随着 AI 编程助手的普及，Claude Code、Cursor、Codex 等工具已成为开发者日常开发的重要辅助。然而，这些工具通常按使用量计费，导致成本难以预测和控制。针对这一痛点，CodeBurn 应运而生，它是一款本地运行的 AI 编程成本监控工具，专门用于追踪和统计各类 AI 编程工具的花费。

项目地址： https://github.com/getagentseal/codeburn

主要功能

• 📊 终端 TUI 仪表盘（npx codeburn，默认近 7 天，方向键切周期）
• 🧮 多维度拆解：时间 / 项目 / 模型（Opus、Sonnet、GPT-5、Gemini…） / 任务类型 / 工具 / MCP Server
• 🎯 one-shot 成功率：AI 是不是一次改对，还是陷入重试税（retry tax）
• 🔍 codeburn optimize：扫描浪费模式（重复读同文件、没 .claudeignore、僵尸 skill、上下文膨胀），给 A~F 健康分 + 可粘贴修复建议
• 🆚 codeburn compare：横向对比模型性价比
• 📦 codeburn yield：把 AI session 和 git commit 按时间窗关联，看钱是否真产出代码
• 💱 162 种货币、订阅计划（Claude Max / Cursor Pro）超额提醒
• 🖥️ macOS 菜单栏 App / Linux GNOME 扩展 / 本地 Web Dashboard / 多机局域网聚合
• 🔌 MCP Server 模式：让 Claude Code 自己问“我这周 token 花哪了”

CodeBurn 的核心功能是实时监控本地开发环境中 AI 编程工具的使用情况，自动计算每次调用的费用，并生成详细的成本报告。它支持主流 AI 编程工具，包括但不限于 Claude Code、Cursor 和 Codex，能够精确到每项操作的消耗，让开发者对开支一目了然。

该工具的显著优势在于“本地运行”。所有数据均在本地处理，无需上传至云端，保障了代码隐私和安全性。同时，本地运行也意味着更低的延迟和离线可用性，开发者可以随时查看成本数据，不受网络限制。

除了基础的成本追踪，CodeBurn 还提供多维度的统计分析。开发者可以按项目、按时间、按工具类型等维度筛选和汇总数据，快速找出成本最高的环节，从而有针对性地优化 AI 使用策略。例如，可以对比不同工具在同类型任务中的成本，选择更经济的方案。

安装和使用 CodeBurn 也相当简单。作为开源项目，开发者可以从 GitHub 仓库获取源代码，按照文档进行本地部署。配置完成后，CodeBurn 会后台运行，自动采集数据，无需手动干预，非常适合追求高效和透明的开发团队。

一、环境前提

• Node.js ≥ 22.13（官方要求；低于这个某些版本会报怪错） Windows 侧和 WSL 侧各自装一份都行，推荐 WSL2 Ubuntu 里跑 CLI 更干净​  
• 本机已经用过 Claude Code​ 和 Cursor，且产生过 session 数据（没数据仪表盘是空的）
• 数据位置（CodeBurn 自动探测）：
• Claude Code（Win/WSL 通用逻辑）：~/.claude/projects/**/*.jsonl
• Cursor（Windows）：%APPDATA%\Cursor\User\globalStorage\state.vscdb（SQLite）
• Cursor（WSL/Linux）：~/.config/Cursor/User/globalStorage/state.vscdb  

Windows 下读 Cursor 用 better-sqlite3，首次跑会自动装可选依赖，不用手管。

二、Windows 原生 PowerShell 最小步骤

# 1. 确认 node 版本
node -v   # 必须 >= 22.13

# 2. 零安装跑仪表盘
npx --yes codeburn
# 或者永久安装
npm install -g codeburn
codeburn

# 3. 常用最小命令
codeburn today                      # 今日花费
codeburn report -p 30days           # 近30天
codeburn report --provider claude   # 只看 Claude Code
codeburn report --provider cursor   # 只看 Cursor
codeburn optimize                   # 浪费扫描 + 修复建议
codeburn overview --no-color        # 纯文本总结，可贴PR/飞书
TUI 里：← → 切周期，p 切 provider，o 优化，c 模型对比，q 退出。

三、WSL2（Ubuntu）最小步骤

# 1. 装 nvm + node 22
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
node -v

# 2. 跑（WSL 能直接读 Windows 挂载的 AppData 路径做兼容；Claude Code 若在 WSL 跑则 ~/.claude 天然存在）
npx --yes codeburn
# 或
npm install -g codeburn
codeburn

# 3. 指定 provider 校验
codeburn report --provider claude
codeburn report --provider cursor
codeburn yield        # 关联 git commit，看哪些 session 真出货了
⚠️ WSL 注意点：

• 如果你 Claude Code 跑在 WSL、Cursor 跑在 Windows： CodeBurn 在 WSL 里默认读 ~/.claude 和 ~/.config/Cursor；Windows 的 %APPDATA%\Cursor... 需要它跨文件系统识别（新版支持，若识别不到，可在 Windows 侧跑 npx codeburn 而非 WSL 里跑）
• 最稳方案：哪个环境产生 session，就在哪个环境跑 codeburn（Claude Code 在 WSL → WSL 跑；Cursor 在 Win → Win PowerShell 跑；想合并看就分别 export JSON 再汇总）

四、最快验证“对接成功”

codeburn status --format json
输出里有 claude / cursor 的 today/month cost 且非全 0 → 对接 OK。
若某个 provider 显示 0：

codeburn doctor --provider cursor
codeburn doctor --provider claude
会告诉你路径是否存在、解析到几条 session、是否有 parse error（只读不写）。

五、可选：人民币显示 + 导出

codeburn currency CNY
codeburn export -f json > spend.json
codeburn overview --no-color >> weekly_report.md

总之，CodeBurn 为 AI 编程的成本管理提供了便捷的解决方案，帮助开发者在享受 AI 带来的效率提升的同时，更好地控制预算。