junhoyeo/tokscale

🛰️ Track token usage across AI coding agents from your terminal. 🏅 Global leaderboard with quadrillions of tokens tracked.

解決的問題

Tokscale 提供了一種集中化的方式，用於監控和分析各種 AI 編程代理與 IDE 的 Token 消耗與成本。使用者無需檢查多個獨立的儀表板或日誌，只需在一個地方即可追蹤其輸入、輸出、快取與推理 Token，從而了解其支出與使用模式。

工作原理

Tokscale 會掃描數十個受支援的 AI 用戶端（例如 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot CLI 與 Zed Agent）的本地數據目錄、資料庫與轉錄文本。它使用原生 Rust 核心進行高性能並行檔案掃描與 SIMD JSON 解析，以聚合這些數據。在定價方面，它與 LiteLLM 的定價數據整合以計算即時成本，並使用 OpenRouter 與特定模型的定價作為備選方案。

適用對象

使用多個 AI 編程助手，並需要高性能工具來視覺化 Token 使用量、追蹤成本並比較不同平台之間消耗情況的開發人員。

亮點

  • 廣泛的平台支援：追蹤超過 40 種不同的 AI 用戶端使用情況，包括流行的 IDE 與 CLI 代理。
  • 互動式 TUI：由 Ratatui 驅動的終端使用者介面，具有六個互動視圖，包括 GitHub 風格的貢獻圖。
  • 高性能：採用原生 Rust 核心構建，處理速度比標準方法快達 10 倍。
  • 詳細的指標：追蹤特定的 Token 類型，包括輸入、輸出、快取讀/寫與推理 Token。
  • Web 視覺化：包含用於視覺化隨時間變化的使用情況的互動式 2D 與 3D 貢獻圖。
  • 任務歸屬報告：使用 LLM 總結對話並將其分組至任務中。