CodexBar CLI 的本地模型成本分析助手，支持 Codex/Claude 的单模型或全模型用量汇总，纯本地处理无数据外泄。
说明：
## 核心功能
`model-usage` 是一个轻量级的 CLI 封装工具，专为 CodexBar 用户设计，用于解析和汇总本地存储的 AI 模型使用成本数据。它通过调用 `codexbar cost –format json` 命令获取原始数据，并提供两种分析模式：
– **当前模式（current）**：识别最近一日成本最高的模型，快速了解最新使用的主力模型
– **全模型模式（all）**：汇总所有历史模型的累计成本，适合长期成本追踪和预算规划
## 显著优点
1. **零依赖架构**：仅使用 Python 3 标准库（json、subprocess、argparse），彻底规避供应链攻击风险
2. **本地隐私优先**：所有数据处理在本地完成，不触碰任何外部 API，符合 GDPR 本地处理原则
3. **多格式输出**：支持易读的文本表格和结构化的 JSON 输出（`–format json –pretty`），便于脚本集成
4. **灵活输入**：既可直接调用 codexbar CLI，也支持从文件或 stdin 读取预存 JSON
5. **开发者可信**：由 Peter Steinberger（PSPDFKit 创始人）维护，T2 级可信来源
## 潜在局限
– **macOS 独占**：当前仅支持 Darwin 系统，Linux/Windows 用户需等待官方 CLI 适配
– **令牌粒度缺失**：CodexBar 输出不提供模型级令牌拆分，仅能分析成本维度
– **错误提示简陋**：JSON 解析失败时的错误信息不够详细，对 malformed 输入友好度有限
– **版本耦合**：未内置 codexbar CLI 版本检查，格式变更可能导致兼容性问题
## 适合人群
– 使用 CodexBar 监控 OpenAI Codex 或 Anthropic Claude 成本的 macOS 开发者
– 需要将成本数据集成到自动化工作流或月度报告的工程团队
– 注重数据隐私、偏好本地处理敏感使用数据的个人用户
## 常规风险提示
– **前置依赖**：必须预先安装 CodexBar（`brew install –cask steipete/tap/codexbar`），否则 Skill 将报错
– **subprocess 边界**：虽然调用受控，但若 codexbar CLI 本身存在漏洞，可能间接影响 Skill
– **输入验证**：通过 `–input` 传入不可信 JSON 文件可能导致解析异常，建议仅使用 codexbar 生成的数据
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