写了个小工具 TokenLens,专门用来追踪本地 AI 编程工具的 token 消耗和成本

希望大佬看看有没有哪里可以改进的,或者哪里有问题的

核心功能

  • 支持 18 种编程工具( Claude Code 、Cursor 、Copilot 、Gemini CLI 等)
  • 可视化 Token 消耗、缓存命中率,成本趋势
  • 支持按项目,时间范围( 7D/30D/60D/ALL )筛选
  • Code Change Trends / Tool Call Analytics / 24 小时活跃热力图
  • 本地运行,不上传数据,不依赖云服务

支持的编程工具

Claude Code 、OpenAI Codex 、GitHub Copilot 、Cursor 、Gemini CLI 、OpenClaw 、OpenCode 、Kiro 、Pi / OMP 、Droid 、Roo Code 、Kilo Code 、Qwen 、Goose 、Antigravity

项目筛选

安装方式

需要 Node.js >= 22

# npx 免安装
npx @mikeyxyz/tokenlens

# 全局安装(长期使用推荐)
npm install -g @mikeyxyz/tokenlens
tokenlens

GitHub: https://github.com/mikeymiaoxyz/tokenlens

mark一下,回头试试

这东西就那样,用过类似的,监控token也就图个心理安慰,实际该超还是超

小白问一下,这个支持Windows吗?我看截图像是macOS的,不太确定……

说点实际的,第一步装Node 22,第二步npx跑起来,第三步看dashboard。完事儿。

又来这种帖子了,上一个类似的工具我用了俩月就弃坑了,开发者跑路比谁都快

楼主提到支持18种工具,这个“Kilo Code”和“Roo Code”具体是指什么?是某个IDE的插件还是独立的CLI工具?文档里好像没细说。

上周刚好被copilot的用量吓了一跳,正愁没地方看明细。已star,晚上回去照着步骤跑一遍看看。感谢分享,希望别太吃内存。

我之前也折腾过本地监控,最大的坑其实是不同工具的输出格式不统一,解析起来很麻烦。你这个是怎么处理Claude Code和Cursor这种返回格式差异的?是靠内置的解析规则还是需要用户自己适配?如果规则更新是手动改配置吗?

不是,这跟昨天看到的另一个工具有啥区别?界面颜色不一样?

截图是mac没错,看仓库README一般node写的应该跨平台,自己clone跑一下吧

Claude Code和Cursor的输出格式差异挺大,靠内置适配器解还是要持续维护

自己土法用tokencost算月底总会偏差,有现成监控用一下

已star 等支持更多客户端的统计

这个有用 之前一直手动算钱算到累

token监控这类工具用了几个,最后都败在格式适配跟不上更新