xiufengsun/TokenTracker

xiufengsun/TokenTracker has 2,235 GitHub stars and 237 forks. GitHot measured +37 in 7 days. Last checked 2026-11-13 17:12 UTC. Last push 2026-11-01.

So werden diese Zahlen gemessen

2,235 Sterne 237 Forks

What you can do

🏠 Local-first — Runs on your machine. Parses logs locally with no account or API keys needed.
🚀 Zero config — Hooks auto-install on first run. From zero to dashboard in 30 seconds.
📊 Beautiful dashboard — Usage trends, cost breakdowns by model, GitHub-style activity heatmap, project attribution
🖥️ Native desktop app — macOS menu bar (+ widgets) and Windows system tray, each with an embedded server and the dashboard in a native webview

Gemessener Sternzuwachs

in 24h: Aktualisierung verzögert
in 7 days: +37
in 15 days: Verlauf wird gesammelt
in 1 month: Verlauf wird gesammelt

Nettoänderungen in überlappenden Zeiträumen, keine Tagessummen. Fehlende Messwerte bleiben leer. Sterne zeigen Interesse, nicht Qualität.

Über uns

Local-first AI token usage & cost tracker for 31 coding tools incl. Claude Code, Codex, Cursor, Gemini & DeepSeek Harness—with native apps. Never reads prompts.

Entwicklerwerkzeuge

README.de.md

Original

Token Tracker

English · 简体中文 · 日本語 · 한국어 · Deutsch

Sieh genau, was du für KI ausgibst – über jedes CLI hinweg

Sammle automatisch Token-Zahlen von 47 KI-Coding-Tools, aggregiere sie lokal und sieh echte Kostentrends in einem schönen Dashboard. Kein Cloud-Konto, keine API-Keys, kein Setup – nur ein Befehl.

⭐ Wenn TokenTracker dir Zeit spart, gib ihm einen Star auf GitHub – das hilft anderen Entwicklern, es zu finden.

⚡ Schnellstart

Voraussetzungen: Node.js 20+ (CLI läuft auf macOS / Linux / Windows; native Desktop-Apps gibt es für macOS (Menüleiste), Windows (System Tray) und Linux (AppImage, Tray). Cursor-Token nutzt das systemeigene sqlite3 CLI, wo verfügbar, und nutzt node:sqlite als Fallback auf unterstützten Node-Versionen).

npx tokentracker-cli

Das war's. Beim ersten Start werden Hooks installiert, deine Daten synchronisiert und das Dashboard unter http://localhost:7680 geöffnet.

Das bekommst du in 30 Sekunden:

📊 Ein lokales Dashboard auf localhost:7680 mit Nutzungstrends, Modellaufschlüsselung, Kostenanalyse
🔌 Auto-erkannte Hooks für jedes installierte KI-Tool
🏠 Local-First – parst Logs direkt auf deinem Rechner; kein Konto und keine API-Keys erforderlich
🧩 Optional: Ein Skills-Tab zum Durchsuchen von 250+ öffentlichen Skills – synchronisiert über Claude · Codex · Grok · Antigravity · Gemini · OpenCode · Hermes

Möchtest du eine native Desktop-App?

macOS — Lade TokenTrackerBar.dmg herunter → in Programme ziehen. Menüleisten-Symbol, Desktop-Widgets und das Dashboard in einer WKWebView.

Windows — Lade TokenTracker-Setup.exe herunter → per-user Installer ausführen (kein Admin nötig). System-Tray-App mit Dashboard in WebView2. Portables Zip gibt's auf der Releases-Seite.

Linux — Lade TokenTracker-linux-x86_64.AppImage herunter → chmod +x und starten. Tray-App mit Dashboard in einem WebKitGTK-Fenster. Sie bringt GTK/WebKit selbst mit und braucht aus deiner Distribution nichts außer einer aktuellen glibc; unter GNOME braucht das Tray-Symbol weiterhin die AppIndicator-Erweiterung. .deb- und .rpm-Pakete gibt es ebenfalls auf der Releases-Seite — diese nutzen stattdessen webkit2gtk-4.1, gtk3 und appindicator der Distribution. Das .deb benötigt libappindicator3-1, das Debian 12 zugunsten von libayatana-appindicator3-1 entfernt hat; nutze dort das AppImage.

Für kürzere Befehle global installieren:

npm i -g tokentracker-cli

tokentracker              # Dashboard öffnen
tokentracker sync         # Manuelle Synchronisation
tokentracker status       # Hook-Status prüfen
tokentracker status --json     # Maschinenlesbare Ausgabe (für jq, AI-Agenten)
tokentracker status --light    # Reine ASCII-Tabelle (CI / SSH, kein Spinner)
tokentracker doctor       # Health Check

🍺 Homebrew (macOS)

# macOS Menüleisten-App (DMG)
brew install --cask xiufengsun/tokentracker/tokentracker

# Nur CLI
brew install xiufengsun/tokentracker/tokentracker

Aktualisieren mit brew upgrade --cask xiufengsun/tokentracker/tokentracker. Der Tap wird innerhalb einer Stunde nach jedem Release automatisch aktualisiert.

