capability Evolver для самостоятельного аудита поведения агента, WACLI для доступа к WhatsApp и Composio для подключения к 860+ приложениям.

ClawWatcher достиг отметки в 200 пользователей, сообщив о совокупной экономии более $28K на API OpenClaw.
ClawWatcher, инструмент для отслеживания затрат на API OpenClaw в реальном времени, достиг 200 пользователей. По словам его создателя, пользователи в совокупности сэкономили более 28 000 долларов на затратах на API, со средним снижением расходов на 45%.

BrightBean Studio: Открытая платформа для управления социальными сетями, созданная на основе AI-агентов
BrightBean Studio — это платформа с открытым исходным кодом для управления социальными сетями, которую можно разместить на собственном сервере. Она поддерживает более 10 платформ с прямыми интеграциями через официальные API. Проект был создан за 3 недели с использованием Claude и Codex.