GitHub - peterxcli/ccost: 將本地 AI 編程會話日誌轉換為可搜尋的終端 UI，並使用成本透鏡。

在幾秒內尋找舊的Codex和Claude Code會話，然後查看哪些會話消耗了最多的代碼片段。

ccost將本地AI編程會話日誌轉換為可搜尋的終端UI，並帶有成本視角。使用它來恢復過去的提示，檢查昂貴的運行，並了解哪些會話、模型和網絡搜索調用導致了您的支出。

codex-cost-demo.mov

brew install --cask peterxcli/tap/ccost
ccost

為何使用它？

尋找您修復過錯誤、探索過 API 或遇到有用錯誤的會話.
根據預計成本、代碼片段、時間、模型、網路搜尋、會話 ID 或第一個提示來排序會話.
瀏覽 Codex 和 Claude Code 日誌，而無需上傳提示、路徑、堆疊追蹤或來源上下文.
透過持續的搜尋索引保持啟動快速，該索引僅重新索引變更過的檔案.

支援來源

來源	預設路徑
Codex	`$CODEX_HOME/sessions`，或`~/.codex/sessions`當`CODEX_HOME`未設定
Claude Code	`~/.claude/projects`
自訂 JSONL 目錄	`ccost --sessions /path/to/jsonl/sessions`

安裝

brew install --cask peterxcli/tap/ccost

升級：

brew update
brew upgrade --cask ccost

其他安裝路徑正在規劃中：

cargo install ccost
cargo binstall ccost
Linux 執行檔
Shell 安裝腳本

執行

開啟預設的Codex會話目錄：

ccost

明確選擇來源：

ccost --codex
ccost --claude

使用自定義會話目錄：

ccost --sessions /path/to/jsonl/sessions

在...時使用它：

尋找舊的修復方案

你記得曾經詢問Codex或Claude Code關於JWT refresh，但不知道它是在哪個專案或會話中。

按下/，輸入：

JWT refresh

尋找昂貴的會議

按成本排序，查看哪些執行使用了最多的預計支出

按下：

直到排序完成cost.

檢查網路搜尋密集的會議

按網路搜尋排序，找出搜尋呼叫對預計支出有貢獻的會議

隱私

ccost是本地優先。

不需要 API 金鑰
不需要遙測
不需要網絡呼叫
不需要上傳
Session JSONL 檔案仍然是真實來源
快取檔案是可拋棄的，並儲存於本地

如果偵測到快取格式偏離或損毀，請刪除 TUI 中顯示的快取資料夾。原始的會話記錄沒有被修改

功能

可在本地會話記錄中進行全文搜尋.
前綴匹配、匹配高亮顯示以及可見搜尋光標.
根據總成本、時間、令牌、網路搜尋、模型、會話 ID 或第一個提示進行成本感知排序.
Codex 和 Claude Code 預設值，以及自訂 JSONL 會話目錄.
內建價格表，支援本地 JSON 覆蓋.
可選--no-web-cost 模式用於僅僅是 token 的估計。
單寫者緩存鎖帶有唯讀和強制寫逃逸閘門。

為何它很快。

Rust 終端 UI。
持續的全文索引。
FST 終端索引用於緊湊前綴搜尋。
持續的默克爾樹和檔案監視器，因此未變更的會話可重用，變更的會話檔案則增量重新索引。

控制

鍵	動作
`/`	進入搜尋模式
`Enter`	返回瀏覽模式，或在瀏覽時切換詳情
`Up` / `Down` 或 `j` / `k`	移動選擇
`Tab`	切換清單/細節焦點
`s`	下一排序鍵
`S`	反向排序方向
`r`	重新載入
`Esc`	清除搜尋或返回
`q`	退出

選項

ccost [--codex | --claude | --sessions PATH] [--pricing PATH] [--no-web-cost] [--read-only-index] [--force-index]

--codex: 開啟預設 Codex 會話目錄.
--claude: 開啟預設 Claude Code 專案文字記錄目錄.
--sessions PATH：打開包含 JSONL 檔案的客製化 Codex 或 Claude Code 會話目錄。
--pricing PATH：載入本地定價 JSON 覆蓋檔。
--no-web-cost：在估計中禁用網路搜尋呼叫成本。
--read-only-index：不寫入持續搜尋快取開啟。
--force-index：無鎖寫入。僅在確認沒有其他 TUI 執行後使用。

Pricing

成本是基於本機會議紀錄中的代碼使用和模型數據估算的。內建定價包含 GPT-5.5、GPT-5.4、Claude Opus/Sonnet/Haiku 模型系列，以及網路搜尋預設值。覆蓋本機表格：--pricing pricing.json：

{
  "web_search_per_1k": 10.0,
  "models": {
    "gpt-5.5": {
      "input_per_m": 5.0,
      "cache_creation_input_per_m": 0.0,
      "cached_input_per_m": 0.5,
      "output_per_m": 30.0,
      "long_context_threshold": 272000,
      "long_context_input_multiplier": 2.0,
      "long_context_output_multiplier": 1.5
    },
    "gpt-5.4": {
      "input_per_m": 2.5,
      "cache_creation_input_per_m": 0.0,
      "cached_input_per_m": 0.25,
      "output_per_m": 15.0,
      "long_context_threshold": 272000,
      "long_context_input_multiplier": 2.0,
      "long_context_output_multiplier": 1.5
    },
    "claude-sonnet-4-5": {
      "input_per_m": 3.0,
      "cache_creation_input_per_m": 3.75,
      "cached_input_per_m": 0.30,
      "output_per_m": 15.0
    }
  }
}

對於較舊的定價覆蓋，long_context_multiplier 仍然被接受，並且適用於所有代碼類別，當輸入/輸出特定欄位被省略時。cache_creation_input_per_m 是選擇性的，預設為 0.0。

Benchmark

Benchmark 數字應在命名機器上使用可重現數據集進行測量，然後才可用作證據。docs/github-launch.md 中的啟動清單包含表格，一旦這些數字可用即可填寫。

這有什麼不同？

工具	專注
`ccusage`	針對多個代理的令牌及成本使用報告
CodeBurn	跨AI程式編寫工具的成本可觀察性儀表板
`ccost`	搜尋及瀏覽Codex和Claude Code會話的快速本地TUI，具備成本感知排序

路線圖

使用過濾數據的靜態README螢幕截圖
GitHub 社交預覽圖片
cargo install ccost
Linux 发布工件
示範固定裝置或 ccost --demo
JSON/CSV 匯出
專案級成本總結
光標、OpenCode、Gemini CLI 和 Goose 日誌支持
可配置主題
持續整合中的基準測試

貢獻

歡迎貢獻，特別是新的日誌來源和匯出格式。請參考CONTRIBUTING.md。

如果ccost幫助您恢復舊的會話或理解憑證去哪裡了，一顆星可以幫助表明它值得維護。

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