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tokenusage logo

tokenusage

不再毫无预警地被限速。0.08 秒掌握你的 AI 编码开销。

CI crates.io npm PyPI License

English | 中文

一行安装

npm i -g tokenusage        # 或: cargo install tokenusage --bin tu

运行

tu                          # 0.08 秒出日报

解析 Claude 日志比 ccusage 快 214 倍 · 解析 Codex 日志快 138 倍（热缓存） · 查看基准测试

截图

tu — 日报

tu cli

tu gui — 桌面仪表盘

tu gui

tu img day — 分享卡片

tu img daily

tu img week — 周报卡片

tu img weekly

tu live — 实时 TUI 监控

tu live

为什么选 tokenusage

痛点 tokenusage 方案
重构到一半被限速，毫无预警 tu live 实时显示用量
不知道 AI 编码每天花多少钱 tu 0.08 秒给出每日开销明细
Codex 和 Claude 日志分散在不同目录 一个统一仪表盘，合并所有数据源
现有工具在大日志上很慢 比 ccusage 快 214 倍（Rust + 并行扫描 + 缓存）
不想把日志上传到云端 100% 本地解析，数据不离开你的电脑
不只想看 token，还想看编码时间与效率 默认 tu 保持经典 token 报表；--with-activity 按需增加 coding time 与 tokens/hour
想分享使用统计 tu img 生成可分享的图片卡

安装

npm（推荐）

npm install -g tokenusage

cargo (crates.io)

cargo install tokenusage --bin tu

pip (PyPI)

pip install tokenusage

cargo-binstall（预编译二进制）

cargo binstall tokenusage --no-confirm

快速开始

# 日报（默认）
tu                          # 经典合并 token 报表
tu --tui                    # 同一份报表的终端 UI

# 指定数据源
tu codex
tu claude
tu antigravity

# 日期过滤
tu --since 2026-02-01 --until 2026-02-28

# 周报 / 月报
tu weekly --start-of-week monday
tu monthly

# 基于本地 AI 使用记录推断的时间视图
tu today
tu activity
tu activity --days 14
tu activity --project tokenusage

# 给合并后的 token 报表增加 activity 列（Coding / Tok/hr）
tu --with-activity
tu --with-activity --tui
tu live --with-activity

# 原生本地 heartbeat 采集层
tu heartbeat watch .
tu heartbeat stats
tu heartbeat ping src/main.rs --write

# 实时监控（标签页: Codex / Claude / Antigravity）
tu live

# htop 风格的会话查看器
tu top
tu top --active-hours 12    # 显示最近 12 小时的活跃会话

# GUI 仪表盘
tu gui

# 生成分享图片
tu img
tu img day
tu img week

性能基准

测试环境:

  • 机器: Apple M3 Max, macOS 15.6.1
  • tu 版本: 1.2.6 · ccusage 版本: 18.0.8
  • 默认模式（无日期过滤，在线定价，网络启用）

Claude — 1,521 个 JSONL 文件, 2.2 GB

tu claude bunx ccusage 加速比
冷启动（重建缓存） 0.73s 17.15s 23.5x
热缓存（5 次最佳 / 3 次均值） 0.08s 17.15s 214x

Codex — 91 个 JSONL 文件, 1.7 GB

tu codex bunx @ccusage/codex 加速比
冷启动（重建缓存） 0.92s 20.76s 22.6x
热缓存（5 次最佳 / 3 次均值） 0.15s 20.76s 138x

结果因硬件、文件系统缓存状态和日志量而异。

详细对比请看 tokenusage vs ccusage。

常见问题

数据从哪来?

从本地日志目录和 IDE 探测：

  • Claude: ~/.config/claude/projects, ~/.claude/projects
  • Codex: ~/.codex/sessions, ~/.config/codex/sessions
  • Antigravity: 从运行中的 IDE 语言服务器探测（无需日志文件）

可通过 --claude-projects-dir 和 --codex-sessions-dir 覆盖。

如何估算费用?

tu 优先使用 OpenRouter 在线定价（缓存 6 小时），网络不可用时回退到内置离线费率。

--with-activity 是怎么工作的?

tu 会直接从本地机器推断编码活跃时间。默认情况下它会把相近的 AI usage 事件聚合成活跃窗口；如果你启用了原生 heartbeat 采集层（tu heartbeat watch ...），那么在 heartbeat 覆盖足够的日期上会优先使用 heartbeat，在其他日期回退到 token 事件推断。

基于这套本地 activity 信号，tu 会得到：

  • coding time
  • tokens per coding hour
  • cost per coding hour
  • project / language / source breakdowns

专门的时间视图命令 tu today / tu activity 会自动启用这一能力。--with-activity 会把同一套本地 activity 上下文合并进日/周/月报表和 tu live。

默认情况下，tu 会保持原来的合并 token 报表列布局。只有在显式启用 --with-activity，或使用专门的时间视图时，才会显示额外的 Coding / Tok/hr 列。

数据隐私安全吗?

日志解析完全在本地进行。tu 仅请求定价元数据，使用 --offline 可完全离线。

配置文件

配置搜索顺序：

  1. ./.tu/tu.json
  2. ~/.config/tu/tu.json
  3. ~/.config/tokenusage/tokenusage.json

指定配置文件：

tu --config /path/to/tu.json

示例：

{
  "defaults": {
    "timezone": "Asia/Shanghai",
    "workers": 16,
    "compact": false
  },
  "commands": {
    "daily": {
      "instances": true
    },
    "live": {
      "sessionLength": 5,
      "refreshInterval": 1
    },
    "img": {
      "period": "daily",
      "bars": 24,
      "brand": "tokenusage",
      "brandUrl": "https://github.com/hanbu97/tokenusage"
    },
    "weekly": {
      "startOfWeek": "monday"
    }
  }
}

开发

cargo fmt
cargo clippy --all-targets --all-features
cargo check

许可证

MIT. 见 LICENSE。