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本地优先地追踪与分析 Codex 的令牌、成本、缓存和线程使用情况
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"codex-usage-tracker" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请帮我查看最近一周 Codex 的 token 使用量、credits 消耗和成本变化，并指出异常峰值。
输出一份按时间汇总的使用与成本分析，并标出异常时段。
请分析 Codex 的缓存相关使用情况，看看哪些请求模式可能提高了或降低了缓存效果。
输出缓存表现的观察结论，以及可能影响缓存命中率的线程或请求模式。
请检查不同线程的使用模式，找出高消耗线程和重复交互较多的线程特征。
输出线程层面的模式分析，帮助定位高成本或低效率的使用方式。
开发者或 DevOps 团队在日常使用 Codex 时，可以用它查看 token、credits 和成本变化，便于发现异常消耗。它适合关注模型使用开销的本地分析场景。
当团队想了解缓存是否有效、哪些线程模式更耗费资源时，这个工具可帮助调查缓存表现和线程交互规律。它适合定位低效使用习惯。
它是一个本地优先的 MCP 工具和仪表板，用于调查 Codex 的 token 使用、credits、成本、缓存和线程模式。它更偏向使用分析与可视化，而不是直接生成内容。
从描述来看，它强调本地优先使用。更具体的部署方式、运行要求或是否需要额外服务，见源码仓库。
它的重点不是对话生成，而是调查 Codex 的使用数据，例如成本、缓存效果和线程模式。也就是说，它更像分析与监控工具。
为兼容 MCP 的客户端提供增强区块链数据查询与分析能力。
在 Discord 与 Codex CLI 间安全桥接消息、工具调用与混合协作流程。
通过图像理解能力分析截图、识别文字并比较视觉差异，辅助开发与办公判断。
按模型汇总 CodexBar 本地费用日志，快速查看 Codex 或 Claude 的成本明细。
将 IDE 或 AI 助手连接到 Codex CLI，安全执行自动化代码编辑与大规模代码分析。
连接 MCP 客户端与本地 Codex CLI，自动执行编码任务并管理会话历史。