AI支出追踪
AI支出追踪 是 AI Skill Hub 本期精选AI工具之一。已获得 8.1k 颗 GitHub Star，综合评分 8.0 分，整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。
📚 深度解析
**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS？**
对于个人开发者和有隐私需求的用户，本地部署的开源工具意味着数据不离本机，不受第三方服务商的数据政策约束。同时，开源工具通常没有使用次数限制和月度费用，一次安装即可长期使用，对于高频使用场景的总拥有成本（TCO）远低于订阅制商业工具。
**安装与环境准备**
AI支出追踪 依赖 TypeScript 运行环境。建议通过 pyenv（Python）或 nvm（Node.js）管理 TypeScript 版本，避免全局环境污染。对于新手用户，推荐先创建虚拟环境（python -m venv venv && source venv/bin/activate），再安装依赖，这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始，不影响系统稳定性。
**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues（已关闭的问题），大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时，提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例，能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 AI支出追踪 的版本更新，及时通知重要功能变化。
📋 工具概览
可视化AI支出，实时跟踪Token使用和成本
AI支出追踪 是一款基于 TypeScript 开发的开源工具，专注于 ai-coding、cost-tracking、typescript 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。
📖 中文文档
可视化AI支出，实时跟踪Token使用和成本
AI支出追踪 是一款基于 TypeScript 开发的开源工具，专注于 ai-coding、cost-tracking、typescript 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。
- 开源免费，支持本地部署，数据完全自主可控
- 活跃的 GitHub 开源社区，持续迭代更新
- 提供详细文档和使用示例，新手友好
- 支持自定义配置，灵活适配不同使用环境
- 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
- 本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
- 自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
- 作为开源基础组件进行商业化二次开发
# 方式一：npm 全局安装 npm install -g codeburn # 方式二：npx 直接运行（无需安装） npx codeburn --help # 方式三：项目依赖安装 npm install codeburn # 方式四：从源码运行 git clone https://github.com/getagentseal/codeburn cd codeburn npm install npm start
- 访问 GitHub 仓库页面
- 按照 README 文档完成依赖安装
- 根据系统环境完成初始化配置
- 参考官方示例或文档开始使用
- 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
# 命令行使用
codeburn --help
# 基本用法
codeburn [options] <input>
# Node.js 代码中使用
const codeburn = require('codeburn');
const result = await codeburn.run(options);
console.log(result);
# codeburn 配置说明 # 查看配置选项 codeburn --config-example > config.yml # 常见配置项 # output_dir: ./output # log_level: info # workers: 4 # 环境变量（覆盖配置文件） export CODEBURN_CONFIG="/path/to/config.yml"
简介
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<p align="center"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/getagentseal/codeburn/main/assets/providers.png" alt="CodeBurn" width="420" /> </p>
<p align="center"><strong>See where your AI spend goes.</strong></p>
<p align="center"> <a href="https://www.npmjs.com/package/codeburn"><img src="https://img.shields.io/npm/v/codeburn.svg?color=F97316" alt="npm version" /></a> <a href="https://www.npmjs.com/package/codeburn"><img src="https://img.shields.io/npm/dt/codeburn.svg?color=F97316" alt="total downloads" /></a> <a href="https://github.com/getagentseal/codeburn/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/npm/l/codeburn.svg?color=F97316" alt="license" /></a> <a href="https://github.com/getagentseal/codeburn"><img src="https://img.shields.io/badge/node-%3E%3D22-F97316.svg" alt="node version" /></a> <a href="https://discord.gg/w2sw8mCqep"><img src="https://img.shields.io/badge/discord-join-F97316?logo=discord&logoColor=white" alt="Discord" /></a> <a href="https://x.com/_codeburn"><img src="https://img.shields.io/badge/%40__codeburn-F97316?logo=x&logoColor=white" alt="Follow @_codeburn on X" /></a> <a href="https://github.com/sponsors/iamtoruk"><img src="https://img.shields.io/badge/sponsor-♥-F97316?logo=github" alt="Sponsor" /></a> </p>
<p align="center">If CodeBurn shows you something your bill never did, <a href="https://github.com/getagentseal/codeburn/stargazers">star the repo</a> so other developers find it, and consider <a href="https://github.com/sponsors/iamtoruk">sponsoring</a> to keep 41 integrations honest.</p>
Desktop 
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Web npx codeburn web
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Terminal npx codeburn
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Menubar codeburn menubar
-F97316?logo=windows&logoColor=white){kind=icon}
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Capacity Dock · macOS menubar and Windows tray codeburn menubar
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<p align="center"><em>One source of truth: every surface reads the session files already on your disk.</em></p>
CodeBurn is a free, open-source, local-first tool that tracks AI coding token usage and cost across 41 tools and agents (Claude Code, Cursor, Codex, Gemini, Grok and more), broken down by model, project, and task.
You pay for Claude, Codex, Cursor, and a stack of other AI tools. The bill tells you the total. It never tells you that half of it went to conversation instead of code, or that an expensive model burned your budget on work a cheaper one would have one-shot.
CodeBurn does. It reads the session files your tools already write to disk and breaks down every token and dollar by task, model, tool, and project, across 41 AI tools.
