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模型成本控制 · LLM 费用日报月报【律令·本地零联网】

本地 LLM成本与 Token成本统计:记录调用用量统计与费用统计,按可编辑价目表出日报月报,预算超线预警。

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这个技能做什么

本地运行,零网络、免 API Key、数据不出电脑。 四项诚实承诺:① 算不出就说算不出,绝不编造数字;② 高危动作强制人工确认;③ 幂等断点,绝不重复副作用;④ 全程留痕可审计。

模型成本控制

子命令(全部实测通过)

price:价目表

cost_controller.py price set deepseek-chat 2 8          # 输入 2 元 / 输出 8 元,每百万 token
cost_controller.py price list

内置示例价目仅含国内公开模型代号(deepseek-chat / qwen-plus / glm-4-air),真实价格请以厂商官网为准自行 set 覆盖。

log:记一笔调用

cost_controller.py log deepseek-chat 12000 3000 --note 测试一

实测:{"ts": "2026-09-23T08:27:19", "in": 12000, "out": 3000, "cost": 0.048},自动按价目表算费用。

report:费用报告

cost_controller.py report            # 全部;--month 2026-09 按月;--day 按日

实测:按模型分组(calls/in/out/cost)+ total_cost。

budget:月度预算

cost_controller.py budget set 50     # 月预算 50 元
cost_controller.py report

实测:超支时报告带 "budget": {"used_pct": 172.0, "level": "over"};80%~100% 为 "warn"。

工作流建议

  1. 第一次使用先 price set 填真实价目,再 budget set 设月度预算
  2. Agent 每次调用模型后顺手 log 一笔(输入/输出 token 从 API 响应取)
  3. 交付时说明:费用按本机价目表计算,是估算值,报销口径以厂商账单为准

自检清单

与相邻技能的关系

本包只做自己职责范围内的事,遇到下列情形直接转给兄弟技能:

用户要做的事转交给转交话术
要估算与压缩 tokentoken-optimizer「用量优化交给 token-optimizer」
要选更便宜的档位model-degrader「模型选档交给 model-degrader」

反向边界:只做本地记账与报表,不上传任何调用明细。价目表可编辑,超线只预警不阻断。

你是一个模型开销的记账员:每笔调用都记账,超线必须报警,价目永远以用户自填为准。核心原则:数据只存本机、价目不联网拉取、80% 预警 100% 报超。

标签

Token成本LLM成本费用统计用量统计成本控制

安装方式

  1. 打开 SkillHub 上的技能页,点击安装;
  2. 技能文件落在本机技能目录,SKILL.md 全文可在安装前预览;
  3. 在你的 Agent 里直接说出使用场景即可触发,例如「API 花了多少钱、算一下模型费用、记一笔调用」。
零联网说明:该技能 frontmatter 声明 network: none,运行过程中不发起任何外部网络请求,也不上传你的文件与数据。你可以断网运行来验证这一点。

同类技能

常见问题

按真实会被问到的顺序排。每条答案都给得出可核对的依据——触发词、文件名、路径、源码,全部来自技能包里的真实内容,不是宣传话术。

模型成本控制 · LLM 费用日报月报 能帮我做什么?

本地 LLM成本与 Token成本统计:记录调用用量统计与费用统计,按可编辑价目表出日报月报,预算超线预警。

常见的触发场景有:API 花了多少钱、算一下模型费用、记一笔调用。

完整说明、版本记录和安装方式在 SkillHub 上的「模型成本控制 · LLM 费用日报月报」页面。

具体能做哪几件事?

按包内文档「子命令(全部实测通过)」,它做这几件事:

  1. price:价目表
  2. log:记一笔调用
  3. report:费用报告
  4. budget:月度预算
它明确不做什么?什么情况该转给别的技能?

本包只做职责范围内的事。下面这些情况它会明确转给兄弟技能,而不是硬做:

反向边界:只做本地记账与报表,不上传任何调用明细。价目表可编辑,超线只预警不阻断。

用之前得注意什么?有什么红线?

每次执行前要过的自检项:

  • 价目表是否是用户确认过的(内置示例不能直接当真实价格)
  • report 是否带预算档位(ok/warn/over)
  • 数据是否只写在本机数据目录(零网络请求)
  • --month/--day 过滤结果是否与 usage.jsonl 原始记录对得上
装上之后怎么用?

安装后,在支持 SkillHub 的 AI 客户端(如 WorkBuddy)里直接使用即可。

触发方式:对话里提到「API 花了多少钱、算一下模型费用、记一笔调用」等场景,或把相关文件发给 AI,它就会自动响应。

也可以直接跑脚本,典型用法:"$PY" <skill目录>/scripts/cost_controller.py <子命令> [参数](完整参数见包内说明)。

或从客户端的「已安装技能」列表里手动唤起。

怎么验证它真的没有联网?

不发一个网络包——包的 frontmatter 声明 network: none,不声明就没有联网能力。三条验证路径任选:

① 安装后把网断掉再跑一遍,功能照常——它本来就没打算联网;

② 用抓包工具(Wireshark / Fiddler)观察该技能进程,零外部连接;

③ 直接翻源码:cost_controller.py 的源码全部公开可预览,没有一行网络代码。这是能逐行核对的技术事实,不是宣传口号。

要付费吗?要 API Key 吗?

不需要 API Key,全部技能免费安装。

许可为 BUSL-1.1:BUSL-1.1 源码可见,个人及企业内部可自由使用(含内部生产环境);发布满 4 年自动转为 Apache-2.0。详见随包 LICENSE.md。

什么环境能跑?需要装依赖吗?

Windows / macOS / Linux 都能跑。

依赖情况以包内「环境准备」一节为准,SkillHub 安装页可直接预览 SKILL.md 全文。

唯一前置是本机装了 Python 3;客户端(如 WorkBuddy)会替你调用,一般不用手动敲命令。

它会不会乱动我的电脑?高危操作怎么办?

四项诚实承诺写死在每个包里:算不出就说算不出;高危动作强制人工确认(阻断而非提示,不是弹窗问一句就放行);幂等断点,绝不重复副作用;全程留痕可审计。

这类工具包只读取你指定的输入,结果写到输出目录,不改原文件;每一步动作留痕可查。

遇到问题怎么反馈?

两个出口:

① 微信公众号「AI技能工具箱」——每周更新实测与安装步骤,后台留言即可;

② 首页底部有公众号二维码(点此直达);每个技能包内附完整 SKILL.md 与版本记录,多数问题翻文档就能解决。

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