💸 救命！model-usage Skills 让我彻底看懂了 AI 账单，早用早省钱！

做 AI 开发最怕什么？必然是月底那张让人心惊肉跳的 API 账单！😭 明明感觉没怎么跑，费用怎么就蹭蹭往上涨？想要查具体的模型调用详情，后台报表又不够直观。今天必须给大家按头安利这个 model-usage Skills，它简直是开发者省钱保命的神器！

核心功能

model-usage Skills 是一个基于 CodexBar CLI 的本地成本分析工具，它能帮你把糊涂账算得清清楚楚。它主要能做这几件事：

• 多维度成本统计：直接从本地日志提取数据，支持查询 Codex 和 Claude 两大主流供应商的费用情况。
• 精准模型拆分：不再是笼统的总价，它可以精确到每一个模型的具体花费（Per-model usage）。无论是想看当前正在用的模型，还是复盘所有历史模型的开销，它都能搞定。
• 灵活的数据输出：支持纯文本或 JSON 格式输出，方便你做二次开发或者集成到自己的监控大屏里。
• 智能回退机制：如果日志中缺少详细的 breakdown 数据，它会自动回退到 modelsUsed 记录，确保数据不跑空。

实操代码示例

这个工具最香的地方就是简单粗暴，几行 Python 代码就能跑起来。看看这丝滑的操作：

查询 Codex 当前模型的费用：

python {baseDir}/scripts/model_usage.py --provider codex --mode current

查询 Claude 所有模型的历史总账，并输出漂亮的 JSON 格式：

python {baseDir}/scripts/model_usage.py --provider claude --mode all --format json --pretty

不仅如此，它还支持从文件或标准输入流读取数据，简直是为了自动化流程量身定制的：

cat /tmp/cost.json | python {baseDir}/scripts/model_usage.py --input - --mode current

优势分析

相比于还要登录网页控制台去翻账单，model-usage Skills 的优势太明显了：

• 本地化与隐私安全：所有数据基于 CodexBar 的本地 CLI 日志，不需要把敏感的 Token 或 usage 数据上传到第三方服务器，安全感拉满。
• 极高的集成度：不仅是一个查看工具，更是一个可以被脚本调用的组件。你可以把它集成到任何自动化工作流中。
• 跨平台支持：完美适配 Darwin (macOS) 系统，Linux 支持也在路上了，对于开发者非常友好。

应用场景

这玩意儿在实际工作中真的能帮大忙：

• 个人开发者记账：每天下班前跑一下脚本，看看今天写代码烧了多少钱，心里有数，睡觉踏实。
• 团队资源审计：Team Leader 可以用它定期分析团队在 Claude 和 Codex 上的投入产出比，发现哪个模型是吞金兽，及时调整策略。
• 自动化监控报警：配合 CI/CD 流水线，当某个任务的模型调用费用超过阈值时，直接触发报警，防止代码死循环导致的破产惨剧。

最佳实践

想要把这个工具用到极致，建议各位参考以下几点工程化建议：

• 定期归档日志：虽然是本地日志，但随着时间推移文件会变大。建议写个定时任务（Cron Job）定期清理或归档旧的 cost JSON 文件，保持查询速度。
• 别名设置：在 shell 配置文件里给常用命令设个 alias，比如 `check-cost`，这样就能一键查看账单，体验感飞升。
• 异常处理集成：在自动化脚本中调用时，记得处理可能的 I/O 异常，确保在没有日志文件时脚本也能优雅退出而不是直接报错。

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