Открытая веб-панель отслеживает использование токенов Claude для удаленных рабочих процессов.

Разработчик открыл исходный код react-ai-token-monitor — веб-панели для отслеживания использования токенов Claude в удаленных и headless-средах. Инструмент был создан потому, что существующие настольные средства мониторинга плохо работают для серверных рабочих процессов, контейнеров разработки, CI или SSH.
Ключевые детали
Панель анализирует локальные файлы ~/.claude/projects/**/*.jsonl в реальном времени с помощью наблюдателя chokidar и Server-Sent Events (SSE) для live-обновлений. Она рассчитывает затраты на основе текущих цен API для моделей Opus, Sonnet и Haiku, а также операций чтения/записи кэша.
Функции включают:
- Распределение по моделям
- Круговые диаграммы эффективности кэша
- Тепловую карту активности в стиле GitHub
- Еженедельные и ежемесячные тренды
- 3D-граф обзора (чистый SVG)
- Темную тему
- Без внешних вызовов API — все данные остаются локальными
Собственные данные использования разработчика за март 2026 года показали:
- Потреблено 6,6 миллионов токенов
- Эквивалентная стоимость $4,808 по ценам API
- 129 сессий
- Чтения из кэша доминировали в использовании с 100% эффективностью в некоторые дни (2,14 млн+ кэшированных токенов)
- Дни с высоким потреблением токенов (пик 997K) не всегда были самыми продуктивными
- Haiku появлялась через кэш чаще, чем ожидалось
Установка и использование
Для запуска инструмента:
npm install && npm run devСервер привязывается к 0.0.0.0 для сетевого доступа с телефонов или браузеров. Инструмент распространяется под лицензией MIT и был создан с помощью Claude Code.
Разработчик ищет отзывы сообщества о дополнительных функциях, таких как экспорт в CSV, оповещения о лимитах и поддержка нескольких проектов.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Тестирование MiniMax M2.7 через API на трех реальных ML и кодинг-воркфлоу
Разработчик тестирует MiniMax M2.7 против Claude Opus 4.7 на трех реальных задачах: рефакторинг проекта PyTorch, создание заметок в Obsidian и генерация шаблона Kaggle. Ключевые выводы и настройка включены.

Deblank: Инструмент для Удаления Форматирования Кода с Целью Сокращения Токенов для LLM
Deblank — это инструмент с открытым исходным кодом, который удаляет форматирование кода (отступы, пробелы, переносы строк) перед отправкой в LLM, сокращая количество токенов примерно на 30% для Java/C++ и на 9% для Python с задержкой около 76 мс. Поддерживает Python, Java, C/C++, C#, JS/TS и Go.

OpenEvol: Потоковая система автономного самосовершенствования для больших языковых моделей с использованием истории диалога
OpenEvol v0.1.1 — это автономный конвейер, который автоматически анализирует историю диалогов ИИ для создания наборов данных для тонкой настройки без ручной разметки. Изначально работает на CPU и поддерживает пять бэкендов-учителей, включая API, совместимые с OpenAI, и HuggingFace Transformers.

Навык локального редактирования PII для OpenClaw использует модель GLiNER.
Новый навык OpenClaw перехватывает исходящие ответы и пропускает их через локальную модель nvidia/gliner-PII для обнаружения и редактирования конфиденциальной информации, такой как API-ключи и PII, заменяя их метками вроде [API_KEY] и добавляя уведомления об удалении.