✨ Features

🔌 47 KI-Tools out of the box — Claude Code, Codex CLI, AStudio, Cursor, Gemini CLI, Antigravity, Kiro, OpenCode, OpenSquilla, OpenClaw, Every Code, Hermes Agent, GitHub Copilot, Kimi Code, CodeBuddy, WorkBuddy, WorkBuddy AI, Grok Build, oh-my-pi, OmO, pi, Dots, Prime Agent, Craft Agents, Reasonix, Muse Code, Kilo CLI, Kilo Code, Roo Code, Zed Agent, Goose, Droid, Mimo Code, DuMate, ZCode, Qoder, AnythingLLM Desktop, Claude Science, DeepSeek Harness, TRAE Work CN, LM Studio, Unsloth Studio, Devin CLI, Cline, MiniMax Code, Command Code, TRAE
🏠 Local-First — Läuft auf deinem Rechner. Parst Logs lokal, ohne Konto oder API-Keys.
🚀 Zero Config — Hooks installieren sich beim ersten Start automatisch. Von null zum Dashboard in 30 Sekunden.
📊 Schönes Dashboard — Nutzungstrends, Kostenaufschlüsselung nach Modell, GitHub-ähnliche Aktivitäts-Heatmap, Projektzuordnung
🖥️ Native Desktop-App — macOS Menüleiste (+ Widgets) und Windows System Tray, jeweils mit eingebautem Server und Dashboard in einer nativen WebView
🎨 4 Desktop-Widgets — Nutzung / Aktivitäts-Heatmap / Top-Modelle / Nutzungslimits auf dem Schreibtisch
📈 Echtzeit-Nutzungslimits — Limits für Claude / Codex / Cursor / Gemini / Kimi / Kiro / Grok / Copilot / Antigravity / ZCode / OpenCode Go / Qoder / Qoder CN / Command Code / Ark Coding Plan / Ark Agent Plan / Devin / WorkBuddy; ein Last-Good-Cache bleibt erhalten, wenn eine lokale Provider-App vorübergehend beendet wird
🟢 Service-Statusseite — Live-Betriebs- und Störungsstatus von 8 offiziellen Provider-Statusseiten
💰 Kosten-Engine — 2.200+ Modelle bepreist via LiteLLM (täglich aktualisiert) + kuratierte Overrides für Nischen-Tools; 24h-Disk-Cache + Offline-Snapshot für genaue USD-Angaben ohne Internetverbindung. Modelle ohne veröffentlichte Preise (z. B. Tencent hy3-preview) werden nach Token erfasst, zeigen aber 0 $ Kosten bis der Anbieter einen Preis veröffentlicht.
🌐 Optionales Leaderboard — Vergleiche dich mit Entwicklern weltweit; Spalten per Drag-and-Drop neu anordnen (Opt-in, Anmeldung erforderlich)
🧩 Optionaler Skills-Tab — 250+ öffentliche Skills von anthropics/skills, ComposioHQ/awesome-claude-skills, skills.sh und jedem GitHub-Repo durchsuchen; mit einem Klick über Claude / Codex / Grok / Antigravity / Gemini / OpenCode / Hermes synchronisieren
🔒 Privacy-First — Nur lokale Nutzungsmetriken (Token-Zahlen, Zeitstempel und Modellnamen). Prompts, Antworten und Code verlassen deinen Rechner nie.

🖼️ Vorschau

Dashboard — Nutzungstrends, Modellaufschlüsselung, Kostenanalyse	Desktop-Widgets — Nutzung auf dem Schreibtisch
Menüleisten-App — Animierter Clawd-Begleiter + native Panels	Globales Leaderboard — Vergleich mit Entwicklern weltweit
Skills-Manager — 250+ öffentliche Skills von GitHub & `skills.sh` durchsuchen, einmal installieren, mit Claude / Codex / Grok / Antigravity / Gemini / OpenCode / Hermes synchronisieren. Ein-/Ausschalten pro Tool, Undo mit einem Klick.
Desktop-Pet — ein Pixel-Begleiter, der auf dem Desktop schwebt und auf den echten Token-Verbrauch reagiert: Er codet mit, feiert Streaks und schläft in Pausen. Community-Pets per codex-pets.net-Link oder `.codex-pet.zip` importieren — V2-Pets folgen dem Cursor mit dem Blick in 16 Richtungen. macOS, Windows und Web.

