一位开发者发现，像 Claude Code 和 Codex 这样的 AI 编码助手会在本地记录详细的 token 使用数据，包括输入 token、缓存命中和输出 token。这些信息可以在用户机器上获取，无需 API 调用或提供商仪表板。作者解释了如何访问和解释这些日志，并强调了提示缓存命中率作为效率关键指标的重要性。一个名为 ModelMeter 的工具已被开发出来，用于收集这些本地日志数据并在仪表板上展示，从而提供对 token 消耗和缓存性能的见解。 AI
影响 开发者现在可以本地监控他们的 AI 编码助手的 token 使用情况和缓存命中率，从而实现更好的成本管理和效率。
排序理由 该项目描述了一个工具（ModelMeter），该工具利用 AI 编码助手现有的本地日志来提供使用情况的见解。
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