如果你同时在用 Codex、Claude Code 甚至 GitHub Copilot, 大概率会有个模糊的疑问: 每月订阅费到底花在哪了? RepoSpend 就是冲着这个场景来的——一个 本地优先 的开源仪表板, 专门追踪 AI 编码过程中的 token 消耗和对应的 API 等价成本。
它不登录、无遥测、也不会把你的提示词传出去。仪表板读取的是磁盘上已有的本地会话数据, 按仓库、会话、模型、工具和来源面聚合展示。对在意代码隐私的开发者来说, 这种“数据不出本机”的设计很务实。
到底能看哪些内容
根据官方站点, RepoSpend 目前追踪四种工具: Codex、Claude Code、GitHub Copilot, 以及实验性且需主动开启的 Cursor。其中 Codex 与 Claude Code 的成本精度最强, Copilot 是初始支持, Cursor 的导入仍属试验阶段。
仪表板上一屏给出六类信号: 来源筛选、快速操作、总支出、Top 仓库、缓存复用率、命令问题率, 以及文件编辑情况。所有数据都按 Git root 分组, 也就是说子文件夹、包和脚本最终都会归到你认识的项目名下。
- 按仓库聚合: 每个会话自动归到对应 Git 根目录, 方便对比项目间消耗
- 按会话/模型/工具拆分: 定位是哪次会话、哪个模型烧掉了大部分 token
- 缓存复用率与命令问题率: 帮助判断是否有大量重复或失败的调用
估算的是 API 等价成本, 不是账单
这是理解 RepoSpend 数据的一个关键边界。官方明确说, 页面上的金额是 API 等价成本估算, 并非真实订阅账单。也就是说, 它按照公开的模型 API 费率把 token 用量折算成金额, 方便你横向比较模型和工具之间的成本差异, 而不是代替你核对信用卡账单。
最新版本 v0.1.3 主要更新包括: 降低 GPT-5.6 Terra 与 Luna 的 API 等价费率(含缓存输入与缓存写入定价)、保留用户自定义价格覆盖, 同时改进未验证仓库的文件夹分组显示。这说明项目在持续跟随模型定价变动, 而不是一套写死的计算。
上手门槛不高
运行方式很简单: 环境满足 Node 20+ 后, 执行 npx repospend 命令, 浏览器打开 localhost:2005 就能看到仪表板。官方站点还放了一段用虚构《指环王》风格数据做的演示导览, 并不会暴露任何真实仓库信息。
目前项目仍处于 0.1.3 早期阶段, npm 周下载量约 23 次, GitHub 上约 16 颗星。社区规模不大, 但功能定位足够垂直, 对重度的 AI 编码用户来说, 现阶段用起来反而更简单——装好后几分钟内就能看到自己的 token 花在哪了。
如果你同时使用多个 AI 编程工具且很在意成本分配, 不妨把 RepoSpend 当作一个本地只读的“消费地图”。需要提醒的是, 它展示的是估算值, 具体以各工具的官方定价和你的实际套餐为准。
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