CodeBurn：免费开源工具透视你的Claude Code Token消耗

AI编程工具正在成为开发者的日常标配，但一个常被忽视的问题是：那些 Claude Code、Cursor、Codex 调用背后，究竟烧掉了多少 Token？钱花在了哪个模型、哪个项目、哪种任务上？一款名为 CodeBurn 的免费开源工具试图回答这个问题——不过它有一个必须说清楚的"坑"。

CodeBurn 是什么

CodeBurn 是一款在本地运行的开源程序，无需注册、无需付费。它的核心逻辑并不复杂：你每次使用 Claude Code、Codex、Gemini CLI 或 Copilot 时，这些工具都会在你的磁盘上保存一份会话文件（session file），里面记录了每一次 Token 消耗和每一次模型调用。

CodeBurn 做的事情，就是读取这些已经存在的使用记录，为每个 Token 计价，然后输出一份完整的消费明细。换句话说，它不是去拦截或监控你的调用，而是把 AI 编程工具本来就在记录的数据，重新整理成一张清晰的"账单视图"。

这类"会话文件"在不同工具中存储位置和格式各异。以 Claude Code 为例，它会将对话记录以 JSONL 格式保存在本地用户目录下（通常是 ~/.claude/projects/），每条记录包含模型名称、输入/输出 Token 数量和时间戳。Codex 和 Gemini CLI 有类似的本地日志机制。这些文件本身就是 AI 工具在本地留下的"副产品"，CodeBurn 的创新之处在于将它们统一解析，而不需要你主动导出或上传任何数据——这也是它能做到完全本地运行的根本原因。

它能告诉你什么

运行 CodeBurn 后，你会先看到一个总计数字，而总计之下才是真正有价值的部分——多维度拆解表格。

四个维度的消费拆解

• 按工具（by tool）：区分 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Copilot 各自花了多少
• 按模型（by model）：看清楚是哪个模型在吃掉你的预算
• 按项目（by project）：定位哪个代码项目消耗最大
• 按任务（by task）：这是最有意思的一项

所谓"任务"，指的是 Agent 当时实际在做什么——是在写代码、调试，还是在做规划。这个分类是从会话内容本身推断出来的。对于想了解自己 AI 工作流效率的开发者来说，这个维度能帮助判断：到底是写代码更耗钱，还是反复 debug 更烧 Token。

怎么用

使用门槛极低，一条命令即可启动：

npx codeburn

运行后，通过方向键就能在时间维度上切换——从今天一直浏览到你的全部历史记录。无需配置账号、无需上传数据，所有计算都在本地完成，这对注重隐私的开发者是一个加分项。

必须说清的"坑"：这不是你的真实账单

工具再好用，也要诚实面对它的局限。CodeBurn 显示的美元金额并不是你实际支付的费用。

它计算的是：这些 Token 如果按按量付费（pay-as-you-go）的 API 费率来算，会值多少钱。这意味着——

• 如果你用的是固定月费套餐，这个数字和你实际付的钱不会一致
• Cursor 和部分 Copilot 的会话只是根据内容长度估算出来的，并非精确计数

所以正确的使用姿势是：把它当作横向比较的工具，而不是对账的发票。你可以用它来对比不同项目、不同模型的相对消耗，识别浪费点——比如发现某个任务反复调用高价模型却收效甚微。但如果你想核对月底到底被扣了多少钱，CodeBurn 给不了你答案。

按量付费（pay-as-you-go）的 API 费率通常以每百万 Token 计价，不同模型差距悬殊。以 Anthropic 的定价体系为例，Claude Opus 系列的输入费率可能是 Claude Haiku 的十倍以上。而订阅制产品（如 Claude Max、GitHub Copilot 月费版）的实际边际成本对用户是不透明的——你交了固定月费，但 AI 服务商在后台按 API 费率核算成本，用户看不到这层映射关系。这就是为什么 CodeBurn 显示的数字对订阅制用户只有"相对参考价值"：它能告诉你 A 项目比 B 项目"贵三倍"，却无法告诉你这三倍折合成你的月费是多少。

对开发者意味着什么

随着 AI 编程助手的普及，Token 消耗逐渐成为一笔"看不见的开销"。多数工具的计费界面要么滞后，要么不透明。CodeBurn 的价值在于把分散在各个工具里的本地记录统一起来，提供一个跨工具、多维度的成本视角。

它尤其适合这几类场景：评估不同模型的性价比、找出吞预算的"大户"项目、优化 Agent 的工作流以减少无效调用。只要你清楚它衡量的是"API 等价成本"而非"实付金额"，这款免费开源工具就能成为你 AI 开发成本管理的一个实用参考。