（13818期）openrouter-usage – OpenRouter 实时费用监控助手

OpenRouter 实时费用监控助手 基于官方 API 的轻量级成本监控工具，通过 Python 标准库安全获取 OpenRouter 实时消费与模型级支出分析，帮助开发者精准掌控 AI 预算。 使用说明 该 Skill 是专为 OpenRouter AI API 平台设计的用量与成本监控解决方案，旨在为开发者和团队提供透明、实时的支出可视化能力。 核心用法：通过调用 OpenRouter 官方 /auth/key 端点获取实时消费总额（今日/本周/本月）及账户余额，同时支持通过 /activity 端点（需 Management Key）拉取近 7 天各 AI 模型的详细支出 breakdown。用户可通过配置 OPENROUTERAPIKEY 环境变量或创建本地 credentials.env 文件完成身份验证，执行 python3 scripts/stats.py 即可生成带 emoji 的格式化报告。系统提供 Python 和 curl 双路径方案，适配不同运行环境。 显著优点：安全性与轻量化是其核心优势。实现上仅依赖 Python 标准库（urllib、json、os 等），零第三方包引入，彻底杜绝供应链攻击风险。代码规范严谨，无 eval、exec、system 等危险函数，所有网络请求均指向 OpenRouter 官方 HTTPS 端点，且仅执行只读查询。功能设计考虑周全，输出格式直观清晰（💰 金额统计 + 模型分布列表），并对 API 错误（401/403/429）及网络异常具备完善的 try-except 错误处理机制。 潜在缺点：作为 T3 来源的个人社区项目（Arkology Studio），其长期维护稳定性、代码审查深度不及企业级项目。功能上存在数据延迟限制：/activity 端点仅返回已完成 UTC 日的历史数据，导致今日消费可能显示在总额中，但无法立即在模型级 breakdown 中查看，需等待次日 UTC 零点。此外，获取完整功能（模型级分析）需提供可选的 Management Key，增加了凭据管理的复杂度。 适合人群：主要面向使用 OpenRouter 作为 AI API 聚合平台的开发者、技术团队、财务管理人员，以及需要定期监控多模型 AI 支出、分析不同模型成本效益、进行预算控制和成本优化的场景。 使用风险：常规风险包括网络依赖性（需稳定互联网连接）、API 速率限制（429）可能导致的数据获取延迟，以及凭据泄露风险。用户需妥善保管 OPENROUTERAPIKEY 和可选的 OPENROUTERMGMTKEY，强烈建议使用环境变量而非明文配置文件存储敏感信息。由于代码仅进行只读 API 查询，无数据修改、系统配置变更或破坏性操作，整体风险可控。 原始说明 Fetch real-time OpenRouter usage totals and historical per-model spend. Use when the user asks for usage, spend, cost breakdown, or OpenRouter stats. Not for system health or non-LLM metrics.