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本地令牌消耗全景追踪与成本优化 本地 OpenClaw 会话令牌消耗全景分析工具,支持多维度归因与成本优化建议,数据不上云。 使用说明 核心用法 Token Counter 是一款面向 OpenClaw 生态的本地令牌追踪与诊断工具。它通过解析本地存储的会话转录文件(.jsonl)、会话元数据以及定时任务定义,生成按类别、客户端、工具、模型及高消耗会话细分的令牌使用报告。 典型使用场景: 回答"令牌都花在哪里了"——提供 7 天、30 天等多周期概览 日常/周报自动化——支持 --save 持久化每日快照 单会话深度剖析——针对特定 agent:main:cron:UUID 钻取详情 成本优化决策——基于工具调用归因数据识别高消耗模式 关键命令: 基础报告:--period 7d 多维度拆分:--breakdown tools,category,client 单会话分析:--session <session_id> JSON 导出:--format json --output <path> 每日快照:--save(写入 $OPENCLAW_WORKSPACE/token-usage/daily/) 显著优点 全本地执行:所有数据源($OPENCLAWDATADIR、$OPENCLAW_WORKSPACE)均为本地路径,令牌数据不出境 细粒度归因:支持按工具调用、模型类型、客户端标识(personal/bonsai/mixed)分类统计 自动化友好:支持 JSON 输出与定时快照,便于接入工作流 零配置启动:内置默认路径解析,开箱即用 潜在局限 启发式归因:工具令牌按助手消息中的工具调用数量均摊,非精确计费级数据 客户端检测规则化:基于路径/域名/邮箱关键词的规则匹配,可能存在误判 依赖 OpenClaw 生态:需特定目录结构与 .jsonl 格式,通用性受限 无实时监控:仅支持事后分析,非流式监控工具 适合人群 OpenClaw 重度用户需优化 API 成本 平台管理员需生成团队/个人令牌消耗报告 开发者调试特定会话的异常高消耗行为 需满足数据合规要求的本地化审计场景 常规风险 数据敏感性:解析的会话内容可能包含敏感信息,输出目录需适当权限控制 归因误差:工具令牌分摊机制可能导致成本估算偏差,不宜直接用于财务结算 版本兼容性:依赖 OpenClaw 特定的 usage 字段格式,升级后可能需适配 原始说明 Track and analyze OpenClaw token usage across main, cron, and sub-agent sessions with category, client, model, and tool attribution. Use when the user asks where tokens are being spent, wants daily/weekly token reports, needs per-session drilldowns, or is planning token-cost optimizations and needs evidence from transcript data.
本地令牌消耗全景追踪与成本优化
本地 OpenClaw 会话令牌消耗全景分析工具,支持多维度归因与成本优化建议,数据不上云。
Token Counter 是一款面向 OpenClaw 生态的本地令牌追踪与诊断工具。它通过解析本地存储的会话转录文件(.jsonl)、会话元数据以及定时任务定义,生成按类别、客户端、工具、模型及高消耗会话细分的令牌使用报告。
典型使用场景:
--save 持久化每日快照agent:main:cron:UUID 钻取详情关键命令:
--period 7d--breakdown tools,category,client--session <session_id>--format json --output <path>--save(写入 $OPENCLAW_WORKSPACE/token-usage/daily/)$OPENCLAWDATADIR、$OPENCLAW_WORKSPACE)均为本地路径,令牌数据不出境.jsonl 格式,通用性受限usage 字段格式,升级后可能需适配Track and analyze OpenClaw token usage across main, cron, and sub-agent sessions with category, client, model, and tool attribution. Use when the user asks where tokens are being spent, wants daily/weekly token reports, needs per-session drilldowns, or is planning token-cost optimizations and needs evidence from transcript data.
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