🔌 Unterstützte KI-Tools

Tool	Erkennung	Methode
Claude Code	✅ Auto	SessionEnd-Hook in `settings.json`
Codex CLI	✅ Auto	TOML-Notify-Hook in `config.toml`
AStudio	✅ Auto	TOML-Notify-Hook in `config.toml`
Cursor	✅ Auto	API + SQLite-Auth-Token
Kiro	✅ Auto	SQLite + JSONL hybrid
Gemini CLI	✅ Auto	SessionEnd-Hook
OpenCode	✅ Auto	Plugin-System + SQLite
OpenSquilla	✅ Auto	Liest nur abgeschlossene Modellnutzung aus `sessions.db` von Desktop/CLI; keine Transkriptinhalte. Pfad über `TOKENTRACKER_OPENSQUILLA_DB` überschreibbar
OpenClaw	✅ Auto	Session-Plugin
Every Code	✅ Auto	TOML-Notify-Hook
Hermes Agent	✅ Auto	SQLite Sessions-Tabelle (`~/.hermes/state.db`)
GitHub Copilot App / CLI	✅ Auto	Vereinheitlichte SQLite-Nutzung pro Anfrage (`~/.copilot/session-store.db`); App-DB als Legacy-Baseline
GitHub Copilot Chat-Erweiterung / ältere CLI	✅ Auto	OpenTelemetry-Datei-Exporter (`COPILOT_OTEL_FILE_EXPORTER_PATH`)
Kimi Code	✅ Auto	Passiver `wire.jsonl`-Reader (`~/.kimi/sessions/**/wire.jsonl`)
oh-my-pi (Pi Coding Agent)	✅ Auto	Passiver Reader (`~/.omp/agent/sessions/*/.jsonl`)
CodeBuddy (Tencent)	✅ Auto	SessionEnd-Hook in `~/.codebuddy/settings.json` (Claude-Code-Fork)
WorkBuddy (Tencent)	✅ Auto	SessionEnd-Hook in `~/.workbuddy/settings.json` (Claude-Code-Fork) + passiver `projects/*/.jsonl`-Scan
Grok Build (xAI)	✅ Auto	SessionEnd-Hook + passiver `updates.jsonl` / `signals.json`-Scan (`~/.grok/sessions/**/`)
Kilo CLI (kilo.ai)	✅ Auto	Passiver SQLite-Reader (`~/.local/share/kilo/kilo.db`, OpenCode-Fork-Schema)
Kilo Code (VS Code Extension)	✅ Auto	Passiver `ui_messages.json`-Reader (Cursor/Code/CodeBuddy/Windsurf globalStorage)
Antigravity	✅ Auto	Passiver Transcript-Reader (`~/.gemini/{antigravity,antigravity-ide,antigravity-cli}/brain/**/transcript.jsonl`)
pi (`@mariozechner/pi-coding-agent`)	✅ Auto	Passiver Reader (`~/.pi/agent/sessions/*/.jsonl`)
Dots	✅ Auto	Über pis Provider-Split geroutet (`pi-dots` source, derselbe passive Reader) — kein eigener Hook
Prime Agent	✅ Auto	Metadatenbasierter passiver Usage-Reader (`~/.prime/agent/sessions/*.jsonl`)
Craft Agents	✅ Auto	Passiver Session-Reader (`~/.craft-agent` + Workspace-Session-Logs)
Reasonix	✅ Auto	Passiver Telemetrie-Reader (`~/.reasonix/*/.jsonl.telemetry.json`)
Muse Code	✅ Auto	Passiver Session-Reader (`~/.local/share/muse/sessions/**/session.jsonl`; mit `TOKENTRACKER_MUSE_HOME` überschreibbar)
Roo Code (VS Code Extension)	✅ Auto	Passiver `ui_messages.json`-Reader (`rooveterinaryinc.roo-cline`)
Zed Agent	✅ Auto	Passiver SQLite-Reader (`threads.db`, nur `zed.dev`-Modelle)
Goose (Block)	✅ Auto	Passiver SQLite-Reader (`sessions.db`, kumulative Deltas)
Droid (Factory)	✅ Auto	Passiver Session-Reader (`~/.factory/sessions/**/settings.json`, kumulative Deltas)
Mimo Code (mimocode)	✅ Auto	Passiver SQLite-Reader (`~/.local/share/mimocode/mimocode.db`, OpenCode-Fork-Schema; zählt nur mimo-native Turns – gespiegelte Claude/claude-mem-Verläufe werden ausgeschlossen)
DuMate (Baidu)	Auto	Passiver OpenCode-SQLite-Reader (`%APPDATA%/qianfan-desktop-app/qianfan_desk_xdg/*/data/opencode/opencode.db`); eigene Quelle `dumate` mit Deduplizierung von Neuinstallationskopien. Override: `TOKENTRACKER_DUMATE_HOME`. Details
ZCode (Z.ai)	✅ Auto	Passiver SQLite-Reader (`~/.zcode/cli/db/db.sqlite`, OpenCode-Fork-Schema; zählt nur Z.ai/BigModel-GLM-Turns – gebündelte Claude/Codex/Gemini-Sub-Agenten werden ausgeschlossen)
Qoder	✅ Auto	Passiver SQLite-Reader (`Qoder/SharedClientCache/cache/db/local.db`; liest nur assistant-`token_info`, trennt Cache-Eingaben und liest keine Prompts oder Antworten) sowie Plan Credits und Ultimate-Gratisaufrufe aus der lokalen Qoder-Sitzung
LM Studio	✅ Auto	Passiver rekursiver Reader für `~/.lmstudio/server-logs/*/.log`; liest aus finalen Chat-Completions- und Responses-API-Datensätzen nur ID, Modell, Zeitstempel und skalare `usage`-Zähler und dedupliziert gespiegelte Antwort-IDs. Prompt- und Antworttexte werden nicht gespeichert. Diese Daten decken lokale Inferenz und LM Link mit $0 API-Grenzkosten ab, nicht die Bionic-Secure-Cloud-Abrechnung.
