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如何看懂Token Optimizer仪表盘token分解、美元成本与质量评分一屏掌握【免费下载链接】token-optimizerFind the ghost tokens. Fix them. Survive compaction. Avoid context quality decay.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/toke/token-optimizerToken Optimizer 仪表盘是一个单文件 HTML 面板把你 AI 编程助手Claude Code、Codex、OpenCode 等的上下文开销、token 分解、美元成本和质量评分集中在一屏展示。装好 Token Optimizer 后你只需打开一次就能回答三个问题我每次会话开场到底烧掉多少 token这些会话一个月花了我多少钱我的上下文质量还能撑多久30秒打开 Token Optimizer 仪表盘有两条最常用的路径快捷技能在会话中直接说“打开仪表盘”或使用内置的token-dashboard技能skills/token-dashboard/SKILL.md它会自动收集最新会话数据、重新生成页面并打开浏览器。命令行执行python3 measure.py dashboard脚本位于 skills/token-optimizer/scripts/measure.py。 小贴士在 macOS / Windows 上再跑一次setup-daemon就能得到一个可书签化的常驻地址默认http://localhost:24842随时刷新查看无需重新生成。Overview 面板看懂 token 分解Overview 面板回答“我打字之前哪些 token 已经被烧掉了”。左侧大数字Total Session Overhead是配置总开销。以官方示例图为准27.2K token 的开场开销意味着 200K 上下文中只剩 172.8K 可用于真正对话。下面三块信息最值得盯住区域看什么怎么读Before You Start各组件占比条哪根条最长哪个组件最值得精简常见元凶CLAUDE.md、Skills、MCP ToolsWhat Youd Save可回收 token 数优化空间有多大比如 ~10.4KSelection Summary右侧修复建议清单逐条执行即可如“删除 MEMORY.md 中的冗余段落”这个面板的数据来自Setup Audit它会逐个扫描 CLAUDE.md、Skills、MCP 服务器等组件并估算 token 成本详见 docs-site/src/content/docs/features/audit.mdx。Trends 面板美元成本与使用趋势Trends 面板把历史会话变成一张“消费报表”Sessions (30d) / Messages最近30天会话与消息总量衡量你的使用强度Billable Tokens真正计费或消耗额度的 token 数Avg Tokens/Session单次会话均值突然飙升说明有上下文浪费Avg Cache Net Rate提示缓存命中率数字越高说明重复计费的输入越少Model Mix各模型使用占比——如果最贵的模型在做最轻的活就是省钱空间。 注意美元数字的准确性取决于计价档位API Key、Bedrock、Vertex 等费率不同。在 CLI 中用pricing-tier设置为与你账单一致的档位后仪表盘上的 savings、conversation 等金额数字才会反映真实费率原理见 docs-site/src/content/docs/features/usage-analytics.mdx。Context Quality质量评分怎么看质量评分是 0–100 分衡量当前上下文的健康度并对应一个字母等级方便快速判断等级分数含义S90–100巅峰状态一切干净A80–89健康可小幅优化B70–79开始退化值得排查C55–69浪费明显需要干预D / F40 以下上下文正在“腐烂”尽快压缩或重启关键概念是退化悬崖质量不随上下文填满线性下降而是在超过阈值填充度约 70%–80%后断崖式下跌。所以仪表盘上的质量曲线如果开始变黄变红说明是压缩/compact或从检查点冷恢复的最佳时机——越早行动丢失越少。评分细节见 docs-site/src/content/docs/concepts/quality-scoring.mdx。其他面板速览Manage直接开关 Skills 和 MCP 服务器立刻降低 Overview 里的开场开销Health / Coach会话健康检查与优化建议Hooks查看各自动化钩子的工作状态。常见问题Q数据什么时候更新每次会话结束时SessionEnd 钩子会自动解析转录并刷新仪表盘数据下次打开即是最新无需手动重跑审计。Q面板空白或数字不对怎么办运行python3 measure.py dashboard-diagnose校验数据格式历史数据为空时用python3 measure.py collect --rebuild回填已有会话。Q不想常驻服务可以关吗可以。仪表盘默认按需生成不常驻只有你主动执行了setup-daemon才会常驻用setup-daemon --uninstall即可移除。Q安全吗仪表盘默认只绑定127.0.0.1仅本机可访问全部数据保存在本地数据库trends.db不会上传任何内容。 一句话总结把Overview 的分解条当作“瘦身清单”把Trends 的金额当作“月度账单”把质量评分的颜色当作“仪表盘转速表”——三者配合就能在成本失控之前发现问题。更多面板细节可查阅 docs-site/src/content/docs/features/dashboard.mdx。【免费下载链接】token-optimizerFind the ghost tokens. Fix them. Survive compaction. Avoid context quality decay.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/toke/token-optimizer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 如何看懂Token Optimizer仪表盘：token分解、美元成本与质量评分一屏掌握
