本地AI用量追踪工具，帮助Claude Max用户量化订阅价值，数据完全本地存储零遥测。
说明：
## 核心用法
tokenmeter 是一款专为 OpenClaw 用户设计的本地 CLI 工具，用于追踪 AI Token 使用量和计算 API 等效成本。用户通过 `/tokenmeter` 系列命令即可快速查看当日仪表盘、周度成本报告、模型拆分分析等。工具支持自动导入 OpenClaw 会话文件，也可手动记录任意 LLM 调用数据。
安装过程完全自动化：首次使用时，Bot 会自动克隆 GitHub 仓库、创建 Python 虚拟环境并完成依赖安装，无需用户手动干预。数据存储采用本地 SQLite 数据库（`~/.tokenmeter/usage.db`），所有计算均在本地完成。
## 显著优点
**隐私优先设计**：零遥测、零云端同步，所有敏感数据（包括 API 密钥）均不持久化存储，仅在使用时从环境变量读取。这一设计对注重数据隐私的用户极具吸引力。
**Max 计划价值证明**：核心差异化功能在于帮助用户量化 Claude Max 订阅（$100/月）的实际节省金额。通过对比 API 等效成本与订阅费用，用户可清晰判断订阅是否划算。文档中的真实案例显示，某月 API 等效成本 $1,246.55，Max 计划节省高达 $1,146.55。
**缓存成本可视化**：独特地拆解了 Prompt Caching 的读写成本，帮助用户理解 Cache Write（一次性写入，25% 溢价）与 Cache Read（90% 折扣）对总成本的巨大影响，这是普通 API 账单无法提供的洞察。
**多源兼容**：除 OpenClaw 外，还支持 Claude Code、Cursor 等工具的会话导入，并可通过 `–app` 标签区分多实例使用场景。
## 潜在缺点与局限性
**T3 来源可信度**：作为个人开发者（jugaad-lab）的社区项目，缺乏顶级开源基金会或官方组织的背书，长期维护稳定性存疑。
**单机架构限制**：当前版本为纯本地单机工具，不支持团队数据共享或云端同步，企业多用户场景适用性有限。
**定价更新依赖**：模型定价数据硬编码于 `pricing.py`，若 Anthropic 调整价格，需等待代码更新或用户手动修改。
**功能边界**：仅提供成本追踪与分析，不具备预算预警、自动限流等主动管控功能。
## 适合的目标群体
– Claude Max 订阅用户，希望验证订阅 ROI
– 高频使用 Claude API 的开发者与团队
– 注重数据隐私、拒绝云端分析工具的用户
– 需要精细化理解 Token 消耗模式（尤其是缓存机制）的技术用户
## 使用风险
**性能风险**：导入大量历史会话时可能存在 I/O 瓶颈，建议定期清理或归档旧数据。
**依赖风险**：依赖 `requests` 库进行官方 API 调用，若网络环境受限或 API 端点变更，可能影响数据获取。
**数据丢失风险**：数据库为本地单点存储，无自动备份机制，误删或磁盘故障将导致历史数据永久丢失。
**版本兼容性**：随着 OpenClaw 会话文件格式演进，导入模块可能需要同步更新。
