Token 用量查询

SKILL研究检索
研究检索 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

>-

一句话选型结论

按资料字段整理

Token 用量查询是研究检索类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类研究检索 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_168d274d/token-cost-tracker-v2
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

研究检索
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_168d274d仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791702695
正文体量5.5 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查资料并整理出处

让模型按主题查资料,并把引用来源整理成清单。

网页与文献要点提炼

把长文、论文、网页压成能直接看的要点。

竞品与行业汇总

按关键词汇总竞品动态与行业信息。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在研究检索场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
Token 用量查询当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
寻找技能 浏览器控制 GitHub 仓库 3120.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我改进 Agent 接触敏感数据 ClawHub 市场 1646.4 万 OpenClaw 有
灵魂追踪 联网访问 GitHub 仓库 758.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我完善 联网访问 ClawHub 市场 682.9 万 OpenClaw 有
微软代工厂 调用外部服务 GitHub 仓库 661.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

5.5 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Token 用量查询 v2.1

> 关于作者 — 十五年老米粉了!!冲!!!
> v2.1 优化:7天趋势图、费用告警、Top烧钱会话、加权剩余天数、JSON增强。

核心原则

  • 纯读取、无写入 — 所有数据实时获取
  • 动态识别模型 — 不写死模型列表,从 session_status 解析
  • Credit 自动计算 — 从 sessions_list 累计 totalTokens
  • 精确计量 — 使用实际输入/输出比,不硬编码估算比例

数据源

数据 工具 说明
当前会话 session_status tokens in/out、model、context、cache
历史会话 sessions_list(limit=10) totalTokens、updatedAt
成本计算 scripts/cost.py 动态匹配计费规则

工作流

Step 1: 获取当前会话

Call session_status → 解析 model、tokens in/out、cache、context。

Step 2: 获取历史会话 + 按日聚合

Call sessions_list(limit=10):
1. 今日累计:筛选今天(Asia/Shanghai)的会话,累加 totalTokens
2. 近 10 会话平均:所有会话 totalTokens 之和 ÷ 会话数
3. 近 7 天趋势:按日聚合,生成每日 token 消耗数据
4. Top 烧钱会话:按 totalTokens 降序排列,取前 5

Step 3: 运行成本计算

python3 "{baseDir}/scripts/cost.py" \
  --input <tokens_in> \
  --output <tokens_out> \
  --total <today_total_tokens> \
  --used <cumulative_used> \
  --credit <total_credit> \
  --avg <avg_daily_tokens> \
  --model <model_name> \
  --cache-pct <cache_hit_pct> \
  --context <context_tokens> \
  --context-max <max_context> \
  --session-count <today_session_count> \
  --daily '[["04-27",12400],["04-26",8200],...]' \
  --top-sessions '[["session-abc",12400,0.0372],...]' \
  --warn 80,95

其他命令:

python3 "{baseDir}/scripts/cost.py" --list-models
python3 "{baseDir}/scripts/cost.py" --help
python3 "{baseDir}/scripts/cost.py" ... --json

输出格式

📊 成本与额度报告
🧠 模型: mimo-v2.5-pro
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔹 当前会话
   📥 输入: 1,234  📤 输出: 567
   💾 缓存: 45%  📚 上下文: 12.5k/1.0m (1.2%)
   💰 费用: ¥0.0047
   ⚠️  Credit 使用率 82.3%,已超过 80% 阈值,请关注消耗速度

📅 今日累计 (3 会话): ¥0.0156 (≈ 4,200 Credit)
📊 近 10 会话平均: 5,600 tokens/会话

📈 近 5 天消耗趋势
   04-27  ████████████  12,400 tokens
   04-26  ███████░░░░░   8,200 tokens
   04-25  ████░░░░░░░░   4,100 tokens
   04-24  █████████░░░  10,300 tokens
   04-23  ██████░░░░░░   6,800 tokens

🔥 最近会话消耗 Top 3
   1. session-abc123…    12,400 tokens  ¥0.0372
   2. session-def456…     8,200 tokens  ¥0.0246
   3. session-ghi789…     4,100 tokens  ¥0.0123

💳 Credit
   已用: 456,789 / 555,555 (82.2%)
   ⏳ 预计可用: 8.3 天
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

新增功能

📈 7 天趋势图

从 sessions_list 按日聚合,文本柱状图展示消耗趋势。
- 只显示最近 7 天有数据的日期
- 自动缩放柱状图比例

⚠️ 费用告警

通过 --warn 80,95 设置阈值(默认 80% 和 95%):
- 80% → ⚠️ 警告:"请关注消耗速度"
- 95% → 🔴 严重:"建议立即补充额度"

🔥 Top 烧钱会话

从 sessions_list 按 totalTokens 降序,展示前 5 名最烧钱会话。

⏳ 加权剩余天数

不再用简单平均,改为加权:
- 近 3 天权重 60%(近期行为更准)
- 近 7 天权重 30%
- 近 30 天权重 10%
- 不足时自动降级使用可用数据

计费规则

模型 输入/1k 输出/1k
mimo-v2-pro ¥0.002 ¥0.004
mimo-v2.5-pro ¥0.002 ¥0.004
mimo-v2.5 ¥0.002 ¥0.004

未知模型自动 fallback 到默认费率。

注意事项

  • Credit 已用 = 所有会话累计 totalTokens
  • Token 单价为参考值,实际以服务商计费为准
  • 费用计算使用实际输入/输出比
  • 时区:Asia/Shanghai (UTC+8)

版本历史

v2.1.0 (2026-04-27)

  • 📈 新增近 7 天消耗趋势(文本柱状图)
  • ⚠️ 新增费用告警阈值 --warn(默认 80%/95%)
  • 🔥 新增 Top 烧钱会话分列
  • ⏳ 剩余天数改为加权平均(近3天60% + 近7天30% + 近30天10%)
  • 📋 JSON 增强:trend / top_sessions / alerts 字段
  • 🎨 输出格式优化,信息密度提升

v2.0.0 (2026-04-23)

  • 🐛 修复今日累计计算(按日期过滤)
  • 🐛 修复 avg_daily(按日聚合)
  • ✅ 使用实际输入/输出比
  • ✅ 新增 mimo-v2.5 系列费率
  • ✅ 支持 --json / --list-models

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
Token 用量查询怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_168d274d/token-cost-tracker-v2。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

Token 用量查询支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

Token 用量查询权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

Token 用量查询收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

Token 用量查询用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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