技能介绍

多工具环境下的令牌支出盲区

当团队或个人同时使用多种 AI 编码代理（如 Claude Code、Cursor、Codex 等）时，往往会陷入令牌消耗的盲区。不同工具的计费模型、模型组合和会话数据相互割裂，导致开发者难以准确评估真实的 API 成本。长此以往，不仅无法识别哪些任务或项目存在预算浪费，也难以在模型切换时做出成本最优的决策。

CodeBurn 的审计机制与工作流

CodeBurn 旨在填补这一审计空白，它是一款本地优先的开源工具，支持追踪多达 36 种主流编码工具和代理的令牌使用情况。

跨工具聚合：直接读取本地会话数据，打破工具间的数据孤岛。
多维度细分：将支出按模型、项目和具体任务进行精确拆解。
灵活部署：既可作为本地 CLI 工具运行，也能通过 codeburn mcp 以 MCP 服务器的形式集成到 Claude Code 或 Cursor 等客户端中，让代理自身具备检查成本的能力。

适用边界与前置条件

尽管 CodeBurn 功能强大，但在接入前需注意其运行边界。首先，环境必须满足 Node.js 22.13+ 的要求，并且当前目录需处于一个合法的 git 仓库 中。其次，它依赖于本地磁盘上的会话数据，对于 Cursor 和 OpenCode，会自动依赖 better-sqlite3 进行数据解析。若你仅使用云端且不留本地日志的工具，或未达到 Node.js 版本要求，该工具将无法正常工作。