如何看懂Token Optimizer仪表盘token分解、美元成本与质量评分一屏掌握【免费下载链接】token-optimizerFind the ghost tokens. Fix them. Survive compaction. Avoid context quality decay.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/toke/token-optimizerToken Optimizer 仪表盘是一个单文件 HTML 面板把你 AI 编程助手Claude Code、Codex、OpenCode 等的上下文开销、token 分解、美元成本和质量评分集中在一屏展示。装好 Token Optimizer 后你只需打开一次就能回答三个问题我每次会话开场到底烧掉多少 token这些会话一个月花了我多少钱我的上下文质量还能撑多久30秒打开 Token Optimizer 仪表盘有两条最常用的路径快捷技能在会话中直接说“打开仪表盘”或使用内置的token-dashboard技能skills/token-dashboard/SKILL.md它会自动收集最新会话数据、重新生成页面并打开浏览器。命令行执行python3 measure.py dashboard脚本位于 skills/token-optimizer/scripts/measure.py。 小贴士在 macOS / Windows 上再跑一次setup-daemon就能得到一个可书签化的常驻地址默认http://localhost:24842随时刷新查看无需重新生成。Overview 面板看懂 token 分解Overview 面板回答“我打字之前哪些 token 已经被烧掉了”。左侧大数字Total Session Overhead是配置总开销。以官方示例图为准27.2K token 的开场开销意味着 200K 上下文中只剩 172.8K 可用于真正对话。下面三块信息最值得盯住区域看什么怎么读Before You Start各组件占比条哪根条最长哪个组件最值得精简常见元凶CLAUDE.md、Skills、MCP ToolsWhat Youd Save可回收 token 数优化空间有多大比如 ~10.4KSelection Summary右侧修复建议清单逐条执行即可如“删除 MEMORY.md 中的冗余段落”这个面板的数据来自Setup Audit它会逐个扫描 CLAUDE.md、Skills、MCP 服务器等组件并估算 token 成本详见 docs-site/src/content/docs/features/audit.mdx。Trends 面板美元成本与使用趋势Trends 面板把历史会话变成一张“消费报表”Sessions (30d) / Messages最近30天会话与消息总量衡量你的使用强度Billable Tokens真正计费或消耗额度的 token 数Avg Tokens/Session单次会话均值突然飙升说明有上下文浪费Avg Cache Net Rate提示缓存命中率数字越高说明重复计费的输入越少Model Mix各模型使用占比——如果最贵的模型在做最轻的活就是省钱空间。 注意美元数字的准确性取决于计价档位API Key、Bedrock、Vertex 等费率不同。在 CLI 中用pricing-tier设置为与你账单一致的档位后仪表盘上的 savings、conversation 等金额数字才会反映真实费率原理见 docs-site/src/content/docs/features/usage-analytics.mdx。Context Quality质量评分怎么看质量评分是 0–100 分衡量当前上下文的健康度并对应一个字母等级方便快速判断等级分数含义S90–100巅峰状态一切干净A80–89健康可小幅优化B70–79开始退化值得排查C55–69浪费明显需要干预D / F40 以下上下文正在“腐烂”尽快压缩或重启关键概念是退化悬崖质量不随上下文填满线性下降而是在超过阈值填充度约 70%–80%后断崖式下跌。所以仪表盘上的质量曲线如果开始变黄变红说明是压缩/compact或从检查点冷恢复的最佳时机——越早行动丢失越少。评分细节见 docs-site/src/content/docs/concepts/quality-scoring.mdx。其他面板速览Manage直接开关 Skills 和 MCP 服务器立刻降低 Overview 里的开场开销Health / Coach会话健康检查与优化建议Hooks查看各自动化钩子的工作状态。常见问题Q数据什么时候更新每次会话结束时SessionEnd 钩子会自动解析转录并刷新仪表盘数据下次打开即是最新无需手动重跑审计。Q面板空白或数字不对怎么办运行python3 measure.py dashboard-diagnose校验数据格式历史数据为空时用python3 measure.py collect --rebuild回填已有会话。Q不想常驻服务可以关吗可以。仪表盘默认按需生成不常驻只有你主动执行了setup-daemon才会常驻用setup-daemon --uninstall即可移除。Q安全吗仪表盘默认只绑定127.0.0.1仅本机可访问全部数据保存在本地数据库trends.db不会上传任何内容。 一句话总结把Overview 的分解条当作“瘦身清单”把Trends 的金额当作“月度账单”把质量评分的颜色当作“仪表盘转速表”——三者配合就能在成本失控之前发现问题。更多面板细节可查阅 docs-site/src/content/docs/features/dashboard.mdx。【免费下载链接】token-optimizerFind the ghost tokens. Fix them. Survive compaction. Avoid context quality decay.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/toke/token-optimizer创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考