Unsloth Studio	✅ Auto	Passiver SQLite-Reader für `$UNSLOTH_STUDIO_HOME/studio.db` (Standard `~/.unsloth/studio/studio.db`). Liest nur skalare `contextUsage`-Metadaten und inhaltsfreie `api_usage_events`; Prompts, Antworten, Anhänge, API-Subjects, Zugangsdaten und Trainingsmetriken bleiben ausgeschlossen. Lokale Routen bleiben bei $0, bekannte kostenpflichtige Provider werden anhand des tatsächlich antwortenden Modells geschätzt.
AnythingLLM Desktop	✅ Auto	Passiver SQLite-Reader (`anythingllm-desktop/storage/anythingllm.db`, nur Token-Metriken pro Nachricht)
Devin CLI (Cognition)	✅ Auto	Passiver SQLite-Reader (`$XDG_DATA_HOME/devin/cli/sessions.db`, Standard `~/.local/share/devin/cli/sessions.db`). Liest Usage-Metriken pro Anfrage, dedupliziert nach `request_id` — Replay-/Fork-/Compaction-Kopien werden nicht doppelt gezählt — und verwendet das aufgezeichnete Generation-Modell; niemals Prompts, Antworten oder `cogs_json`. Für Devin-Modelle (`swe-2`, `swe-2-high`, `compactor`) gibt es derzeit keine Preisdaten: Token-Zahlen werden erfasst, aber nicht in Dollar-Schätzungen einbezogen — ein $0-Wert bedeutet keine kostenlose Nutzung. Kein bekanntes natives Windows-Datenverzeichnis; eine WSL-Installation wird über `\\wsl$` gelesen.
Cline (CLI v3 / Desktop-App)	✅ Auto	Passiver Reader (`~/.cline/data/sessions/<id>/.messages.json`). Die `metrics` jedes Turns sind Usage-Deltas, in denen `inputTokens` bereits Cache-Lesen+Schreiben und `outputTokens` bereits Reasoning enthalten — der Cache-Präfix wird abgezogen und Reasoning nie doppelt abgerechnet; Clines eigener gemeldeter `cost` hat Vorrang. `cline-free/`- und `cline-pass/*`-Gateway-Modelle kosten $0. Der globalStorage der VS-Code-Erweiterung wird nicht gelesen. Pfad-Overrides: `TOKENTRACKER_CLINE_SESSIONS_DIR`, `TOKENTRACKER_CLINE_DATA_DIR`, `TOKENTRACKER_CLINE_HOME`, `CLINE_SESSION_DATA_DIR`, `CLINE_DATA_DIR` oder `CLINE_DIR`
MiniMax Code	✅ Auto	Passiver Reader (`~/.minimax/v2/sessions/YYYY/MM/DD/<session>/messages.jsonl`). Dedupliziert nach `message_id`, erfasst das geroutete Upstream-Modell pro Nachricht und ignoriert das stets leere `usage.cost` zugunsten der normalen Preise. Verzeichnis per `TOKENTRACKER_MINIMAX_HOME` überschreibbar
Command Code	✅ Auto	Passiver Session-Log-Reader (`~/.commandcode/projects/<cwd-slug>/<session-id>.jsonl`; `*.checkpoints.jsonl`-Snapshots und `.prompts.`-Begleitdateien werden übersprungen). Scannt Transkripte lokal und extrahiert ausgewählte Nutzungsmetadaten wie Token-Zähler und den CLI-Anzeigeschätzwert `costUsd`. Token Tracker schätzt die Kosten stattdessen anhand seiner gemeinsamen Modellpreistabelle. Zieht Cache-Lese- und Cache-Schreib-Tokens vom cache-inklusiven Input ab, um Doppelzählungen zu vermeiden. Prompt-, Antwort- und Code-Inhalte werden von Token Tracker weder gespeichert noch hochgeladen. Verzeichnis per `TOKENTRACKER_COMMANDCODE_HOME` überschreibbar
Claude Science	✅ Auto	Passiver SQLite-Reader (`~/.claude-science/operon-cli.db`, nur die Token-Zähler der `frames`-Tabelle; keine Prompts, Artefakte oder Forschungsinhalte). Kein natives Windows-Build — unter Windows läuft die App in WSL und wird von dort gelesen.
DeepSeek Harness	✅ Auto	Passiver Session-Reader (`~/.dsh/sessions/**/session.jsonl[.zstd]`; liest Session-Header und Assistant-Ereignisse, unterstützt Zstandard mit mehreren Frames)
TRAE (international)	✅ Auto	Lokale SQLCipher-Nutzungsdaten aus TRAE / TRAE SOLO mit dem gemeinsamen Anwendungsschlüssel als Standard; optionaler Override über `TOKENTRACKER_TRAE_SQLCIPHER_KEY`. Keine Anbieter-API-Aufrufe. Einrichtung und Grenzen.
TRAE Work CN	✅ Auto	Erfordert eine ausdrückliche Zustimmung: `TOKENTRACKER_TRAE_CN_USAGE=1` setzen. Das Lesen der Nutzung überträgt die lokal gespeicherte Anmeldeautorisierung an die interne API von TRAE, daher wird nichts gesendet, bevor du es aktivierst. Danach: liest bei vorhandener lokaler TRAE Work CN-Anmeldung während eines zulässigen Syncs außerhalb des Hintergrundbetriebs unter macOS die Session-Token-Nutzung der angemeldeten App; die interne API kann sich ändern

