每次 AI 任务烧了多少钱?ul-opencode-event 让你心里有数

痛点：AI 在跑，你在等

我用OpenCode写代码已经有一阵子了。说"写代码"不太准确，更像是"让 AI 帮我写代码，我等它写完"。

一个典型的场景是这样的：给 OpenCode 丢一个大任务——"重构这个模块"、"把测试补全"、"修这几个 bug"——然后它开始跑。快的几十秒，慢的可能几分钟甚至十几分钟。问题来了：我在这段时间里干什么？

盯着终端看进度？太无聊了。切去干别的事？怕错过完成时机，或者更糟——它报错了，我半小时后回来才发现。

桌面通知倒是有，但只在你坐在电脑前才有用。SSH 连着远程服务器？没有桌面。容器里跑着？没有桌面。合上笔记本去倒杯水？更没有桌面。

更让我焦虑的是另一个问题：这次任务到底烧了多少Token？花了多少钱？

OpenCode 自己的界面能看用量，但你要在终端前才能看到。而且它只给你看单次会话的数据，子会话（subagent）的消耗散落在各个子任务里，你不去手动翻根本不知道整体开销有多大。

于是我做了ul-opencode-event。表面上是通知插件，但真正想解决的是：让 AI 编程助手的任务状态和用量数据，随时随地推到你眼前。

不只是通知，是用量管家

通知只是载体。每一条推送到钉钉、飞书、邮件的消息里，都携带了三层聚合数据。

看一条真实的通知：

这一行 Token(53.7K/710.1K/81.5M) Cache:99.0% 信息量很大：

• 53.7K
   — 当前会话的 Token 消耗
• 710.1K
   — 包含所有子会话的总消耗（subagent 也算进来了）
• 81.5M
   — 整个项目的累计 Token 消耗
• Cache:99.0%
   — 缓存命中率，99% 的输入 Token 命中了缓存

Req(13/21/833) 是请求次数的三个维度：当前会话 13 次 API 调用、含子会话 21 次、项目累计 833 次。

这三组数据——Token、请求次数、缓存率——在会话级、总计级、项目级三个层面实时聚合。每一条通知都是一份用量快照。

实践经验：项目级累计数据（那 81.5M）是我最看重的。一个项目从开写到收工到底烧了多少 Token，以前完全是笔糊涂账。现在每条通知都在帮你记账。

为什么要追踪子会话

OpenCode 有 subagent 机制——AI 会派子任务给其他会话去完成。你在跑一个重构任务的时候，底下可能已经起了五六个 explore agent、两个 oracle agent，各自独立消耗 Token。

这些子会话的消耗不会体现在主会话的统计里。你看到主会话只用了 5 万 Token，但子会话们加起来可能已经干了 50 万。

ul-opencode-event 递归收集所有后代会话（子、孙、更深层），把它们的 Token 和请求次数聚合到 total 字段里。你看到的是真实总开销，不是冰山一角。

支持的通知渠道

目前四个渠道可用：

计划中的：Webhook、Telegram、Slack、企业微信。够用了再说，不画大饼。

通知长什么样

钉钉

钉钉机器人支持 Markdown 格式。上面截图里两条通知，一条任务 13 秒完成（Token 31.6K），另一条跑了 19 分 36 秒（Token 53.7K）。注意看项目累计：两条之间从 81.4M 涨到 81.5M，差值刚好是这次任务的消耗。

飞书

飞书走交互式卡片格式，信息层次更清晰。这张截图里能看到任务已启动和任务已完成两种事件。启动通知告诉你"开始了"（带项目累计基线），完成通知告诉你"干完了"（带三层 Token 对比）。两条一对照，这次任务烧了多少 Token 一目了然。

邮件

邮件通道最通用，不管什么设备都能收到。

实践经验：邮件通道几乎是零门槛的。如果团队里有人不装钉钉也不用飞书，邮件是唯一能覆盖所有人的渠道。

事件订阅：不是什么都推

默认只推两种事件：idle（会话完成）和 error（出错了）。这是最核心的两个——你要知道 AI 干完了，也要知道它干崩了。

但事件类型远不止这两种：

question 和 permission 这两个我觉得特别有用。AI 跑任务时经常遇到需要确认权限或回答问题的场景，你不在旁边它就卡死等着。有了通知，手机一震就知道该回去处理了。

多通道策略

插件支持全局配置和项目级配置。我的做法是：

• 全局
  配一个邮件通道兜底，所有项目的通知都发到邮箱
• 团队项目
  里加一个钉钉群，但只推 error 事件——群里只在出事的时候响，平时不吵
• 个人项目
  里配飞书，推 idle 和 error，信息密度刚好

实践经验：钉钉千万别全开，不然群里消息刷屏，很快大家就麻木了。错误通知才有打断的价值，完成通知看邮件就够。

成本统计：从糊涂账到心里有数

成本核算是用量追踪的自然延伸。插件内置了货币转换：

• 中文环境默认显示人民币（Y），英文环境默认美元（$）
• 汇率可自定义，默认 1 USD = 7.25 CNY
• 小数位数可配置，默认保留四位

每条通知里虽然只显示 Token 数，但底层每条消息的 cost 都在累计。打开 JSONL 日志文件（默认自动注入，不用配），每条记录里都有完整的 cost 字段——会话级、总计级、项目级各一个。

跑完一天下来，翻翻日志就知道今天烧了多少钱。按项目维度汇总也行，按会话维度切片也行。数据全在本地，想怎么分析就怎么分析。

踩过的几个坑

SMTP 连接失败：十次里八次是密码写成了登录密码而不是授权码。QQ 邮箱在设置里开 SMTP 服务后会给你一个授权码，那个才是要填的。剩下两次是端口被防火墙拦了。

钉钉签名失败：secret 值复制的时候注意前后有没有空格。另外服务器时间偏差超过 1 小时也会签名失败。

飞书消息收不到：先确认服务器能正常访问 open.feishu.cn，有些公司内网会拦这个域名。

聊聊为什么做这个

一开始确实只是想解决"离开电脑收不到通知"的问题。做着做着发现，通知里的 Token 数据才是真正高价值的东西。

AI 编程助手的成本是个黑盒——你不知道一个任务烧了多少 Token，不知道子会话有多大的消耗，不知道缓存命中率是多少、合不合理。这些数据在 OpenCode 的 UI 里能看到一部分，但分散在各处，而且你不在终端前就看不到。

把用量数据打包进通知，推到手机上，这个问题就解了。每一条通知都是一份用量快照，积攒下来就是完整的成本账本。

后面还会加 Webhook 和 Telegram，不过核心功能已经够用了。工具这东西，够用就是最好的状态，加太多反而臃肿。

这个插件本身就是用 OpenCode 配合 GLM-5.1 模型全程开发的，文章里那些截图里的 Token 数据就是它自己跑出来的——算是自己给自己记账了。

开源地址在 Gitee：https://gitee.com/ulthon/ul-opencode-event

MIT 协议，想加什么通道或者有什么问题直接提 issue。

原文标题： 每次 AI 任务烧了多少钱？ul-opencode-event 让你心里有数

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