RepoRadar CodeBurn: отслеживание затрат на AI-кодирование по инструментам
CodeBurn — это бесплатный локальный инструмент для отслеживания использования токенов AI-кодирования и затрат по 37 различным инструментам и агентам, таким как Claude Code, Cursor, Codex и Gemini.
Он позволяет увидеть, куда уходит твой бюджет на AI-кодирование по моделям, проектам и задачам. Это особенно полезно для разработчиков и команд, работающих с несколькими AI-инструментами, поскольку помогает оптимизировать расходы и лучше планировать бюджеты на использование этих технологий. В отличие от большинства альтернатив, CodeBurn фокусируется именно на кодировании и его стоимости, а не только на общих показателях использования AI.
Инструмент можно запустить с помощью npm, используя команду npx codeburn. Не забывай, что он требует Node.js версии 22 и выше. Учти, что это проект на ранней стадии, так что готовься к возможным багам и недостаткам функционала.
Проект CodeBurn — это бесплатное и открытое решение, которое помогает отслеживать использование токенов и расходы на кодирование с помощью AI инструментов. Он поддерживает 41 инструмент, обеспечивая подробный анализ расходов по задачам, моделям и проектам. CodeBurn работает локально, что означает, что вся информация остаётся на твоем компьютере и не передаётся никуда в интернет.
Для чего нужен CodeBurn?
Ты, вероятно, используешь несколько AI инструментов, таких как Claude, Codex, Cursor и другие. Эти сервисы собирают данные о твоём использовании и выставляют счета, но часто не предоставляют детальной информации о расходах. CodeBurn помогает понять, куда уходят твои деньги, показывая, сколько ты тратил на каждую задачу и на какие модели. Вы сможете выявить неэффективные расходы и оптимизировать свои затраты.
Как работает CodeBurn?
CodeBurn считывает файлы сессий, которые уже сохраняются инструментами на диске, и предоставляет анализ расходов и токенов. Инструмент использует данные о стоимости, полученные из LiteLLM, обновляемые ежедневно. Все расчёты и выводы производятся только на твоём компьютере.
Установка и запуск
Запустить CodeBurn можно прямо из командной строки без предварительной установки:
npx codeburnДля установки и использования команды в терминале:
npm install -g codeburnТакже доступно меню-бар приложение для macOS:
codeburn menubarТребуется установленный Node.js версии 22.13+ и хотя бы один поддерживаемый инструмент с данными сессий на диске.
Как использовать CodeBurn?
CodeBurn предоставляет множество команд для анализа расходов:
- Обзор текущих затрат:
codeburn overview - Оптимизация расходов:
codeburn optimize - Мониторинг бюджета:
codeburn guard - Сравнение моделей:
codeburn compare
Кроме того, ты можешь отслеживать, сколько из твоих затрат действительно приносит результаты с помощью команды:
codeburn yieldЭто даст тебе представление о том, какие из твоих AI-сессий были продуктивными и какие затраты не оправдали себя.
Ограничения и конфиденциальность
Изначально проект ориентирован на локальное использование, что обеспечивает высокий уровень конфиденциальности, так как никакие данные не покидают твою машину. Однако, чтобы использовать все функции приложения, пользователю необходимо следить за поддерживаемыми инструментами, так как поддержка определенных моделей или API может изменяться.
Таким образом, CodeBurn — мощный инструмент для понимания и управления расходами на AI-технологии, который помогает оптимизировать бюджет и устранять неэффективные затраты.
Радар проекта: 84 из 100 — зрелый и живой проект
- Импульс 50 ≈ 14 звёзд в день
- Темп разработки 100 1004 коммита за 12 недель
- Зрелость 78 проекту 7 месяцев, 80 релизов
- Сообщество 84 102 участника, 900 форков
- Свежесть 99 последний коммит — 1 день назад
- Быстрый старт 65 есть: команда установки, сайт/демо
- Готовность к продакшену 85 релиз v0.9.27, автосборка, тесты
- Безопасность и доверие 100 лицензия MIT, SECURITY.md, организация
- Документация 100 README 69.3 тыс. знаков, 39 разделов, папка docs
- Экосистема 79 33 подписчика на обновления, 12 тем
Как считаем
Только открытые данные GitHub на 31.10.2026, без оценок нейросети. Каждая ось — от 0 до 100, итог — среднее.
- Импульс — звёзд в день: за время наших замеров, а пока их нет — за всю жизнь проекта; 200 в день — максимум.
- Темп разработки — коммитов за последние 12 недель; 300 — максимум. Пока GitHub не досчитал статистику, ось не учитывается.
- Зрелость — возраст проекта (3 года — максимум) и число релизов (30 — максимум), поровну.
- Сообщество — участников с коммитами (200 — максимум) и форков (5000 — максимум), поровну.
- Свежесть — дней с последнего коммита: сегодня — 100, полгода и больше или архив — 0.
- Быстрый старт — в README есть команда установки, раздел «быстрый старт» или примеры использования, в репозитории — Docker и папка примеров, у проекта есть сайт или демо.
- Готовность к продакшену — релизы, версия 1.0 и выше, автосборка (GitHub Actions), тесты, лицензия, журнал изменений.
- Безопасность и доверие — открытая лицензия (своя — половина балла), политика безопасности (SECURITY.md), проект организации, правила для участников, не в архиве.
- Документация — объём и структура README, папка docs или сайт, оценка «здоровья сообщества» GitHub.
- Экосистема — звёзды (50 тыс. — максимум), подписчики на обновления (1000 — максимум), темы репозитория.
Открыть на GitHub: getagentseal/codeburn →