Muss ich Plugins oder Hooks manuell installieren? Nein. tokentracker (oder tokentracker init) erledigt alles beim ersten Start:

Hook-basiert (Claude Code, Codex, AStudio, Gemini, Every Code, CodeBuddy, WorkBuddy, WorkBuddy AI, Grok Build) — wir schreiben einen SessionEnd-Hook oder TOML-Notify-Eintrag in die Konfiguration des Tools.

Plugin-basiert (OpenCode, OpenClaw) — das Plugin ist im npm-Paket enthalten (~/.tokentracker/app/openclaw-plugin/). Wir verlinken es per CLI (openclaw plugins install --link … + enable). Kein Download, kein Drag-and-Drop.

Grok-Produktanteile — Die Grok-Limitkarte zeigt den gemeinsamen Wochen- oder Monatspool als einen Balken mit dem Gesamtverbrauch. Klappt man die Karte auf (in der macOS-Menüleiste per Klick), teilt sich dieser Balken in ein Segment pro Produkt (Grok Build, Chat, Voice, Imagine und weitere Produkte aus der Billing-API), darunter eine Legende mit dem Anteil jedes Produkts. Die Segmente sind Anteile eines Limits, keine eigenen Kontingente; deshalb zeigt dieser Balken auch im Modus „Verbleibend“ immer den verbrauchten Prozentsatz.

Passive Reader (Cursor, Kiro, Hermes, Kimi Code, Copilot, Grok Build, oh-my-pi, pi, Craft Agents, Reasonix, Muse Code, Kilo CLI, Kilo Code, Roo Code, Antigravity, Zed Agent, Goose, Droid, Mimo Code, DuMate, ZCode, LM Studio, Unsloth Studio, OpenSquilla, AnythingLLM Desktop, Devin CLI, MiniMax Code, Claude Science, DeepSeek Harness, Cline) — wir installieren nichts in diesen Tools. Wir lesen nur Dateien, die sie bereits produzieren (SQLite-DB, JSONL, OTEL-Export, Session-Logs). Die Nutzung von Copilot App / CLI wird pro Anfrage aus ~/.copilot/session-store.db gelesen; data.db liefert einmalig die Legacy-Migrationsbasis und bleibt nach der kanonischen Übernahme des Stores schreibgeschützt im Beobachtungsmodus, während Chat-Erweiterung und ältere CLI-Versionen weiterhin OTEL verwenden. TokenTracker koordiniert diese Quellen, damit überlappende Anfragen nur einmal gezählt werden. Gemischte App/CLI-Historie vor der Übernahme bleibt als github-copilot-legacy-Aggregat erhalten, statt einem geratenen Anfrage-Modell zugeordnet zu werden.

Führe tokentracker status aus, um den Status jeder Integration zu prüfen. Zeigt ein Tool skipped, erklärt die detail-Spalte warum.

Tiefergehend: OpenClaw-Integration & Troubleshooting.

Fehlt dein Tool? Erstelle ein Issue — neue Provider sind meist nur eine Parser-Datei entfernt.

🆚 Warum TokenTracker?

Suchst du ein Desktop-orientiertes Tracking-Tool mit Widgets und visuellem Dashboard? TokenTracker kombiniert Local-First-Parsing für zahlreiche KI-Coding-Tools mit nativen Desktop-Apps, Desktop-Widgets, Provider-übergreifendem Quota-Monitoring und optionalem Cloud-Sync.

Funktion	TokenTracker	ccusage	Tokscale
Unterstützte KI-Tools	47	Multi-Agent	Multi-Agent
Primäre Benutzeroberfläche	Native Desktop-Apps & Web-Dashboard	Terminal-CLI	Terminal-TUI & CLI
Local-First-Analyse	✅	✅	✅
Native Desktop-Apps	✅ macOS, Windows, Linux	❌	❌
Desktop-Widgets	✅ 4 Widgets	❌	❌
Rate-Limit-Tracking	✅ 18 Provider	Eingeschränkt (Claude-Blocks)	Mehrere Provider
Terminal-Analytics	Basis-CLI (`status`, `--json`)	Starkes CLI-Reporting	Umfangreiche interaktive TUI & CLI
JSON-Export	✅	✅	✅
Öffentliches Leaderboard	Optional (Opt-in)	❌	Optional (`submit`)

