01
每个 Agent 一套日志
JSONL、会话快照、SQLite……格式不同、位置不同，混用时你根本说不清今天烧了多少钱。
只读直读 19 源，零配置自动探测，不 spawn 外部进程。
19 formats → 1 ledger Tokenmetry · Opinionated Usage Stats 打开就知道，
打开就知道，
AI 编程花了多少钱
把 Claude Code、Codex、ZCode……19 个 Agent 散落本地的日志只读直读，增量落进 SQLite，聚成一套替你选好的固定视图。本地优先，可对账。
19个数据源只读直读 9个固定视图 ±0.00成本对账误差
Windows · macOS · Linux · AGPL-3.0
§01 · 为什么
数字散落各处，直到有人把它们收进一张表
02
现成 CLI 每次全量重扫
ccusage 每次冷启动动辄几十秒，看一眼今日花费要等一壶咖啡。
按文件 mtime/大小记账，变更才重扫，增量落进本地 SQLite，打开即出数。
full rescan → incremental 03
黑盒成本不敢信
估算就是估算——把缺价模型折成 0 混进合计，才是真正的问题。
缺价显示「未知」，不折零、不混入合计；日志自带 costUSD 直接采用。
unknown ≠ 0 §02 · 信任锚
每个成本数字，都经得起对账
$101.3856438
真实数据实测（本机 Codex：19 个文件 / 2,931 条记录），与 ccusage 全期逐分钱一致。
vs npx ccusage@20.0.29 · 逐日 × 逐模型对账
tokens 五分量精确一致
- input 输入
- output 输出
- cache_creation 缓存写入
- cache_read 缓存读取
- total 合计
对账测试只解析提交进仓库的 golden JSON，离线可重复。
自研链路 JSONL / SQLite 直读 → 统一 usage 记录 → 自有定价引擎 → UTC 自然日聚合
§03 · 视图巡礼
视图是替你选好的
固定信息架构，不做插件、不做布局自定义。总览、会话、Agent、模型、项目、时间、成本、数据与计价、设置——时间范围与四维筛选贯穿所有视图。
会话明细
每一次会话都有名有姓
会话明细：Agent、主模型、项目、起止时间、token 与成本逐行列出，搜索、筛选、排序、分页。缺价会话的成本如实标「未知」。
成本分析
成本怎么算的，写在明面上
成本分析：日成本趋势、模型构成、环比变化，附成本口径三行——日志自带 costUSD 直接采用、缺价不折零、口径可对账。
04/09 模型统计
钱花在哪个模型上
模型统计：厂商、关联 Agent、token 与成本占比一表排开。缺价模型带「未知」标记——诚实优先于好看。
06/09 时间分析
你的高峰时段
时间分析：按小时分布（无分钟级精度的来源计入 unknown，不伪造分布）、星期分布、活跃日历热图与时间 KPI。
哪个项目在烧钱
项目统计：占比、会话数、均值，点击直达该项目的会话明细。
所有 Agent 一张榜
Agent 统计：Top KPI 与排行，点击直达该 Agent 的会话明细。
数据与计价
数据与计价：三级定价回退
用户覆盖 → models.dev 远程刷新（后台、永不阻塞 UI）→ 内置价格快照。数据源状态、记录数与模型目录一页可见。
还有 09 设置——主题、语言、数据源、价格覆盖都在明处。
§04 · 常驻
常驻托盘，异常先知道
不用打开主窗口：今日 Token、估算成本、缓存命中、实时速率一眼可见；成本异常以徽章标出，弹层即达。
- 今日 Token、估算成本、缓存命中率
- 实时 速率跟踪，异常成本徽章
- 即达 点击直达总览，托盘菜单检查更新
§05 · 覆盖
19 个数据源，只读直读
全部为只读访问（JSONL/JSON 流式解析或 SQLite 只读连接），零配置自动探测，支持环境变量覆盖数据目录。
- 流式解析
- SQLite 只读
- 专用格式
- Claude Code JSONL 直读
- Codex CLI JSONL 直读
- ZCode SQLite 只读
- DSH zstd 会话日志
- GitHub Copilot CLI events.jsonl + otel
- OpenCode SQLite 只读
- Gemini CLI JSON / JSONL
- Qwen Code JSONL 直读
- Goose SQLite 只读
- Grok updates.jsonl
- Kimi Code JSONL 直读
- Amp 线程 JSON
- Droid (Factory) 会话快照 JSON
- Hermes SQLite 只读
- Kilo SQLite 只读
- Codebuff chat-messages JSON
- pi-agent 会话目录
- OpenClaw SQLite + 双格式
- Antigravity SQLite 多根去重
- 19 源 · 只读
§06 · 立场
数据留在本机，断网也完整
- 本地优先 不上传、不登录、不云同步。
- 离线优先定价 联网刷新只是后台增强，永远不阻塞 UI。
- 固定信息架构 视图替你选好，不做插件、不做布局自定义。
- 克制的数据表达 趋势、构成、异常——三种表达够用。
数据落点
Windows
%LOCALAPPDATA%\Tokenmetry\ macOS / Linux
用户数据目录 SQLite 只存聚合事实与配置——不存 prompt、代码、会话内容。
诚实起见：仅有的两个网络触点是 models.dev 后台刷新与应用内更新检查。
§07 · 获取
开源，可审计，现在就能跑
AGPL-3.0-or-later（品牌名与图标不在授权内）。源码即产品，克隆下来就能跑。
三平台安装包由版本 tag 触发 CI 产出；首个公开版本发布前，请先用源码方式。前提：本机装有 .NET 10 SDK 与任一受支持 Agent 的本地日志。
从源码运行（当前主要方式）
git clone https://github.com/cholf5/tokenmetry.git
cd tokenmetry
dotnet run --project src/Tokenmetry.App