Token Tracker - API Token 消耗追踪#

Overview#

本 Skill 用于追踪和监控 API Token 的使用情况，帮助用户了解自己的消耗模式，合理规划使用预算。

主要功能#

1. 自动记录 - 每次对话后自动记录 token 消耗（输入/输出/总计）
2. 日报生成 - 生成每日消耗汇总报告
3. 周报统计 - 生成每周消耗趋势分析
4. 趋势预测 - 基于历史数据预测月度消耗
5. 定时推送 - 支持 cron 定时发送日报/周报

报告格式#

采用数据表格 + 趋势符号的形式，清晰直观：

text

📊 Token 消耗日报 - 2026年3月19日

💰 今日汇总
• 输入：2,400 tokens
• 输出：1,800 tokens
• 总计：4,200 tokens
• 较昨日：📈 +15.3%

📅 近7天消耗明细

| 日期 | 输入 | 输出 | 总计 | 环比 | 趋势 |
|------|------|------|------|------|------|
| 3/13 | 1,200 | 800 | 2,000 | - | 📊 |
| 3/14 | 1,350 | 900 | 2,250 | +12.5% | 📈 |
| 3/15 | 1,500 | 1,000 | 2,500 | +11.1% | 📈 |
| 3/16 | 1,400 | 950 | 2,350 | -6.0% | 📉 |
| 3/17 | 1,600 | 1,100 | 2,700 | +14.9% | 📈 |
| 3/18 | 1,750 | 1,200 | 2,950 | +9.3% | 📈 |
| 3/19 | 2,000 | 1,400 | 3,400 | +15.3% | 📈 |

📈 趋势分析
• 本周总计：18,150 tokens
• 日均消耗：2,593 tokens
• 趋势方向：📈 上升
• 预估月耗：约 77,790 tokens

核心概念#

Token 消耗类型#

类型说明占比参考输入 (Input)用户发送的消息（含上下文）约 60%输出 (Output)AI 生成的回复约 40%总计 (Total)输入 + 输出100%

趋势符号说明#

符号含义触发条件📈上升较昨日增长 > 5%📉下降较昨日减少 > 5%📊持平波动在 ±5% 以内⭐最高本周/本月最高值🔥异常单日消耗超过平均值 50%

使用流程#

1. 记录 Token 消耗#

执行脚本：

bash

python3 scripts/log_token.py <输入> <输出>

示例：

bash

python3 scripts/log_token.py 1200 800
# 输出：已记录 2026-03-19 12:00 的 token 消耗

说明：

• 脚本会自动获取当前日期时间
• 计算总计并保存到数据文件
• 如果同一天多次记录，会累加数值

2. 生成日报#

执行脚本：

bash

python3 scripts/daily_report.py

输出示例：

text

📊 Token 消耗日报 - 2026年3月19日

💰 今日汇总
• 输入：2,400 tokens
• 输出：1,800 tokens
• 总计：4,200 tokens
• 较昨日：📈 +15.3%

📅 近7天消耗明细
...

📈 趋势分析
• 本周总计：18,150 tokens
• 日均消耗：2,593 tokens
• 趋势方向：📈 上升
• 预估月耗：约 77,790 tokens

参数：

• -d, --date - 指定日期（默认今天）
• -w, --weeks - 显示几周数据（默认1周）

3. 生成周报#

执行脚本：

bash

python3 scripts/weekly_report.py

输出示例：

text

📈 Token 消耗周报 - 2026年第11周

💰 本周汇总
• 输入：18,150 tokens
• 输出：12,300 tokens
• 总计：30,450 tokens
• 较上周：📈 +8.5%

📊 周对比

| 周次 | 输入 | 输出 | 总计 | 环比 | 趋势 |
|------|------|------|------|------|------|
| W9 | 15,000 | 10,000 | 25,000 | - | 📊 |
| W10 | 16,200 | 11,000 | 27,200 | +8.8% | 📈 |
| W11 | 18,150 | 12,300 | 30,450 | +11.9% | 📈 |

📈 月度预测
• 本月累计：45,000 tokens
• 预估月总：约 82,000 tokens
• 建议关注：消耗呈上升趋势

4. 设置定时推送#

每天晚上 22:00 发送日报：

bash

cron add --name "token-daily-report" \
  --schedule "0 22 * * *" \
  --command "python3 /path/to/token-tracker/scripts/daily_report.py"

每周一早上 9:00 发送周报：

bash

cron add --name "token-weekly-report" \
  --schedule "0 9 * * 1" \
  --command "python3 /path/to/token-tracker/scripts/weekly_report.py"

数据存储#

Token 数据存储在 data/token_log.json：

json

{
  "2026-03-19": {
    "date": "2026-03-19",
    "input": 2400,
    "output": 1800,
    "total": 4200,
    "sessions": [
      {"time": "09:00", "input": 1200, "output": 800},
      {"time": "14:00", "input": 1200, "output": 1000}
    ]
  }
}

使用建议#

监控频率#

场景建议频率用途个人使用每日查看了解自己的使用习惯团队协作每周查看掌握团队整体消耗成本控制实时监控防止意外超额

成本控制参考#

日均消耗预估月耗建议< 2K< 60K轻度使用，无需担心2K-5K60K-150K正常使用，关注趋势5K-10K150K-300K重度使用，考虑优化> 10K> 300K需要审查使用方式

优化建议#

1. 精简上下文 - 定期清理不相关的历史对话
2. 分段处理 - 长文档分多次处理，避免单次超限
3. 缓存结果 - 重复查询使用缓存，减少 API 调用
4. 模型选择 - 简单任务使用轻量级模型

示例对话#

场景1：查看今日消耗

用户： 查看今天的 token 消耗

助手： 📊 Token 消耗日报 - 2026年3月19日

💰 今日汇总 • 输入：2,400 tokens • 输出：1,800 tokens • 总计：4,200 tokens • 较昨日：📈 +15.3%

📅 近7天消耗明细...

场景2：设置自动推送

用户： 每天晚上给我发 token 消耗报告

助手： 好的！已为您设置每天晚上 22:00 自动发送 Token 消耗日报。

任务名称：token-daily-report 推送时间：每天 22:00 报告内容：当日消耗 + 近7天趋势

场景3：查看周报

用户： 查看本周的 token 消耗

助手： 📈 Token 消耗周报 - 2026年第11周

💰 本周汇总 • 输入：18,150 tokens • 输出：12,300 tokens • 总计：30,450 tokens • 较上周：📈 +8.5%

本周消耗呈上升趋势，建议关注是否有异常使用。

实现脚本#

主要脚本位于 scripts/ 目录：

脚本功能用法log_token.py记录一次 token 消耗python3 log_token.py 1200 800``daily_report.py生成日报python3 daily_report.py``weekly_report.py生成周报python3 weekly_report.py

注意事项#

1. 数据持久化 - data/token_log.json 需要定期备份
2. 时区设置 - 默认使用系统时区，跨时区使用需注意
3. 数据准确性 - 脚本记录的是调用时的数据，实际账单以 API 提供商为准
4. 隐私保护 - token 数据仅存储在本地，不会上传

安装#

1. 将本 Skill 复制到 OpenClaw skills 目录： bash

   cp -r token-tracker /path/to/openclaw/skills/
   
   

2. 确保脚本可执行： bash

   chmod +x /path/to/openclaw/skills/token-tracker/scripts/*.py
   
   

3. 重启 OpenClaw 或重新加载配置

版本信息#

• 版本：1.0.0
• 作者：OpenClaw Community
• 更新日期：2026-03-19