🏗️ Wie es funktioniert

flowchart LR
    A["KI-Coding-Tools<br/>Claude · Codex · AStudio · Cursor · Gemini · Kiro<br/>OpenCode · OpenClaw · Every Code · Hermes · Copilot<br/>Kimi · CodeBuddy · WorkBuddy · Grok · Kilo · Roo · Zed · Goose<br/>Antigravity · oh-my-pi · pi · Craft · Droid · Mimo · DuMate · ZCode · Qoder · AnythingLLM · Claude Science · DeepSeek Harness · TRAE · TRAE Work CN · LM Studio · Unsloth Studio · Devin CLI · MiniMax Code · Cline · Command Code"]
    A -->|Hooks lösen aus| B[Token Tracker]
    B -->|Logs parsen<br/>30-Min-UTC-Buckets| C[(Lokales SQLite)]
    C --> D[Web-Dashboard]
    C --> E[Menüleisten-App]
    C --> F[Desktop-Widgets]
    C -.->|Opt-in| G[(Cloud-Leaderboard)]

KI-CLI-Tools erzeugen Logs während der normalen Nutzung
Leichtgewichtige Hooks erkennen Änderungen und lösen Sync aus (Cursor nutzt API statt Hooks)
Token-Zahlen und Metadaten werden lokal geparst – Prompt- und Response-Inhalte werden nie gespeichert oder hochgeladen
In 30-Minuten-UTC-Buckets aggregiert
Dashboard, Menüleisten-App und Widgets lesen vom gleichen lokalen Snapshot

🛡️ Datenschutz

📄 Vollständige Datenschutzerklärung (englisch) — jede Netzwerkanfrage, die die App stellen kann, was dabei gesendet wird und wie man sie abschaltet.

TokenTracker verarbeitet deine Nutzungsdaten lokal. Prompts, Code oder Modellantworten werden niemals erfasst oder hochgeladen.

Schutz	Beschreibung
Keine Erfassung von Code oder Prompts	TokenTracker parst lokale Protokolldateien nach Token-Zahlen und Zeitstempeln. Prompts, Modellantworten, Code und Konversationsinhalte werden nie gespeichert oder hochgeladen.
Standardmäßig Local-First	Die Nutzungserfassung läuft vollständig auf deinem Rechner. Kein Account, kein Login und keine API-Keys erforderlich. Cloud-Sync und das öffentliche Leaderboard sind rein optional (Opt-in).
Überprüfbar	Open Source. Sieh selbst in `src/lib/rollout.js` – es werden nur Zahlen, Zeitstempel und Modellnamen extrahiert.
Transparente Netzwerkaktivität	Vollständig in der Datenschutzerklärung dokumentiert. Standardanfragen beschränken sich auf direkte Provider-Quota-Abfragen (mit bereits lokal vorhandenen Zugangsdaten), GitHub-Star-Counts, Versionsprüfungen, Aktualisierungen der Preisdaten (`raw.githubusercontent.com`) sowie anonyme Telemetrie (täglicher Heartbeat + PostHog-Aufrufe, beide deaktivierbar via `TOKENTRACKER_NO_TELEMETRY=1` oder `DO_NOT_TRACK=1`). Telemetrie enthält niemals Tokens, Modelle, Prompts oder Code.

📦 Konfiguration

Die meisten Nutzer brauchen das nie – die Standardwerte sind sinnvoll. Für fortgeschrittene Setups:

Variable	Beschreibung	Standard
`TOKENTRACKER_DEBUG`	Debug-Ausgabe aktivieren (`1` zum Aktivieren)	—
`TOKENTRACKER_NO_TELEMETRY`	Alle anonyme Telemetrie deaktivieren — täglicher Heartbeat und Dashboard-Analytics (`1` zum Deaktivieren; der `DO_NOT_TRACK`-Standard wird ebenfalls respektiert)	—
`TOKENTRACKER_HTTP_TIMEOUT_MS`	HTTP-Timeout in Millisekunden	`20000`
`TOKENTRACKER_DISABLE_GIT_ATTRIBUTION`	Git-Commit-Zuordnung deaktivieren (`1` zum Deaktivieren). Die Zuordnung führt `git log` im Arbeitsverzeichnis jeder jüngeren Sitzung aus. Deaktiviert bleibt TokenTracker vollständig aus deinen Projektverzeichnissen heraus (Outcomes zeigt dann nur manuell erfasste Ergebnisse)	—
`TOKENTRACKER_GIT_ATTRIBUTION_PROTECTED_DIRS`	Der Git-Zuordnung Zugriff auf TCC-geschützte macOS-Orte erlauben (`1` zum Erlauben). Standardmäßig werden Sitzungen unter `~/Documents`, `~/Downloads`, `~/Desktop`, `~/Library`, den Medienordnern und `/Volumes` übersprungen, weil macOS für jeden Ort einen eigenen Zugriffsdialog anzeigt. Nur aktivieren, wenn du dort Repositories liegen hast und den Zugriff gewähren möchtest	—
`TOKENTRACKER_WSL_MODE`	WSL-Installations-Auflösungsverhalten unter Windows (zur Aggregation von nativen und WSL-Installationen). `wsl-first` (bevorzugt WSL), `native-first`, `wsl-only`, `native-only`, `both` (aggregiert beide Installationen)	`wsl-first`
`CODEX_HOME`	Codex CLI-Verzeichnis überschreiben	`~/.codex`
`TOKENTRACKER_ACODE_HOME`	AStudio-Verzeichnis überschreiben	`~/.acode`
`GEMINI_HOME`	Gemini CLI-Verzeichnis überschreiben	`~/.gemini`
`TOKENTRACKER_GROK_HOME`	Grok Build-Verzeichnis für Grok-Integration und Skills-Manager	`~/.grok`
`GROK_HOME`	Legacy-Grok-Build-Verzeichnis, falls `TOKENTRACKER_GROK_HOME` nicht gesetzt	`~/.grok`
`TOKENTRACKER_ANTIGRAVITY_HOME`	Einzelnes Antigravity-Skills-Verzeichnis erzwingen (sonst Auto-Erkennung von `~/.gemini/antigravity` + `~/.gemini/antigravity-ide`)	auto

