/install how-much-token-did-this-chat-used
Token 用量查询 v2.1
关于作者 — 十五年老米粉了!!冲!!! v2.1 优化:7天趋势图、费用告警、Top烧钱会话、加权剩余天数、JSON增强。
核心原则
- 纯读取、无写入 — 所有数据实时获取
- 动态识别模型 — 不写死模型列表,从 session_status 解析
- Credit 自动计算 — 从 sessions_list 累计 totalTokens
- 精确计量 — 使用实际输入/输出比,不硬编码估算比例
数据源
| 数据 | 工具 | 说明 |
|---|---|---|
| 当前会话 | session_status |
tokens in/out、model、context、cache |
| 历史会话 | sessions_list(limit=10) |
totalTokens、updatedAt |
| 成本计算 | scripts/cost.py |
动态匹配计费规则 |
工作流
Step 1: 获取当前会话
Call session_status → 解析 model、tokens in/out、cache、context。
Step 2: 获取历史会话 + 按日聚合
Call sessions_list(limit=10):
- 今日累计:筛选今天(Asia/Shanghai)的会话,累加 totalTokens
- 近 10 会话平均:所有会话 totalTokens 之和 ÷ 会话数
- 近 7 天趋势:按日聚合,生成每日 token 消耗数据
- Top 烧钱会话:按 totalTokens 降序排列,取前 5
Step 3: 运行成本计算
python3 "{baseDir}/scripts/cost.py" \
--input \x3Ctokens_in> \
--output \x3Ctokens_out> \
--total \x3Ctoday_total_tokens> \
--used \x3Ccumulative_used> \
--credit \x3Ctotal_credit> \
--avg \x3Cavg_daily_tokens> \
--model \x3Cmodel_name> \
--cache-pct \x3Ccache_hit_pct> \
--context \x3Ccontext_tokens> \
--context-max \x3Cmax_context> \
--session-count \x3Ctoday_session_count> \
--daily '[["04-27",12400],["04-26",8200],...]' \
--top-sessions '[["session-abc",12400,0.0372],...]' \
--warn 80,95
其他命令:
python3 "{baseDir}/scripts/cost.py" --list-models
python3 "{baseDir}/scripts/cost.py" --help
python3 "{baseDir}/scripts/cost.py" ... --json
输出格式
📊 成本与额度报告
🧠 模型: mimo-v2.5-pro
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔹 当前会话
📥 输入: 1,234 📤 输出: 567
💾 缓存: 45% 📚 上下文: 12.5k/1.0m (1.2%)
💰 费用: ¥0.0047
⚠️ Credit 使用率 82.3%,已超过 80% 阈值,请关注消耗速度
📅 今日累计 (3 会话): ¥0.0156 (≈ 4,200 Credit)
📊 近 10 会话平均: 5,600 tokens/会话
📈 近 5 天消耗趋势
04-27 ████████████ 12,400 tokens
04-26 ███████░░░░░ 8,200 tokens
04-25 ████░░░░░░░░ 4,100 tokens
04-24 █████████░░░ 10,300 tokens
04-23 ██████░░░░░░ 6,800 tokens
🔥 最近会话消耗 Top 3
1. session-abc123… 12,400 tokens ¥0.0372
2. session-def456… 8,200 tokens ¥0.0246
3. session-ghi789… 4,100 tokens ¥0.0123
💳 Credit
已用: 456,789 / 555,555 (82.2%)
⏳ 预计可用: 8.3 天
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
新增功能
📈 7 天趋势图
从 sessions_list 按日聚合,文本柱状图展示消耗趋势。
- 只显示最近 7 天有数据的日期
- 自动缩放柱状图比例
⚠️ 费用告警
通过 --warn 80,95 设置阈值(默认 80% 和 95%):
- 80% → ⚠️ 警告:"请关注消耗速度"
- 95% → 🔴 严重:"建议立即补充额度"
🔥 Top 烧钱会话
从 sessions_list 按 totalTokens 降序,展示前 5 名最烧钱会话。
⏳ 加权剩余天数
不再用简单平均,改为加权:
- 近 3 天权重 60%(近期行为更准)
- 近 7 天权重 30%
- 近 30 天权重 10%
- 不足时自动降级使用可用数据
计费规则
| 模型 | 输入/1k | 输出/1k |
|---|---|---|
| mimo-v2-pro | ¥0.002 | ¥0.004 |
| mimo-v2.5-pro | ¥0.002 | ¥0.004 |
| mimo-v2.5 | ¥0.002 | ¥0.004 |
未知模型自动 fallback 到默认费率。
注意事项
- Credit 已用 = 所有会话累计 totalTokens
- Token 单价为参考值,实际以服务商计费为准
- 费用计算使用实际输入/输出比
- 时区:Asia/Shanghai (UTC+8)
版本历史
v2.1.0 (2026-04-27)
- 📈 新增近 7 天消耗趋势(文本柱状图)
- ⚠️ 新增费用告警阈值
--warn(默认 80%/95%) - 🔥 新增 Top 烧钱会话分列
- ⏳ 剩余天数改为加权平均(近3天60% + 近7天30% + 近30天10%)
- 📋 JSON 增强:trend / top_sessions / alerts 字段
- 🎨 输出格式优化,信息密度提升
v2.0.0 (2026-04-23)
- 🐛 修复今日累计计算(按日期过滤)
- 🐛 修复 avg_daily(按日聚合)
- ✅ 使用实际输入/输出比
- ✅ 新增 mimo-v2.5 系列费率
- ✅ 支持 --json / --list-models
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install how-much-token-did-this-chat-used - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/how-much-token-did-this-chat-used触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
Token Cost 是什么?
Track and display token usage for the current OpenClaw session and recent sessions, with cost estimation and remaining days projection. Auto-detects active m... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 146 次。
如何安装 Token Cost?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install how-much-token-did-this-chat-used」即可一键安装,无需额外配置。
Token Cost 是免费的吗?
是的,Token Cost 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
Token Cost 支持哪些平台?
Token Cost 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 Token Cost?
由 aaroncxxx(@aaroncxxx)开发并维护,当前版本 v2.1.0。