Токены — codex, pi, opencode, kilo, omp, zcode

Потребление

Период: 2025-09-16 — 2026-09-08.

Всего токенов

35.08B

Всего расходов

$16K

Сессий

3 141

Вызовов модели

356 076

Токенов / сессию

Медиана

2.4M

p90

26.3M

p90: только 10% сессий тяжелее.

Текущая неделя

2026-09-07 — 2026-09-13

Токены

86.4M

-95% к прошлой неделе

по агентам

по моделям

Расходы

$49.93

-94% к прошлой неделе

по агентам

по моделям

Сессий

-90% к прошлой неделе

по агентам

по моделям

Вызовов

1 446

-92% к прошлой неделе

по агентам

по моделям

Состав

в токенах

в деньгах

● input (кэш) ● input ● запись кэша ● output ● reasoning

На строку

в токенах

14K

-54% к прошлой неделе

в деньгах

$0.0064

-58% к прошлой неделе

Add и Del

● Add 4K ● Del 738

Агенты: codex pi zcode

Модели: gpt-6-astra gpt-5.6-luna gpt-5.6-sol gpt-5.6-terra |glm-5.3-flash

Переключение моделей в сессиях · за текущую неделю.

Агент	Сессий	С переключением	Доля	Макс. моделей	Переходы
codex	4	1	25.0%	2	gpt-6-astra → gpt-5.6-sol
pi	32	1	3.1%	2	gpt-5.6-sol → gpt-6-astra
zcode	1	0	0.0%	1
Все агенты	37	2	5.4%	2

За последние 7 дней

2026-09-02 — 2026-09-08

Токены

1.23B

+37% к прошлому периоду

по агентам

по моделям

Расходы

$563.37

+4% к прошлому периоду

по агентам

по моделям

Сессий

264

-14% к прошлому периоду

по агентам

по моделям

Вызовов

13 667

+21% к прошлому периоду

по агентам

по моделям

Состав

в токенах

в деньгах

● input (кэш) ● input ● запись кэша ● output ● reasoning

На строку

в токенах

28K

+42% к прошлому периоду

в деньгах

$0.014

+16% к прошлому периоду

Add и Del

● Add 34K ● Del 5K

Агенты: codex pi zcode

Модели: gpt-6-astra gpt-5.6-luna gpt-5.6-sol gpt-5.6-terra |glm-5.3 glm-5.3-flash

Переключение моделей в сессиях · за последние 7 дней.

Агент	Сессий	С переключением	Доля	Макс. моделей	Переходы
codex	56	1	1.8%	2	gpt-6-astra → gpt-5.6-sol
pi	200	3	1.5%	2	gpt-5.6-luna → gpt-5.6-sol \| glm-5.3 → glm-5.3-flash \| gpt-5.6-sol → gpt-6-astra
zcode	8	0	0.0%	1
Все агенты	264	4	1.5%	2

За последние 30 дней

2026-08-10 — 2026-09-08

Токены

6.04B

+36% к прошлому периоду

по агентам

по моделям

Расходы

$3,214.43

+73% к прошлому периоду

по агентам

по моделям

Сессий

1059

+232% к прошлому периоду

по агентам

по моделям

Вызовов

61 272

+75% к прошлому периоду

по агентам

по моделям

Состав

в токенах

в деньгах

● input (кэш) ● input ● запись кэша ● output ● reasoning

На строку

в токенах

28K

+24% к прошлому периоду

в деньгах

$0.015

+53% к прошлому периоду

Add и Del

● Add 154K ● Del 40K

Агенты: codex pi opencode kilo omp zcode

Модели: gpt-6-astra gpt-5.6-luna gpt-5.6-sol gpt-5.6-terra gpt-5.5 |glm-5.3 glm-5.3-flash glm-5.2 glm-5.1 |deepseek-v4-flash |остальные

Переключение моделей в сессиях · за последние 30 дней.

