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同时用5个AI工具,每月到底花了多少钱?这个2178星的小工具帮我算清了
同时用5个AI工具,每月到底花了多少钱?这个2178星的小工具帮我算清了你有没有过这种经历：手机上收到 Claude 的订阅续费提醒，邮箱里躺着 Cursor 的账单，DeepSeek 账户里还有余额，Codex 的额度这个月又快用完了——你想算一算这个月在 AI 工具上到底花了多少钱，结果发现要登录五六个平台分别查看，最后只能大概估个数。 更麻烦的是，你在公司台式机上用 Claude Code 写了一下午代码，回家用笔记本继续，这两台机器的用量是分开的。你想知道这个月 Claude Code 总共消耗了多少 Token、缓存命中率多少、哪几个 session 最烧钱——每个工具自己的统计面板都不够用。 今天要介绍的这个插件，就是专门解决这个问题的。它叫 token-monitor，GitHub 上 2178 星，能在一个面板里追踪 37+ 种 AI 编程工具的实时 Token 用量，还支持多设备同步。 token-monitor 是 DeepSeek Harness 生态中的一款本地优先桌面小部件，由开发者 Javis603 维护。它的核心定位非常清晰：跨设备聚合每个 AI 编程工具的实时用量。 支持的工具列表非常惊人：Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot、OpenCode、OpenClaw、Antigravity、Cline、Kimi CLI、Qwen CLI、Grok Build、Zed、Kiro、CodeBuddy、WorkBuddy、DeepSeek Harness、Cherry Studio、LM Studio 等等，一共 37+ 种。 它不是一个云端服务，而是一个完全本地运行的桌面小部件。每台设备自己读自己的本地日志，汇总数据后可选同步到你自己配置的 hub。提示词、回复、源代码这些敏感内容全部留在你的设备上，绝不上传。 安装后，你的菜单栏（macOS）或系统托盘（Windows）会出现一个小图标。点击展开，所有 AI 工具的当日用量并列显示：Claude Code 用了多少 Token、Codex 还剩多少额度、Cursor 这个月花了多少钱、DeepSeek Harness 本地模型消耗了多少——全部在一个面板里。 图标旁还可以自定义显示内容：总成本、总 Token 数、或最接近用完的提供方剩余额度百分比。比如当 Claude 的月度额度只剩 12% 时，菜单栏直接显示"12%"，提醒你该省着用了。 这是我最喜欢的功能。通过 Server-Sent Events 推送，一台设备的用量更新在数秒内出现在其他设备上。你在公司台式机上用 Claude Code 写了 10 万 Token，回家打开笔记本，面板上的总量已经包含了这 10 万。 同步后端有三种选择：小部件内置 hub（最简单，开箱即用）、Node CLI hub（适合技术用户）、Cloudflare Worker（适合需要公网访问的场景）。iPad 和 iPhone 还能通过 Worker hub 搭配 Widgy 或 Scriptable 实现 iOS 小部件查看。 点进任意工具的任意 session，你能看到每条提问的 Token 消耗，展开还能看到每次回复的 Token 拆分——输入多少、输出多少、缓存命中多少、用了哪些工具。 这个功能对于优化 Token 开销非常有用。我曾经发现某个 session 的输入 Token 中 70% 是未命中缓存的，仔细一看是因为我在系统提示词里塞了一大段不会变化的文档——把它移到项目级配置后，缓存命中率立刻升到 90%，那个 session 的成本直接降了一半。 成本支持 USD、TWD、HKD、CNY 四种货币，汇率每日自动更新。你还可以手动记录每个 AI 账号的实际订阅费用，tooltip 会显示本月用量成本相对订阅费的回本倍数。 比如你 Claude Pro 每月 $20，这个月用出了 $65 的 Token 量，回本倍数就是 3.25x——这个数字会让你明确感受到订阅值不值。 主页提供一年活跃热力图（类似 GitHub 贡献图）和连续天数统计，还有按工具/模型堆叠的历史趋势图，支持柱状图和 K 线两种视图。