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how-much-token-did-this-chat-used

Track and display token usage for the current OpenClaw session and recent sessions, with cost estimation and remaining days projection. Auto-detects active model and matches billing rules dynamically. Shows: current session tokens, session cost, today's cumulative usage, last 10 session averages, 7-day usage trend, top spending sessions, credit balance with alerts, and weighted remaining days projection. Use when the user asks about token consumption, cost, usage stats, "用了多少 token" / "token 用量" / "消耗了多少" / "最近十个chat" / "credit" / "余额" / "还能用几天" / "花费" / "趋势".

skill-install — Terminal

Install via CLI (Recommended)

clawhub install openclaw/skills/skills/aaroncxxx/how-much-token-did-this-chat-used
Or

Token 用量查询 v2.1

关于作者 — 十五年老米粉了!!冲!!! v2.1 优化:7天趋势图、费用告警、Top烧钱会话、加权剩余天数、JSON增强。

核心原则

  • 纯读取、无写入 — 所有数据实时获取
  • 动态识别模型 — 不写死模型列表,从 session_status 解析
  • Credit 自动计算 — 从 sessions_list 累计 totalTokens
  • 精确计量 — 使用实际输入/输出比,不硬编码估算比例

数据源

数据工具说明
当前会话session_statustokens in/out、model、context、cache
历史会话sessions_list(limit=10)totalTokens、updatedAt
成本计算scripts/cost.py动态匹配计费规则

工作流

Step 1: 获取当前会话

Call session_status → 解析 model、tokens in/out、cache、context。

Step 2: 获取历史会话 + 按日聚合

Call sessions_list(limit=10):

  1. 今日累计:筛选今天(Asia/Shanghai)的会话,累加 totalTokens
  2. 近 10 会话平均:所有会话 totalTokens 之和 ÷ 会话数
  3. 近 7 天趋势:按日聚合,生成每日 token 消耗数据
  4. Top 烧钱会话:按 totalTokens 降序排列,取前 5

Step 3: 运行成本计算

python3 "{baseDir}/scripts/cost.py" \
  --input <tokens_in> \
  --output <tokens_out> \
  --total <today_total_tokens> \
  --used <cumulative_used> \
  --credit <total_credit> \
  --avg <avg_daily_tokens> \
  --model <model_name> \
  --cache-pct <cache_hit_pct> \
  --context <context_tokens> \
  --context-max <max_context> \
  --session-count <today_session_count> \
  --daily '[["04-27",12400],["04-26",8200],...]' \
  --top-sessions '[["session-abc",12400,0.0372],...]' \
  --warn 80,95

其他命令:

python3 "{baseDir}/scripts/cost.py" --list-models
python3 "{baseDir}/scripts/cost.py" --help
python3 "{baseDir}/scripts/cost.py" ... --json

输出格式

📊 成本与额度报告
🧠 模型: mimo-v2.5-pro
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔹 当前会话
   📥 输入: 1,234  📤 输出: 567
   💾 缓存: 45%  📚 上下文: 12.5k/1.0m (1.2%)
   💰 费用: ¥0.0047
   ⚠️  Credit 使用率 82.3%,已超过 80% 阈值,请关注消耗速度

📅 今日累计 (3 会话): ¥0.0156 (≈ 4,200 Credit)
📊 近 10 会话平均: 5,600 tokens/会话

📈 近 5 天消耗趋势
   04-27  ████████████  12,400 tokens
   04-26  ███████░░░░░   8,200 tokens
   04-25  ████░░░░░░░░   4,100 tokens
   04-24  █████████░░░  10,300 tokens
   04-23  ██████░░░░░░   6,800 tokens

🔥 最近会话消耗 Top 3
   1. session-abc123…    12,400 tokens  ¥0.0372
   2. session-def456…     8,200 tokens  ¥0.0246
   3. session-ghi789…     4,100 tokens  ¥0.0123

💳 Credit
   已用: 456,789 / 555,555 (82.2%)
   ⏳ 预计可用: 8.3 天
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

新增功能

📈 7 天趋势图

从 sessions_list 按日聚合,文本柱状图展示消耗趋势。

  • 只显示最近 7 天有数据的日期
  • 自动缩放柱状图比例

⚠️ 费用告警

通过 --warn 80,95 设置阈值(默认 80% 和 95%):

  • 80% → ⚠️ 警告:"请关注消耗速度"
  • 95% → 🔴 严重:"建议立即补充额度"

🔥 Top 烧钱会话

从 sessions_list 按 totalTokens 降序,展示前 5 名最烧钱会话。

⏳ 加权剩余天数

不再用简单平均,改为加权:

  • 近 3 天权重 60%(近期行为更准)
  • 近 7 天权重 30%
  • 近 30 天权重 10%
  • 不足时自动降级使用可用数据

计费规则

模型输入/1k输出/1k
mimo-v2-pro¥0.002¥0.004
mimo-v2.5-pro¥0.002¥0.004
mimo-v2.5¥0.002¥0.004

未知模型自动 fallback 到默认费率。

注意事项

  • Credit 已用 = 所有会话累计 totalTokens
  • Token 单价为参考值,实际以服务商计费为准
  • 费用计算使用实际输入/输出比
  • 时区:Asia/Shanghai (UTC+8)

版本历史

v2.1.0 (2026-04-27)

Metadata

Author@aaroncxxx
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Updated2026-05-01
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{
  "plugins": {
    "official-aaroncxxx-how-much-token-did-this-chat-used": {
      "enabled": true,
      "auto_update": true
    }
  }
}
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