Агент	Сессий	С переключением	Доля	Макс. моделей	Переходы
codex	407	15	3.7%	4	gpt-5.6-sol → gpt-5.6-terra ×6 \| gpt-5.3-codex-spark + gpt-5.6-luna + gpt-5.6-sol + gpt-5.6-terra \| gpt-5.6-luna → gpt-5.6-terra \| gpt-5.6-terra → gpt-5.6-luna \| gpt-5.6-terra → gpt-5.6-sol ×4 \| gpt-5.6-sol → gpt-5.6-luna \| gpt-6-astra → gpt-5.6-sol
pi	638	12	1.9%	3	gpt-5.6-sol → glm-5.3 ×6 \| gpt-5.6-luna → gpt-5.6-sol ×2 \| glm-5.3 → glm-5.3-flash \| deepseek-v4-flash + glm-5.3 + gpt-5.3-codex-spark \| glm-5.3-flash → glm-5.3 \| gpt-5.6-sol → gpt-6-astra
opencode	1	0	0.0%	1
kilo	2	0	0.0%	1
omp	2	1	50.0%	2	deepseek-v4-flash → glm-5.2
zcode	9	0	0.0%	1
Все агенты	1059	28	2.6%	4

«+» — в сессии работало несколько моделей; порядок смены не восстановлен (набор, а не цепочка).

Токены по неделям

Столбцы — суммарные токены за неделю по всем агентам.

Сессий по неделям

Количество запусков сессий по агентам.

Токенов на вызов модели

«Все токены / вызов» — среднее число всех токенов на один вызов модели за неделю; «Кэш / вызов» — среднее число кэшированных токенов на вызов. Сессия целиком относится к неделе её начала. Меньше = дешевле отдельный вызов.

Состав токенов по неделям

Все агенты вместе или выбранный агент; справа — кэш за последние 30 дней.

Кэш за посл. 30 дн.

Токены: код vs не-код

Сколько токенов уходит на кодовые проекты (с git-репо prikotov/*) и на прочее.

Распределение за 30 дней

Доля токенов на кодовые проекты за последние 30 дней: 90.3%.

Токены на сессию: кодовые проекты

Среднее потребление токенов за сессию (только кодовые проекты prikotov/*), по неделям и агентам. «Меньше = дешевле одна итерация».

Потребление за 30 дн.

Доля каждого агента в расходе токенов кодовыми проектами за последние 30 дней. В tooltip — число сессий и среднее за сессию.

Скилы и MCP-серверы

Вызовы скилов и тулов MCP-серверов по неделям. Скил = загрузка SKILL.md для использования; разработка и инспекция скила (запись/правка его файла, grep-аудит) использованием не считаются. Один exec, заодно загрузивший скил, учитывается и как инструмент, и как скил. Методика и ограничения — в конце страницы.

за всю историю: скилы 2 414 · MCP 709 · покрытие 95% сессий

Скилы: вызовов в неделю по скилам (стек, топ-8 + остальные)

MCP: вызовов в неделю по серверам (стек, топ-6 + остальные)

Топ скилов за 30 дней

Загрузки SKILL.md за последние 30 дней: процент — доля всех загрузок скилов за окно (у «Сессий» — доля непустых сессий за окно), в скобках — число; «По агентам»/«По проектам» — сегментные бары долей (точные значения в тултипах). Только использование: разработка и инспекция не считаются.

#	Скил	Вызовов	Сессий
1	become-role	69% (771)	65% (673)
2	agent-report	11% (126)	11% (113)
3	run-subagent	9.2% (103)	5.8% (60)
4	task-via-subagents	5.0% (56)	4.1% (43)
5	retrospective	1.5% (17)	1.2% (13)
6	github	1.0% (11)	0.7% (7)
7	yeet	0.8% (9)	0.8% (8)
8	epic-via-subagents	0.5% (6)	0.6% (6)
9	see	0.4% (5)	0.5% (5)
10	skill-installer	0.3% (3)	0.1% (1)
11	gh-fix-ci	0.2% (2)	0.1% (1)
12	knowledge-extraction	0.2% (2)	0.2% (2)

MCP-тулы за 30 дней

Вызовы инструментов MCP-серверов за последние 30 дней: процент — доля всех вызовов MCP за окно (у «Сессий» — доля непустых сессий за окно), в скобках — число. Считаются попытки, включая неуспешные.