🐧 WSL-Erkennung unter Windows (WSL Auto-Discovery)

Wenn du KI-Coding-Agents unter Windows in WSL verwendest, kann TokenTracker deine Windows- und WSL-Installationen automatisch erkennen und die Token-Nutzung zusammenrechnen.

Konfiguriere dieses Verhalten über die Umgebungsvariable TOKENTRACKER_WSL_MODE:

both (Empfohlen): Liest und addiert die Daten aus beiden Umgebungen (Windows und WSL).
wsl-first (Standard): Bevorzugt WSL. Wenn Daten in WSL vorliegen, werden diese genutzt, andernfalls die von Windows.
native-first: Bevorzugt Windows. Wenn Daten unter Windows vorliegen, werden diese genutzt, andernfalls die von WSL.
wsl-only: Liest ausschließlich die Daten aus der WSL-Umgebung.
native-only: Liest ausschließlich die Daten aus der nativen Windows-Umgebung.

[!NOTE] Präferenz (-first) vs. Isolierung (-only): Präferenzmodi bevorzugen deine Auswahl, weichen aber automatisch auf die andere Umgebung aus, falls das Tool dort fehlt. Isolierungsmodi beschränken den Scan strikt auf eine Umgebung und ignorieren die andere komplett.

Unterstützte Provider für WSL-Erkennung und Zusammenführung (Aggregation):

Zusammenführung bei paralleler Installation (both-Modus):
- Dateibasiert (Logs & Transkripte): Every Code, Kimi (legacy & Code), Gemini CLI, Antigravity, OpenCode (JSON), Codex CLI, CodeBuddy, WorkBuddy, WorkBuddy AI, oh-my-pi (omp), pi, GitHub Copilot (OTEL), Roo Code, Craft, Kilo Code, Droid.
- Datenbankbasiert (SQLite): Hermes, Zed Agent, Goose, OpenCode (opencode.db), Kilo CLI, Mimo Code, DuMate, ZCode, GitHub Copilot (App DB).
WSL-Erkennung (nur Präferenz/Isolierung, keine Zusammenführung):
- Grok Build (wählt dynamisch entweder die native oder WSL-Umgebung je nach Modus, führt aber im both-Modus nicht beide zusammen).
- Devin CLI (kein bekanntes natives Windows-Datenverzeichnis — die automatische Erkennung findet daher nur eine WSL-Installation; im native-only-Modus wird nichts gefunden und both aggregiert niemals eine native Kopie). Das TOKENTRACKER_DEVIN_DB-Override verweist weiterhin auf eine explizite Datenbankdatei.

🛠️ Entwicklung

git clone https://github.com/xiufengsun/TokenTracker.git
cd TokenTracker
npm install

# Dashboard bauen + CLI ausführen
cd dashboard && npm install && npm run build && cd ..
node bin/tracker.js

# Tests
npm test

macOS-App bauen

cd TokenTrackerBar
npm run dashboard:build              # Dashboard-Bundle bauen
./scripts/bundle-node.sh             # Node.js + tokentracker-Quellen bündeln
xcodegen generate                    # Xcode-Projekt generieren
ruby scripts/patch-pbxproj-icon.rb   # Icon-Composer-Asset einspielen
xcodebuild -scheme TokenTrackerBar -configuration Release clean build
./scripts/create-dmg.sh              # .app in DMG verpacken

Erfordert Xcode 16+ und XcodeGen.

🔧 Fehlerbehebung

CLI

Fehler „engines.node" oder nicht unterstützte Node-Version

TokenTracker benötigt Node 20+. Prüfe deine Version:

node --version

Falls niedriger, aktualisiere via nvm, fnm oder deinem Paketmanager (brew upgrade node, apt install nodejs).

Port 7680 bereits belegt

Der Dashboard-Server wählt automatisch den nächsten freien Port (7681, 7682, …), wenn 7680 belegt ist. Der tatsächliche Port wird beim Start ausgegeben. Um einen bestimmten Port zu erzwingen:

PORT=7700 tokentracker serve

Herausfinden, was 7680 blockiert:

lsof -i :7680

Ein Provider wird nicht erkannt

Integrationsstatus prüfen:

tokentracker status

Für einen tiefergehenden Health Check:

tokentracker doctor

Zeigt ein Provider not configured, obwohl du ihn nutzt, versuche tokentracker activate-if-needed. Falls immer noch fehlend, erstelle ein Issue mit der doctor-Ausgabe.

