Локальний CLI для аналізу токенів та витрат AI-інструментів

</> Версія для ШІ

З кожним новим запитом до Claude, Gemini чи інших AI-моделей витрати на токени непомітно зростають — і часто залишаються поза увагою, поки не приходить рахунок. Tokentab вирішує цю проблему на корені: локальний CLI-інструмент аналізує журнали з кодових чатів, розбиває витрати по моделях, проектах і днях, а ще генерує звіти з графіками — без API-ключів і хмарних сервісів. Все, що потрібно: запустити `tokentab web`, вказати ціни в таблиці — і дані залишаться тільки на вашому комп’ютері, а кешовані токени не рахуватимуться двічі.

Що таке Tokentab і як він працює

Tokentab — це CLI-інструмент, який допомагає аналізувати витрати на токени в AI-інструментах прямо на вашому комп’ютері. Він парсить логи з Claude Code, Codex та Gemini CLI, рахуючи кількість токенів і вартість запитів без потреби в API-ключах чи онлайн-акаунтах. Усе працює локально: дані не виходять за межі вашої машини, а кешовані токени не враховуються повторно — економія гарантована.

Основні можливості:

• Розбивка витрат — за моделями, проектами, днями чи типами роботи (наприклад, генерація коду vs. аналіз тексту).
• Гнучкі ціни — задаєте тарифи вручну через таблицю, щоб відстежувати реальні витрати.
• Звіти з графіками — команда tokentab web генерує наочний HTML-звіт з візуалізацією даних.

Ідеально для тих, хто хоче контролювати бюджет на AI, не ділячись даними з третіми сторонами. Швидко, безпечно, без зайвих налаштувань — просто запустили, отримали цифру.

Як Tokentab допомагає контролювати витрати на AI

Tokentab — це ваш локальний бухгалтер для AI-витрат. Він аналізує журнали з Claude, Codex чи Gemini прямо на комп’ютері, не відправляючи дані кудись у хмару. Розбиває витрати за чотирма ключовими напрямками: моделі (наприклад, Claude 3.5 Sonnet vs Gemini 1.5 Pro), проекти (якщо ви працюєте над кількома завданнями), дні (щоб бачити динаміку) та типи роботи (генерація коду, аналіз тексту, чат). Усе це — без API-ключів чи акаунтів, просто парсинг логів.

Команда tokentab web перетворює сирі цифри на зрозумілі звіти з графіками. Наприклад, побачите, що 60% витрат припало на минулого тижня на доопрацювання фронтенду в проекті “Alpha”, причому 80% з них — на модель з найвищою ціною за токен. Ціни налаштовуєте вручну в таблиці, щоб відображати актуальні тарифи провайдерів.

Ще одна фішка — кешування. Якщо ви повторно надсилаєте той самий запит, Tokentab не рахує токени вдруге. Це особливо корисно для тестування чи налагодження, де одні й ті самі промпти можуть запускатися десятки разів. Дані залишаються у вас на диску, тож ніхто не побачить, скільки ви витратили на експерименти з AI.

Безпека та конфіденційність даних у Tokentab

Tokentab працює там, де ви — на вашому комп’ютері, без хмарних сервісів чи сторонніх API. Жодних облікових записів, жодних ключів доступу: всі журнали з Claude, Codex чи Gemini CLI аналізуються локально. Це означає, що ваші дані — ваші й тільки ваші. Ніхто не бачить, скільки токенів ви витратили, які моделі використовуєте чи як розподіляються витрати за проектами.

Автономна робота — не просто зручність, а гарантія конфіденційності. Навіть якщо ви запускаєте `tokentab web` для генерації звітів з графіками, веб-інтерфейс працює лише у вашому браузері. Дані не залишають машину, а кешовані токени не рахуються повторно — економія без ризиків. Ціни ви задаєте вручну, а розбивка витрат за моделями, днями чи типами роботи допомагає контролювати бюджет без зайвих посередників.

У 2026 році, коли кожен запит до AI може коштувати копійки чи сотні доларів, локальний контроль — це не розкіш, а необхідність. Tokentab дає його без компромісів.

Чому Tokentab важливий для фахівців з AI та SEO

У 2026 році витрати на AI-інструменти стали критичним фактором для бізнесу. Tokentab вирішує головний біль фахівців з AI та SEO: він локально аналізує журнали запитів до Claude, Codex чи Gemini, рахуючи токени й вартість без API-ключів чи сторонніх сервісів. Дані не виходять за межі вашого комп’ютера, а команда tokentab web миттєво генерує звіт з графіками — від розподілу витрат по моделях до щоденної динаміки.

Для SEO-спеціалістів це золота жила. Ви бачите, які запити до AI коштують найбільше, які моделі ефективніші для контенту чи аналітики, і де можна зекономити. Наприклад, якщо Gemini споживає 30% бюджету на генерацію метатегів, а результат не відрізняється від Claude — рішення очевидне. Кешовані токени не рахуються повторно, тому ви платите лише за унікальні запити. Таблиця цін налаштовується під ваші контракти, а розбивка по проектах показує, де AI “з’їдає” ресурси марно.

Продуктивність зростає, бо ви перестаєте вгадувати. Замість орієнтуватися на абстрактні ліміти, маєте конкретні цифри: скільки коштує кожен запит, який тип завдань найдорожчий, і як оптимізувати робочі процеси. Локальний аналіз означає, що дані завжди під рукою — навіть без інтернету чи доступу до хмарних панелей.