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token-pilot
开源协议：MIT 平台：macOS / Windows（CLI 全平台） 为什么做（背景与痛点） 我同时用 Claude Code、Codex、Kimi Code，还经常通过它们跑 DeepSeek、GLM、Kimi 等国产模型。有一天发现：我根本答不上来「我这个月给 AI 烧了多少钱」——每个工具有自己的用量页，分散、单位不一、没有总账、更没有预算。 它是什么 token-pilot = 你所有 AI 工具的本地账单 + 预算控制器。…
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开源协议：MIT 平台：macOS / Windows（CLI 全平台） 为什么做（背景与痛点） 我同时用 Claude Code、Codex、Kimi Code，还经常通过它们跑 DeepSeek、GLM、Kimi 等国产模型。有一天发现：我根本答不上来「我这个月给 AI 烧了多少钱」——每个工具有自己的用量页，分散、单位不一、没有总账、更没有预算。 它是什么 token-pilot = 你所有 AI 工具的本地账单 + 预算控制器。 一条命令看清今天/本月各工具、各模型烧了多少 token、多少钱；菜单栏常驻 ¥今日 · 预算%；超支系统通知；打转检测（揪出死循环烧钱的会话）；省钱建议（贵模型干轻活迁移、缓存优化空间）。 几个不一样的点 国产模型自动归一：DeepSeek/GLM/Kimi/Qwen 等靠宿主日志 model 字段识别，不用单独配置；定价表对齐 8 家官方目录价（DeepSeek 含高峰/空闲分时） 覆盖 9 个数据源：CLI 日志（Claude Code/Codex/Kimi Code/pi）、SQLite（OpenCode）、zstd 压缩日志（DeepSeek Harness）、trace（WorkBuddy）、云端 API（火山 arkcli）；读不到的工具诚实标注，不假装 数据准确性可验证：自带独立对账脚本（第三方口径重算原始日志逐项比对）+ 39 个单元测试 + 36 项看板算法不变量 零入侵：只读本地日志，不装 hook、不改配置、不过代理，数据不出本机 实测数字（作者本机，2026-10） 本月 810M+ tokens · 12,685 次调用；打转检测抓到单会话 120 次重复重试；缓存命中分析显示本月缓存省了 ¥3,048；压缩潜力量化显示上下文重发还有 $63–95/月可省。 截图 安装：npm install -g token-pilot 或 Releases 下载状态栏应用安装包。
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