#	Сервер · тул	Вызовов	Сессий
1	githubcreate_pull_request	57% (4) (4 неуспешн.)	0.4% (4)
2	noderepl_js	29% (2) (2 неуспешн.)	0.2% (2)
3	githubfetch_pr	14% (1) (1 неуспешн.)	0.1% (1)

Автономность выполнения сессий

812 сессий по кодовым проектам за последние 30 дней. Некодовые проекты исключены.

«Время ожидания человека» — паузы между работой агента; меньше — лучше. «Простой агента» — доля сессии, которую человек ждал; меньше — лучше. Изменение простоя сравнивается с прошлым периодом.

По агенту
Агент / модель	Сессий	1 запрос	2 запроса	3+ запроса	Запросы, медиана	Запросы, p90	Запросы, max	Время работы агента в сессиях	Длительность сессий	Время ожидания человека	Простой агента
pi	581	487 (84%)	9 (1%)	85 (15%)	1	6	62	220.8 ч	1508.2 ч	1287.4 ч	85.4% -7% к прошлому периоду
codex	228	193 (85%)	2 (1%)	33 (14%)	1	6	103	82.9 ч	681.5 ч	598.6 ч	87.8% +4% к прошлому периоду
omp	2	0 (0%)	0 (0%)	2 (100%)	23	42	42	5.5 ч	39.4 ч	33.8 ч	86.0% +4% к прошлому периоду
opencode	1	0 (0%)	0 (0%)	1 (100%)	6	6	6	8.4 ч	8.8 ч	0.4 ч	4.9%
По модели
gpt-5.6-terra	328	314 (96%)	1 (0%)	13 (4%)	1	1	103	69.8 ч	412.2 ч	342.4 ч	83.1% -11% к прошлому периоду
gpt-5.6-sol	245	185 (76%)	3 (1%)	57 (23%)	1	11	62	141.2 ч	1101.3 ч	960.1 ч	87.2% +11% к прошлому периоду
gpt-5.6-luna	113	106 (94%)	1 (1%)	6 (5%)	1	1	20	18.7 ч	79.5 ч	60.8 ч	76.5%
glm-5.3	80	44 (55%)	2 (3%)	34 (42%)	1	11	23	52.3 ч	393.4 ч	341.1 ч	86.7%
gpt-5.5	17	17 (100%)	0 (0%)	0 (0%)	1	1	1	1.4 ч	1.4 ч	—	0.0%
glm-5.3-flash	14	7 (50%)	2 (14%)	5 (36%)	1.5	9	22	19.8 ч	131.1 ч	111.3 ч	84.9%
glm-5.1	5	5 (100%)	0 (0%)	0 (0%)	1	1	1	0.8 ч	0.8 ч	—	0.0% -100% к прошлому периоду
gpt-6-astra	4	0 (0%)	1 (25%)	3 (75%)	9	38	38	4.7 ч	51.8 ч	47.1 ч	91.0%
deepseek-v4-flash	2	0 (0%)	1 (50%)	1 (50%)	26.5	51	51	3.2 ч	26.8 ч	23.6 ч	88.1% -10% к прошлому периоду
glm-5-turbo	2	2 (100%)	0 (0%)	0 (0%)	1	1	1	0.2 ч	0.2 ч	—	0.0%
glm-5.2	2	0 (0%)	0 (0%)	2 (100%)	23	42	42	5.5 ч	39.4 ч	33.8 ч	86.0% +1% к прошлому периоду

Покрытие данных о времени 30 дней: 89% сессий · 92% токенов вся история: 96% · 99%

Доля сессий таблицы выше, для которых есть подтверждённое время работы агента. У остальных время не подтверждено или интервал превышает защитный лимит 6 ч; пустые сессии без токенов исключены; паузы между запросами пользователя не учитываются.

Детализация автономности

Недельная динамика той же выборки, что в таблице выше: только кодовые корневые сессии с подтверждёнными запросами.

Время работы агента в сессиях по агентам, ч/нед.

За посл. 30 дн.

Самый длинный запуск по агентам, мин/нед.

За посл. 30 дн.

Средняя длительность запуска по агентам, мин/нед.

За посл. 30 дн.

Время работы агента в сессиях по моделям, ч/нед.