Everything runs locally. No wrapper, no proxy, no API keys, nothing leaves your machine. Pricing comes from LiteLLM, refreshed daily. The optional desktop app can send an anonymous, bucketed usage report if you say yes to it; see Telemetry.
<p align="center"> <a href="#quick-start">Quick start</a> · <a href="#find-and-fix-waste">Find waste</a> · <a href="#apply-fixes-undo-anytime">Apply fixes</a> · <a href="#guard-your-budget">Guard</a> · <a href="#compare-models">Compare models</a> · <a href="#track-what-shipped">Track what shipped</a> · <a href="#codeburn-in-your-agent-mcp">MCP</a> · <a href="#supported-tools">Supported tools</a> · <a href="#commands">Commands</a> · <a href="#features">Features</a> · <a href="#how-it-reads-your-data">How it reads data</a> · <a href="#telemetry">Telemetry</a> </p>
Features
<details> <summary><strong>Pricing, task categories, plans, currency, filtering, and more</strong></summary>
Quick start
Run it instantly, no install needed:
npx codeburnThat opens the interactive dashboard (today by default, or the last 7 days when today has no usage yet). Arrow keys switch periods, q quits. That is the 30-second version. You now know where your AI budget goes.
Install it for a permanent codeburn command:
npm install -g codeburnAlso runs via bunx codeburn or pnpm dlx codeburn, or brew install codeburn on macOS.
Menu bar app for macOS, with your spend always in the menu bar:
codeburn menubarThe same command installs the tray app on Windows; see Windows. On Linux, a GNOME Shell extension gives it in the top panel; see Linux (GNOME).
Requires Node.js 22.13+ and at least one supported tool with session data on disk. For Cursor and OpenCode, better-sqlite3 installs automatically.
Combine usage across your devices
See one total across your laptop, desktop, and work machine on the same network. On each other device, share its usage:
codeburn share --pair # opens a pairing window and prints a PINThen add it once from your main device (the PIN authorizes the pairing):
codeburn devices add # find nearby devices and pair, or: add <host> --pin <pin>
codeburn devices # combined totals by machine
codeburn devices rm <name> # forget a devicePairing is PIN-authorized and stays on your local network. You can also discover and pair devices straight from the browser dashboard.
Compare models
codeburn compare # interactive model picker (default: last 6 months)
codeburn compare -p week # last 7 days
codeburn compare -p today # today only
codeburn compare --provider claude # Claude Code sessions onlyWhich model is actually better for your work? Press c in the dashboard, or run codeburn compare. Arrow keys switch periods, b to return.
| Section | Metric | What it measures |
|---|---|---|
| Performance | One-shot rate | Edits that succeed without retries |
| Performance | Retry rate | Average retries per edit turn |
| Performance | Self-correction | Turns where the model corrected its own mistake |
| Efficiency | Cost per call | Average cost per API call |
| Efficiency | Cost per edit | Average cost per edit turn |
| Efficiency | Output tokens per call | Average output tokens per call |
| Efficiency | Cache hit rate | Proportion of input from cache |
Also compares per-category one-shot rates, delegation rate, planning rate, average tools per turn, and fast mode usage.
优雅的TUI界面，清晰展示AI支出
- 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
- Docker：codeburn 提供官方镜像，docker compose up 一键启动
- CLI：直接 npm install -g / pip install，命令行调用
- 云端托管：可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
⚡ 核心功能
- 开源免费，支持本地部署，数据完全自主可控
- 活跃的 GitHub 开源社区，持续迭代更新
- 提供详细文档和使用示例，新手友好
- 支持自定义配置，灵活适配不同使用环境
- 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
- 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
- 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
- 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC，避免暴露公网
- 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖，并挂载 volume 持久化数据
- Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链，再开启自主执行
- API key 直接提交到 git 仓库（请用 .env 并加入 .gitignore）
- MCP 配置路径拼错或权限不足，重启 Claude Desktop 才生效
- 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
- 自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
- 作为开源基础组件进行商业化二次开发
⚖️ 优点与不足
- +GitHub 8.1k Star，社区高度认可
- +MIT 协议，可免费商用
- +完全开源免费，无授权费用
- +本地部署，数据完全自主可控
- +开发者社区支持，遇问题可查可问
- −安装和初始配置可能需要一定技术基础
- −功能完整性通常不如成熟商业产品
- −技术支持主要依赖开源社区，响应速度不稳定
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。
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❓ 常见问题 FAQ
经综合评估，AI支出追踪 在AI工具赛道中表现稳健，质量优秀。如果你已有明确的使用需求，可以直接上手体验；如果还在评估阶段，建议对比同类工具后再做决策。
| 原始名称 | codeburn |
| 原始描述 | 开源AI工具：See where your AI spend goes. Interactive TUI dashboard for token usage and cost。⭐8.1k · TypeScript |
| Topics | ai-codingcost-trackingtypescript |
| GitHub | https://github.com/getagentseal/codeburn |
| License | MIT |
| 语言 | TypeScript |
收录时间：2026-06-19 · 更新时间：2026-06-20 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。