Agentic Metric：给 Claude Code、Codex 装了个本地「资源监视器」

Agentic Metric：给 Claude Code、Codex 装了个本地「资源监视器」

我刚看到这个项目的时候，先停在了一个很小的点上。

不是它能统计多少模型，也不是支持多少工具，而是它把“今天到底烧了多少钱”这件事，直接放回了终端里。你不用再去翻各家后台，也不用靠印象猜。

这事听起来不大，但只要你平时会轮着用 Claude Code、Codex，偶尔再开一下 Copilot、OpenCode，那个账很快就乱了。哪次对话跑长了，哪天调用突然多了，心里其实没底。

Agentic Metric 干的就是这件事。

装上之后，它会像一个本地的资源监视器，盯着你正在跑的这些 AI 编程工具。终端里直接起一个实时仪表盘，当前有哪些 agent 进程在跑、用了多少 Token、费用大概多少，都会挂出来。

我看这种工具，第一反应通常不是“功能全不全”，而是它有没有把动作做短。

Agentic Metric 这点处理得挺对。它不是让你先登录一个网页，再切到某个统计页，而是就在你本来已经盯着的终端环境里把信息展开。你写代码的时候顺手扫一眼，基本就知道今天开销到了什么位置。

而且它不碰云端。

所有数据都留在本地，不联网、不上传。这个设定放在 AI 编程工具上尤其顺手，因为很多人真正在意的，不只是花了多少钱，还有“我到底把哪些使用记录交出去了”。这种统计工具只要一上云，味道就有点变了。

它支持的范围也比较实在，不是只盯一个生态。Claude Code、Codex、VS Code Copilot、OpenCode、Qwen Code 这些都能看。你同时开几套工具做不同活，数据不会再散在几个地方。

另外一个我觉得会有人真用起来的点，是 30 天历史趋势和每日汇总。

实时监控是一回事，回头看又是另一回事。很多时候你不是想知道“现在花了多少”，而是想知道最近一周是不是突然涨了，或者到底是哪几天把预算打穿了。能拉成趋势看，比单次数字有用得多。

它还内置了常见模型的价格表，也留了口子给你自己改。这个设计没什么花活，但很必要。毕竟模型定价这件事本来就会变，不同人用的服务和结算口径也不一样，能覆盖、能自定义，才不至于把统计做成摆设。

甚至连 tmux、vim 状态栏它都想到了。

这就很像一个真正在终端里待久了的人做出来的东西。不是把“统计”单独做成一个页面让你偶尔打开，而是尽量塞进你原本就会扫到的位置里。抬眼看一下，今天的费用摘要就在那儿。

如果你平时只固定用一个工具，这项目未必会让你有多强烈的感觉。

但只要你已经开始混着用几种 AI 编程助手，又确实想知道 Token 到底花在哪、每天消耗到什么程度，Agentic Metric 基本就是那种装上就能留住的小工具。

GitHub地址：MrQianjinsi/agentic-metric