数据可以导出成 CSV + JSON，接入 Excel、Obsidian、Grafana 做自定义分析。 特别贴心的是"保留已删除会话用量"功能：Claude Code 默认会清除 30 天前的 transcript，一删历史用量就没了。开启这个功能后，token-monitor 会在本地永久归档已观测到的每日用量，确保历史趋势完整。 安装非常简单，前提是你已经装了 DeepSeek Harness CLI 引擎，且 Node.js 版本 >=22.15.0。 node -v npm install -g @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add token-monitor npm 包 token-monitor @ 1.1.0 已发布，自动走 npm 安装，不需要源码编译。安装后首次启动会自动扫描各工具的默认数据路径，大部分工具开箱即用。 package.json 声明 Node >=22.15.0，低于这个版本安装会报错。DSH 官方基线是 Node 22.19.0，如果你用的是 DSH 推荐版本就没问题。但如果你 Node 还是 20.x 甚至 18.x，必须先升级。 Cursor 的用量数据来自账号层级用量导出，刚完成的 session 可能需要几分钟才会出现在 Cursor 控制台，所以 token-monitor 上的 Cursor 用量不是实时的，会有几分钟延迟。其他工具（Claude Code、Codex、DeepSeek Harness 等）都是数秒内刷新。 LM Studio 的追踪目前只涵盖服务器日志中记录的 OpenAI 兼容 /v1/chat/completions 和 /v1/responses 请求。如果你通过 LM Studio 内置的 Chat 界面对话，或者用原生 /api/v1/chat 接口，这些用量不会被追踪到。 Qoder CN 的用量来自应用本地 SQLite 数据库，默认是关闭的，需要在 Settings → tools 中手动启用。而且读取需要系统 PATH 上有 sqlite3 CLI，或者 Node >=23.4 的内置 node:sqlite。如果你用的是 Electron 组件，可能需要额外安装 sqlite3。 Command Code 的 transcript 不包含实际 Token 数和每条消息的模型信息，所以 token-monitor 是根据 transcript 文本长度估算的 Token 量，模型归属也可能反映当前配置的模型而非实际使用的模型。这个工具的用量数据仅供参考，不要作为精确成本核算的依据。 单设备使用完全不需要配置，但如果你要多设备同步，需要在设置中配置 hub 地址。三种后端中，小部件内置 hub 最简单但只能局域网内同步，Cloudflare Worker 最灵活但需要一定的技术配置能力。 适合： - 同时使用 3 种以上 AI 编程工具的开发者 - 在多台设备上工作、需要统一用量视图的用户 - 关注 AI 订阅成本、想知道每个工具回本倍数的用户 - 需要精细优化 Token 开销、分析缓存命中率的重度用户 - 重视数据隐私、偏好本地优先工具的用户 - 需要导出用量数据做自定义分析或团队汇报的用户 不适合： - 只用一种 AI 工具且不关心用量统计的用户 - Node 版本无法升级到 22.15.0+ 的环境 - 对桌面小部件类工具有安全顾虑的用户 - 只需要 DeepSeek Harness 自身用量统计的用户（dsh-cost-meter 更轻量） token-monitor 是我最近用过的最实用的 DSH 插件之一。它解决了一个非常具体但普遍存在的痛点：当你同时使用多种 AI 工具时，用量和成本是碎片化的，很难有一个全局视图。2178 星的社区认可度、37+ 工具的覆盖广度、多设备实时同步的架构设计、以及对隐私的尊重，都让它值得推荐。 如果你也在同时用 Claude Code、Codex、Cursor、DeepSeek Harness 等多种工具，却从来没算清过每月到底花了多少钱，建议试试这个插件。 访问 dpharness.com 或搜索 DeepSeek Harness Hub 查看更多插件和汉化避坑指南。下一篇我们将介绍另一款高星 DSH 插件，敬请关注。
开头：一个困扰很多人的问题