Token 用量追踪

要解决的问题

在长期使用 LLM 时，开发者往往需要回答几类问题：当前会话还剩多少 context、本次对话消耗多少 token、今天/本周花了多少钱、预算是否告警、某个 provider 还有多少余额。这些信号通常分散在会话状态、账单接口和本地日志里，手动查看既碎片化，也难以跨日期、跨模型比较。

技能如何工作

token tracker 将查询逻辑收敛到一个本地脚本和数据文件中：

• 当前会话：通过 session_status 读取 live session 的 token、成本、cache hit rate 和 context 占用；
• 历史用量：通过脚本命令生成今日摘要、详细账单、周报、预算状态和预算设置；
• 数据源：优先调用已配置服务商的用量接口，把结果合并写入 usage.json；没有可用接口时回退到当前会话记录；
• 自动提醒：通过 session hook 在会话启动时检查日报、周报和预算告警，并用状态文件去重；也可使用 automation/ 下的提示词模板。

它支持 openai、anthropic、openrouter、deepseek、kimi、minimax 等服务商，可按名称查询余额或同步用量。

适用边界与注意点

• session_status 只表示当前 live session，不能用于“今天用了多少”这类汇总；
• 部分服务商需要 Admin 或 Management 权限的 API key，且 deepseek、kimi、minimax 目前偏向余额查询；
• 零用量是合法结果，但 usage.json 损坏时应按错误处理，而不是当作零；
• 输出语言跟随用户，但核心结果来自脚本，适合希望少写账单逻辑、把用量查询纳入 Agent 工作流的工程师。