複数のAIコーディングツールを併用していると、毎月のサブスク料金が実際どこに消えているのか曖昧なままになりがちだ。RepoSpendは、まさにそのモヤモヤに答えるために生まれた。 ローカル優先のオープンソースダッシュボードで、AIコーディング中に消費したトークン量と、API換算したコストを可視化してくれる。特に、複数のツールを使い分けるヘビーユーザーほど刺さる内容だ。
サインイン不要、テレメトリなし、プロンプトをアップロードしない。ダッシュボードが読むのは、ディスクに保存済みのローカルセッションデータだけ。リポジトリ単位、セッション単位、モデル単位で集計され、コードのプライバシーを気にする開発者には、この“データが端末から出ない”設計は素直に安心できる。
何が分かるのか
現在の対応ツールはCodex、Claude Code、GitHub Copilot、そして実験的扱いのCursor。特にCodexとClaude Codeのコスト精度が高く、Copilotは初期サポート、Cursorは手動で有効にする必要があるとのこと。
ダッシュボードには、総支出、トップリポジトリ、キャッシュ再利用率、コマンド問題率、ファイル編集状況などが一画面に並ぶ。すべてのデータはGitルート単位でグループ化されるので、サブフォルダやスクリプトも最終的に分かりやすいプロジェクト名に紐付く。
- リポジトリ別に集計: 各セッションを自動的にGitルートへ紐付け、プロジェクト間のコスト比較が簡単
- セッション/モデル/ツール別に分析: どのセッション、どのモデルが大量トークンを消費したか突き止められる
- キャッシュ再利用率とコマンド問題率: 重複呼び出しや失敗した呼び出しが多いかが分かる
API等価コストはあくまで目安
ここで勘違いしやすいのが、表示される金額の正体だ。公式サイトも明言しているように、金額はAPI等価コストの見積もりであり、実際のサブスク請求書ではない。公開モデルのAPIレートを使ってトークン量を金額へ換算し、モデル間コストのクロス比較をしやすくしている。つまり、クレジットカードの明細と照合するための数字ではなく、あくまで“比較のものさし”と理解しておきたい。
最新バージョンv0.1.3では、GPT-5.6 TerraとLunaのAPI等価レート（キャッシュ入力・キャッシュ書き込み価格を含む）の引き下げ、カスタム価格上書きの保持、未検証リポジトリのフォルダ表示改善などが行われている。モデル価格の変動に細かく追随しているのが分かる。
導入ハードルは低い
使い方はシンプルだ。Node 20+の環境で npx repospend を実行し、ブラウザで localhost:2005 を開くだけ。公式サイトには、ロードオブザリング風の仮想データを使ったデモもあるので、実際のリポジトリ情報を晒さずに雰囲気を確認できる。
現時点ではプロジェクトはまだv0.1.3の初期段階。npmの週間ダウンロード数は約23、GitHubのスターは約16とコミュニティは小さい。一方で、機能の方向性は明確に垂直領域へ絞られており、ヘビーユーザーにとっては今のうちから使っておいて損はない。
複数のAIコーディングツールを使っていて、コスト配分を気にしているなら、RepoSpendはローカルだけで動く“消費マップ”として心強い。まだv0.1.3という初期版だが、モデル価格の変化にも追随している。
とはいえ表示されるのはあくまで推定値。最終的な費用は各ツールの公式プランに基づくことを忘れずに、あくまで目安として活用したい。
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