onllm-dev/onWatch
Track AI API quotas across Synthetic, Z.ai, Anthropic (Claude Code), Codex, GitHub Copilot & Antigravity in real time. Lightweight background daemon (<50MB RAM), SQLite storage, Material Design 3 dashboard. Zero telemetry.
onWatch – 让 AI-API 配额监控变得简单
功能简介 – onWatch 是一个轻量级、跨平台的守护进程(单个二进制文件 < 50 MiB),它会轮询许多流行的 LLM 支持的服务(Anthropic、OpenAI Codex、GitHub Copilot、MiniMax、Gemini、Cursor、Grok、Kimi 等)的使用情况 API,将结果存储在本地 SQLite 数据库中,并提供 Material Design 网页仪表板(以及可选的菜单栏 / VS Code 状态栏小部件),让开发者可以查看历史趋势、即将到来的重置时间,并在达到配额限制或预算耗尽之前收到警报。
重要性 – 大多数提供商只显示当前使用情况的快照。onWatch 通过保留每个周期的历史记录、计算消耗率预测,并将数十个提供商统一到一个视图中来填补这一空白。这有助于开发者避免意外的限流、规划实验,并控制云支出。
主要功能
- 多提供商支持 – Synthetic、Z.ai、Anthropic、Codex、GitHub Copilot、MiniMax、Gemini CLI(旧版)、Cursor、Grok、Kimi Code、Antigravity、Moonshot、DeepSeek、OpenCode Go、Mistral、Ollama Cloud、Muse、Command Code,以及自定义 JSONL API 集成。
- 历史数据 – SQLite 存储每次轮询的使用情况;仪表板显示时间序列图表(1 小时 - 30 天)和周期概览表。
- 警报与通知 – 当阈值被超过时,通过电子邮件、推送(PWA)、Webhook 和屏幕警告进行通知;可按配额配置。
- 仪表板 – Material Design 3 UI,支持深色/浅色模式、实时倒计时器、消耗率预测,以及 Prometheus
/metrics端点(测试版)。 - 桌面集成 – 在 macOS、Linux、Windows 上提供系统托盘 / 菜单栏小部件;VS Code 扩展在状态栏中显示最紧张的配额。
- 零遥测 – 所有数据都保留在机器上;二进制文件是自包含的,无需外部服务。
- 易于安装 – 一行脚本、Homebrew tap、Windows PowerShell 安装程序、Docker 镜像,或从源代码手动构建(Go 1.25+)。
典型工作流程
- 安装二进制文件(或 Docker 镜像),然后运行
onwatch setup在~/.onwatch/.env中添加 API 密钥。 - 启动守护进程(
onwatch或通过 systemd/launchd)。它会并行轮询每个配置的提供商,并将使用情况行写入 SQLite。 - 打开
http://localhost:9211– 使用.env中的管理员凭据登录 – 并浏览仪表板。 - 可选地启用电子邮件/推送/Webhook 警报,并安装 VS Code 扩展以获得 IDE 内的可见性。
适用人群 – 个人开发者、小团队,或任何在多个 AI 服务上运行代码生成、代码审查或其他 LLM 驱动的工作流程,并需要一个统一的地方来监控消耗和避免意外限流的人。
项目健康 – 该仓库显示 GitHub 星标、CI 徽章(覆盖率、下载量)、最近的版本标签(v2.14.11),并列入 Awesome Go 集合。它正在积极维护(测试版状态),并为每个提供商提供广泛的文档。
快速入门摘要
# macOS / Linux 一行命令
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/onllm-dev/onwatch/main/install.sh | bash
# Windows PowerShell
irm https://raw.githubusercontent.com/onllm-dev/onwatch/main/install.ps1 | iex
# 然后启动守护进程
onwatch
# 打开 UI
open http://localhost:9211 # 或在浏览器中访问
链接 – 网站:https://onwatch.onllm.dev • VS Code Marketplace:onllm-dev.onwatch • GitHub:https://github.com/onllm-dev/onwatch
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