ccusage 使用监控

问题：本地日志堆成 JSONL，花费却看不见

Claude Code 和 Codex 在本地运行时，会把每一次会话、每一次模型调用追加进 JSONL 日志文件。几周下来这些文件越来越大，想回答"上个月 Sonnet 和 Opus 各花了多少钱""哪几个会话烧掉了最多 token""团队里不同人的模型组合是否一致"这类问题，只能靠手写 grep、复制数字到表格、再心算估算。结论通常既滞后又不可复现，很难拿来做复盘或预算依据。

技能如何工作

这个技能把 ccusage 的解析能力封装成一套可重复的流程：输入是磁盘上已有的日志，输出是结构化的使用报告。

• 支出聚合：按时间窗口汇总花费字段，并按模型单价拆分，而不是只给一个总数。
• 模型组合：统计一段时间内各模型的调用占比，用来发现"任务名义上跑 Haiku、实际大量消耗 Sonnet"这类偏差。
• 会话消耗：把花费下钻到单个会话，定位上下文膨胀或重复调用造成的浪费。
• 双工具覆盖：同时读取 claude 与 codex 两套日志目录，不必维护两套脚本。

典型流程是：确认日志所在路径 → 调用 ccusage 生成报告 → 按时间、模型、会话 ID 筛选维度 → 导出结论用于复盘。过程中不需要手写 awk 或 jq 管道，也不需要把日志上传到第三方服务。

适用边界与注意点

适合的场景：日志已经落盘、希望定期复盘的个人或小团队；想用数据替代"感觉上 Sonnet 更贵"这类判断的工程师。

不适合的场景：需要实时计费看板、或需要在生产环境做配额拦截的场景——该技能只做离线分析，不做拦截也不发告警。另外，如果日志路径配置不正确，报告会静默地覆盖不全；建议先在小规模日志样本上验证输出，再扩展到全量数据。