跟踪你的 AI 代理每个任务的实际成本,而不是每月成本

发布: (2026年2月9日 GMT+8 21:15)
2 分钟阅读
原文: Dev.to

Source: Dev.to

问题

你的 AI 代理刚刚完成了一个 45 分钟的编码会话。
它编辑了 15 个文件,提交了 4 次,并调用了 API 23 次。

它花了多少钱?

不知道。你将在下次账单中与其他所有费用一起看到。

解决方案

我构建了 codesession‑cli —— 一个让你的 AI 代理自行跟踪成本的 CLI 工具。

安装(30 秒)

npm i -g codesession-cli
clawhub install codesession

启动一个新的 OpenClaw 会话。完成。
代理读取技能指令并处理所有事务。

cs start "Fix auth bug" --close-stale --json
# → agent works on your task normally…
cs log-ai -p anthropic -m claude-sonnet-4 --prompt-tokens 8000 --completion-tokens 2000
# → logs its own token usage, cost auto‑calculated
cs end -n "Fixed bug, added tests" --json
# → Session: 9m • 3 files • 1 commit • $0.15

你无需做任何操作。只在好奇时查看数据。

cs stats
# Total: 50 sessions • 8h 34m • $47.23 AI cost

特性

  • 每次 API 调用的 token 消耗(内置 17+ 模型及其定价)
  • 文件变更和 git 提交(通过 git diff,而非监听器)
  • 会话时长和成本摘要
  • 注释 —— 代理在工作时留下面包屑笔记
  • TypeScript、SQLite(WAL 模式)
  • 本地存储(~/.codesession
  • 每个命令的 JSON 输出 —— 解析 schemaVersion 以实现向前兼容
  • 结构化错误:{ error: { code, message } },始终退出码 1
  • 会话以 git 根目录为范围,而非当前工作目录
  • MIT 许可证

GitHub:
npm:

寻找早期采用者

在积累一个月的数据后,你希望进行哪些成本查询?

0 浏览
Back to Blog

相关文章

阅读更多 »

解锁笔记本电脑 GPU 的隐藏力量

概述:大多数现代笔记本电脑都配备了强大的 GPU,但往往未被充分利用。无论你是运行本地 LLM 的软件工程师,还是数据科学家……