【免费下载链接】CoreCoderMinimal AI coding agent (~1,000 lines of Python) inspired by Claude Code. Works with any LLM. Think NanoGPT for coding agents. Formerly NanoCoder.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CoreCoder点击查看免费下载使用 CoreCoder 这个 AI 编程 agent 时最常被问到的问题之一就是这一轮操作到底烧了多少 token、花了多少钱CoreCoder 的答案很简单——在 REPL 里输入/tokens命令它就能精准统计本次运行的 prompt token、completion token 总量并对照内置价目表估算出美元账单让你对成本有即时体感而不是月底看账单才心惊。一分钟上手用 /tokens 查看本次运行账单安装后即可进入交互环境pip install corecoder再运行corecoder随时输入/tokens你会看到类似这样的输出Tokens: 12043 prompt 3201 completion 15244 total (~$0.0621)这行数字的含义是本次会话累计消耗了 12043 个输入 token 3201 个输出 token按当前模型单价估算约花费 $0.0621。实现位于 corecoder/cli.py命令直接读取LLM对象上累计的total_prompt_tokens与total_completion_tokens再调用estimated_cost属性算出美元数。如果价格未知后面会讲账单部分会安静地省略而不是编一个数字骗你。token 从哪来问 API 要准数不自己估很多工具用字符数 ÷ 4这类本地估算误差很大。CoreCoder 不这么做——它在每次请求里加一个参数params[stream_options] {include_usage: True}加了它provider 会在流的最后一个 chunk里带回usage包含精确的prompt_tokens和completion_tokens见 corecoder/llm.py。核心接数逻辑在 _drainif chunk.usage: prompt_tok chunk.usage.prompt_tokens or 0 completion_tok chunk.usage.completion_tokens or 0 or 0那个or 0值得留意有些 provider 会把usage发回来但字段是null直接累加会抛异常。数出来的 token 随即累加进两个计数器llm.py/tokens随时可读。 也就是说agent 调了几次工具、跑了多少轮全部自然计入总账——子 agent 复用同一个 LLM 连接花销直接折进同一笔累计里。美元账单怎么算token 乘上内置价目表知道 token 数后算钱就是查表相乘。corecoder/llm.py 内置了一张按百万 token计价的表覆盖 OpenAI、DeepSeek、Claude、Qwen、Kimi 等主流模型_PRICING { gpt-5.5: (5, 30), # 默认模型 deepseek-chat: (0.27, 1.10), claude-sonnet-4-6: (3, 15), kimi-k2.5: (0.6, 3), # ... }元组含义是(输入价, 输出价)。estimated_cost 属性就是简单的加权求和return ( self.total_prompt_tokens * input_rate / 1_000_000 self.total_completion_tokens * output_rate / 1_000_000 )这里有个小但重要的设计查不到价格的模型属性返回None而不是瞎猜——CLI 看到None就不显示价格。宁可说我不知道也不给你一个看着精确实则编造的成本。三步自定义价格让新模型立刻有账单内置表会过时CoreCoder 留了覆盖机制在~/.corecoder/pricing.json写同样的{模型名: [输入价, 输出价]}形状即可覆盖或新增条目{ my-own-model: [1.0, 2.0], deepseek-chat: [0.24, 0.95] }加载逻辑在 _load_pricing内置表打底pricing.json里的条目优先文件不存在或写坏了就静默落回内置表不影响使用。这样新模型上线、官方调价都不用等发版。成本估算的边界三个需要知道的点要点说明这是估算缓存折扣、批量定价、思考模型的隐藏推理 token 都未计入子 agent 共享账单子任务复用父级 LLM 连接token 折进同一累计值中途换模型要留意/model切模型后累计不清零但单价按当前模型计算混合会话的账单是近似值想控制成本最实际的手段是配合 context.py 的三级压缩机制/compact可以手动压缩上下文减少下一轮发送的 prompt token。一个让你对成本有即时体感的 agent体验完全不同于月底才发现账单超支。小结/tokens一条命令即可看到 prompt completion 的 token 总量与美元估算cli.pytoken 数来自 API 返回的usage精确而非估算llm.py美元 token × 内置价目表未知模型诚实返回无价格llm.py~/.corecoder/pricing.json三步覆盖价格新模型立即可算账赞分享【免费下载链接】CoreCoderMinimal AI coding agent (~1,000 lines of Python) inspired by Claude Code. Works with any LLM. Think NanoGPT for coding agents. Formerly NanoCoder.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/co/CoreCoder点击查看免费下载相关推荐ARC运行器成本分析资源消耗与成本计算ARC运行器成本分析资源消耗与成本计算 GitHub Actions自托管运行器Self hosted Runner的成本优化是DevOps团队关注的核心后端云原生容器编排CI/CD弹性伸缩从零到一实现Perplexica API Token消耗精准监控方案从零到一实现Perplexica API Token消耗精准监控方案 Perplexica作为一款开源AI搜索引擎为用户提供了强大的智能搜索功能。在使用过程中人工智能大模型AI 应用本地部署后端前端Fulcrum Keyboard单词键的秘密为什么the和and值得拥有专属按键Fulcrum Keyboard单词键的秘密为什么the和and值得拥有专属按键 Fulcrum KeyboardFulcrum键盘是一款开源的分体式机创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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