AI编程仪表盘中最危险的数字是那些标着“成本”却没有定义的值。一个本地工具可以从 Claude Code 和 Codex 的会话记录中重构 token 活动，并应用一份带日期的模型价格表，生成一个可用于对比周期和理解本地活动形态的估算——但它不是发票。
第一步：统一文件格式边界。Claude Code 和 Codex 的记录格式不同——Claude 在 assistant 消息中暴露 input、output、cache creation、cache read 字段；Codex 则将 model context 与后续 token 事件分开，cached input 可能包含在 total input 内。计算前必须归一化：provider、timestamp、model、input tokens、output tokens、cache creation tokens、cache read tokens。
第二步：正确计算缓存输入。对于 Codex，安全做法是先分离 cached input：non-cached input = max(total input - cached input, 0)，然后分别按不同费率计价 non-cached input、output、cache creation、cache reads。如果直接用 total input 计价再加 cache reads，会造成精确的重复计数。
第三步：防止重放。会话文件会被多次读取、应用重启、监视器重连、归档文件重现。如果每次观察到同一事件都计数，周报会膨胀。使用稳定的 provider 事件标识符；若格式无此标识，需记录回退方案及其不确定性。
第四步：价格表必须带日期。新模型 ID 可能在桌面应用得知费率之前出现，API 价格也可能变更。追踪器应附带一份带日期的费率快照，对未知名称的模型保留可见但不计价，历史报告保留费率日期。在 Agent Island 中，计算出的数字被标记为“API value”——这是基于嵌入费率的反事实估算。
第五步：区分四种度量。一个有用的仪表盘不应把这些合并为一个指标：Provider quota（账户距重置边界的距离）、Local token volume（会话记录的内容）、Estimated API value（基于日期化的 token 类别计算）、Actual billing（收据、额度、订阅、provider 端调整）。只有第四项是账单，本地记录不足以重建它。
在使用任何 AI 编程成本追踪工具前，对照以下问题检查：它读取哪些本地记录？是否分离 input、output、cache creation、cache reads？如何防止重放事件被重复计数？当模型不在费率表中时如何处理？价格快照是否带日期？UI 显示的是“估算”还是暗示“实际支出”？数据收集是否本地化，分享是否是独立操作？如果那个数字可能被误认为是已支付的费用，说明文字应当紧挨着数字出现。
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