Hooks deinstallieren und Konfiguration löschen

tokentracker uninstall

Entfernt alle von TokenTracker installierten Hooks sowie die lokale Konfiguration und Daten. Kann bedenkenlos wiederholt werden.

macOS-App

„TokenTrackerBar kann nicht geöffnet werden" – nicht verifizierter Entwickler

TokenTrackerBar ist ad-hoc signiert (nicht notariell beglaubigt mit einer Apple Developer ID – das erfordert ein kostenpflichtiges Developer-Konto). Gatekeeper blockiert sie beim ersten Start.

Systemeinstellungen → Datenschutz & Sicherheit öffnen
Zum Bereich Sicherheit scrollen – dort steht „TokenTrackerBar wurde blockiert, um deinen Mac zu schützen."
Trotzdem öffnen klicken
Mit Öffnen im Folgedialog bestätigen (Authentifizierung erforderlich)

Nur einmal nötig. Alternative unter älterem macOS: Rechtsklick auf die App im Finder → Öffnen → Öffnen im Bestätigungsdialog.

„TokenTrackerBar ist beschädigt und kann nicht geöffnet werden"

Das ist Gatekeeper, das auf das com.apple.quarantine-Attribut reagiert – kein echtes Problem. Einmalig beheben mit:

xattr -cr /Applications/TokenTracker.app

Danach öffnet die App normal.

„TokenTrackerBar möchte auf Daten anderer Apps zugreifen"

Das wird für die Cursor- und Kiro-Integration benötigt. Sie speichern Auth-Tokens / Nutzungsdaten in eigenen ~/Library/Application Support/-Ordnern, die macOS mit der App-Management-Berechtigung schützt.

✅ Erlauben klicken, wenn du Cursor oder Kiro nutzt
❌ Nicht erlauben klicken, wenn nicht – diese Provider werden übersprungen, alles andere funktioniert

Nach einmaliger Gewährung wird die Berechtigung gemerkt. Ad-hoc-signierte Builds fragen nach jedem Update erneut, da jeder Build eine neue Signatur hat.

🪪 README-Badges

Zeig deine Token-Nutzung auf deinem GitHub-Profil oder in deiner Projekt-README.

So findest du DEINE_USER_ID:

Führe tokentracker aus, öffne das Dashboard und melde dich beim Leaderboard an.
Gehe zu Einstellungen → Konto.
Nutze die dort angezeigte User ID. Auf Headless-Maschinen schreibt tokentracker device-login die user_id ebenfalls nach ~/.tokentracker/tracker/config.json.

Dann füge eines davon ein:

[![tokens](https://srctyff5.us-east.insforge.app/functions/tokentracker-badge-svg?user_id=DEINE_USER_ID&metric=tokens)](https://github.com/xiufengsun/TokenTracker)
[![cost](https://srctyff5.us-east.insforge.app/functions/tokentracker-badge-svg?user_id=DEINE_USER_ID&metric=cost)](https://github.com/xiufengsun/TokenTracker)
[![rank](https://srctyff5.us-east.insforge.app/functions/tokentracker-badge-svg?user_id=DEINE_USER_ID&metric=rank)](https://github.com/xiufengsun/TokenTracker)

Der Link verweist standardmäßig auf das TokenTracker-Repo, damit jeder Klick anderen Entwicklern hilft, das Tool zu entdecken. Du kannst ihn gegen dein Leaderboard-Profil, deine Website oder https://www.tokentracker.cc austauschen.

Shields.io-kompatible Badges mit deinen aktuellen Gesamtwerten (60s Cache):

Parameter	Werte	Standard
`metric`	`tokens` / `cost` / `rank`	`tokens`
`period`	`week` / `month` / `total`	`total`
`style`	`flat` / `flat-square`	`flat`
`label`	beliebiger kurzer Text	Metrik-Name
`color`	hex, z. B. `ff6b35`	Marken-Grün

Datenschutz: Badges werden nur für Profile aufgelöst, bei denen das Leaderboard-Sharing aktiv ist (Einstellungen → Konto → Öffentliches Profil). Private Profile zeigen einen „private"-Platzhalter.

⭐ Stern-Verlauf

🤝 Beitragen & Support

Bugs / Feature-Wünsche: Issue erstellen
Sicherheit: Siehe SECURITY.md – bitte keine öffentlichen Issues für Sicherheitsmeldungen
Pull Requests: Siehe CONTRIBUTING.md für Setup, Tests und das Hinzufügen neuer KI-Tool-Integrationen
Fragen / Vorstellungen: GitHub Discussions

🙏 Danksagungen

Die Morphing-Engine des bot-Begleiters ist bloub von Jérémy Perret (MIT).

Das Clawd-Charakterdesign gehört Anthropic. Dies ist ein Community-Projekt ohne offizielle Verbindung zu Anthropic.

🔗 Links

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Lizenz

MIT

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