С каждым новым запросом к Claude, Gemini или другим AI-моделям расходы на токены незаметно растут — и часто остаются без внимания, пока не приходит счет. Tokentab решает эту проблему на корне: локальный CLI-инструмент анализирует журналы по кодовым чатам, разбивает затраты по моделям, проектам и дням, а еще генерирует отчеты с графиками – без API-ключей и облачных сервисов. Все, что нужно: запустить `tokentab web`, указать цены в таблице — и данные останутся только на вашем компьютере, а кэшированные токены не будут считаться дважды.
Что такое Tokentab и как он работает
Tokentab — это CLI-инструмент, который помогает анализировать расходы на токены в AI-инструментах прямо на вашем компьютере. Он парсит логи из Claude Code, Codex и Gemini CLI, считая количество токенов и стоимость запросов без необходимости в API-ключах или онлайн-аккаунтах. Все работает локально: данные не выходят за пределы вашей машины, а кэшированные токены не учитываются повторно – экономия гарантирована.
Основные возможности:
- Разбивка затрат — по моделям, проектам, дням или типам работы (например, генерация кода vs. анализ текста).
- Гибкие цены — задаете тарифы вручную через таблицу для отслеживания реальных затрат.
- Отчеты с графиками — команда
tokentab webгенерирует наглядный HTML-отчет с визуализацией данных.
Идеально для тех, кто хочет контролировать бюджет на AI, не делясь данными с третьими сторонами. Быстро, безопасно, без лишних настроек просто запустили, получили цифру.
Как Tokentab помогает контролировать расходы на AI
Tokentab – это ваш локальный бухгалтер для AI-затрат. Он анализирует журналы из Claude, Codex или Gemini прямо на компьютере, не отправляя данные куда-то в облако. Разбивает затраты по четырем ключевым направлениям: модели (например, Claude 3.5 Sonnet vs Gemini 1.5 Pro), проекты (если вы работаете над несколькими задачами), дни (чтобы видеть динамику) и типы работы (генерация кода, анализ текста, чат). Все это без API-ключей или аккаунтов, просто парсинг логов.
Команда tokentab web превращает сырые цифры в понятные отчеты по графикам. Например, увидите, что 60% затрат пришлось на прошлой неделе на доработку фронтенда в проекте «Alpha», причем 80% из них — на модель с самой высокой ценой за токен. Цены настраиваете вручную в таблице, чтобы отображать актуальные тарифы провайдеров.
Еще одна фишка — кэширование. Если вы повторно посылаете тот же запрос, Tokentab не считает токены второй раз. Это особенно полезно для тестирования или отладки, где одни и те же промпты могут запускаться десятки раз. Данные остаются у вас на диске, поэтому никто не увидит, сколько вы потратили на эксперименты по AI.
Безопасность и конфиденциальность данных в Tokentab
Tokentab работает там, где вы на вашем компьютере, без облачных сервисов или посторонних API. Никаких аккаунтов, никаких ключей доступа: все журналы из Claude, Codex или Gemini CLI анализируются локально. Это значит, что ваши данные – ваши и только ваши. Никто не видит, сколько токенов вы потратили, какие модели используете или как распределяются расходы по проектам.
Автономная работа – не просто удобство, а гарантия конфиденциальности. Даже если вы запускаете `tokentab web` для создания отчетов с графиками, веб-интерфейс работает только в вашем браузере. Данные не покидают машину, а кэшированные токены не считаются повторно – экономия без рисков. Цены вы задаете вручную, а разбивка затрат по моделям, дням или типам работы помогает контролировать бюджет без лишних посредников.
В 2026 году, когда каждый запрос в AI может стоить копейки или сотни долларов, локальный контроль — это не роскошь, а необходимость. Tokentab дает его без компромиссов.
Почему Tokentab важен для специалистов по AI и SEO
В 2026 году расходы на AI-инструменты стали критическим фактором для бизнеса. Tokentab решает головные боли специалистов по AI и SEO: он локально анализирует журналы запросов к Claude, Codex или Gemini, считая токены и стоимость без API-ключей или посторонних сервисов. Данные не выходят за пределы вашего компьютера, а команда tokentab web мгновенно генерирует отчет по графикам — от распределения затрат по моделям до ежедневной динамики.
Для SEO-специалистов это золотая жила. Вы видите, какие запросы к AI стоят больше всего, какие модели более эффективны для контента или аналитики, и где можно сэкономить. К примеру, если Gemini потребляет 30% бюджета на генерацию метатегов, а результат не отличается от Claude — решение очевидно. Кэшированные токены не считаются повторно, поэтому вы платите только за уникальные запросы. Таблица цен настраивается под ваши контракты, а разбивка по проектам показывает, где AI «съедает» ресурсы бесполезно.
Производительность растет, потому что вы перестаете угадывать. Вместо ориентироваться на абстрактные лимиты, у вас есть конкретные цифры: сколько стоит каждый запрос, какой тип задач самый дорогой, и как оптимизировать рабочие процессы. Локальный анализ означает, что данные всегда под рукой – даже без интернета или доступа к облачным панелям.

Андрей Красовский — программист и дата-сайентист с опытом создания сложных автоматизированных систем на Python, Google Colab и n8n. Его экспертиза охватывает построение SEO-экосистем, интеграцию API (Ahrefs, Google Ads, Search Console) и построение контент-пайплайнов. Андрей сочетает техническую точность с предпринимательским видением, создавая решения, работающие на результат.