onWatch: Открытый локальный трекер квот API с хранением в SQLite
onWatch — это инструмент с открытым исходным кодом для локального отслеживания квот AI API, созданный специально для сообщества локально-ориентированного программного обеспечения. Все данные хранятся на вашем устройстве без внешних зависимостей.
Ключевые детали
Локально-ориентированный подход инструмента включает:
- Все данные хранятся в локальной базе SQLite
- Нет облачных сервисов, регистрации аккаунтов и телеметрии
- Единый исполняемый файл (~13 МБ) — без зависимостей среды выполнения
- Фоновый демон, использование оперативной памяти <50 МБ
- Панель управления доступна локально на localhost
onWatch в настоящее время отслеживает 6 облачных API-провайдеров: Anthropic, Codex, Copilot, Synthetic, Z.ai и Antigravity. Это полезно для разработчиков, которые используют облачные API вместе с локальными моделями и хотят контролировать свои облачные расходы.
Разработчик упоминает о потенциальных будущих функциях, включая мониторинг локальных моделей, таких как использование ресурсов ollama и отслеживание VRAM, если будет интерес сообщества.
Инструмент доступен на GitHub по адресу https://github.com/onllm-dev/onwatch.
📖 Прочитать полный источник: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Отправляйте агентов OpenClaw как участников встречи с голосом, чатом и демонстрацией экрана
Новый навык позволяет агентам OpenClaw присоединяться к Google Meet, Teams и Zoom в качестве полноценных участников с голосом (STT/TTS), чатом, видео-аватаром и демонстрацией экрана.
Гибридный поиск с использованием RRF улучшает систему памяти ИИ по сравнению с чистым векторным поиском.
Система памяти с открытым исходным кодом на базе PostgreSQL с pgvector обнаружила, что чистый векторный поиск недостаточен для точных совпадений, поэтому добавила полнотекстовый поиск и объединила результаты с использованием Reciprocal Rank Fusion (RRF) с k=60, а также обогащение запросов через токенизатор.
bunx ccusage: 18 450 долларов на кредитах сожжено — плоские тарифы покрывают расходы
Пользователь на r/ClaudeAI запустил bunx ccusage и обнаружил, что в мае было использовано кредитов на $18 450 — 248 млн входных токенов, 42 млн выходных токенов, 21,7 млрд с кэш-чтениями — при оплате всего €400/мес по фиксированному тарифу за Claude Code и Codex.
Codeset улучшает работу кодирующих агентов, предоставляя контекст из истории git, специфичный для репозитория.
Codeset генерирует статические файлы из истории git, которые предоставляют контекст, такой как прошлые ошибки, корневые причины и взаимосвязи совместных изменений. Тестирование показало улучшение на 5,3 п.п. на codeset-gym-python и на 2 п.п. на SWE-Bench Pro с использованием OpenAI Codex.