За посл. 30 дн.

Самый длинный запуск по моделям, мин/нед.

За посл. 30 дн.

Средняя длительность запуска по моделям, мин/нед.

За посл. 30 дн.

Эффективность: токены vs строки кода

«Токенов на строку» = токены кодовых сессий ÷ (additions + deletions) по non-merge-коммитам, попавшим в default branch. Прямые коммиты учитываются, массовые коммиты от 50 000 строк с известными маркерами импорта (upstream/theme и др.) исключаются. Все токены сессии относятся к неделе её начала, а строки — к неделе коммита, поэтому график показывает общую динамику, а не связь отдельной сессии с отдельным изменением. Меньше = эффективнее.

Стоимость разработки: $ на строку

«$ на строку» = API-эквивалент стоимости кодовых сессий ÷ Add + Del по тому же потоку коммитов, что в графике эффективности. Известными ценами покрыто 99.7% токенов кодовых сессий. Это оценка по API-тарифам, а не фактические расходы по подпискам. Меньше = эффективнее.

Токены по проектам

Project выводится из cwd сессии (codex дополнительно — из git-репозитория). Бейдж код — проект с git-репо prikotov/*; не код — без репо (контент, мета-аналитика, личное). «Стоимость» — API-эквивалент по модельным ценам, покрытие: 99.7% токенов. «$ / строку» использует поток Add + Del по non-merge-коммитам default branch с первой записанной сессии проекта.

#	Проект	Токены	Стоимость	$ / строку	Сессий	Вызовов	Доля	Последняя
1	TasKкод	21.24B	$9 521.95	$0.0081	1 685	222 774	60.6%	2026-09-08 17:48:20
2	stocks2код	4.55B	$3 108.33	$0.0085	475	40 532	13.0%	2026-09-08 16:27:07
3	task-orchestratorкод	3.14B	$1 214.33	$0.0030	392	33 525	9.0%	2026-09-03 04:42:12
4	.ai_syncне код	1.55B	$662.59	—	118	11 674	4.4%	2026-09-05 00:51:47
5	coding-standardкод	1.17B	$445.70	$0.0083	114	11 419	3.3%	2026-09-08 14:57:50
6	prikotov.proне код	1.06B	$542.08	—	78	12 696	3.0%	2026-09-03 02:55:55
7	Забор, навес, пол в предбанникене код	728.7M	$219.83	—	41	4 100	2.1%	2026-09-07 13:40:13
8	TInvestSkillsкод	403.7M	$67.68	—	140	7 239	1.2%	2026-09-03 05:25:20
9	stocksкод	330.1M	$237.26	$0.046	14	2 832	0.9%	2026-08-09 10:57:10
10	todo-mdкод	275.0M	$90.47	$0.0062	18	2 992	0.8%	2026-08-20 16:57:44
11	dashboardsне код	266.3M	$94.78	—	15	2 750	0.8%	2026-09-07 02:46:15
12	MyProjectsне код	73.9M	$45.87	—	7	979	0.2%	2026-05-06 03:45:15
13	dasboardsне код	60.2M	$42.40	—	1	507	0.2%	2026-08-09 05:09:36
14	OldPhonesне код	53.9M	$2.03	—	7	80	0.2%	2026-09-08 04:59:43
15	artifactsкод	43.5M	$31.03	—	1	371	0.1%	2026-05-25 16:15:45
16	symfony-ddd-ai-skeletonкод	36.7M	$16.30	$0.0006	2	578	0.1%	2026-06-10 01:53:08
17	dpне код	24.5M	$15.97	—	4	251	0.1%	2026-07-29 13:46:05
18	ASUS_Z00SD-PHONEне код	23.5M	$0.84	—	1	16	0.1%	2026-09-03 01:16:48
19	xfce-zai-limitsкод	18.5M	$11.20	$0.062	3	173	0.1%	2026-08-31 15:52:25
20	knowledge-extractionкод	13.2M	$6.03	$0.0044	2	159	0.0%	2026-08-01 16:02:14
21	git-workflowкод	10.6M	$4.13	$0.0026	3	236	0.0%	2026-06-04 05:18:04
22	Developmentне код	3.1M	$0.88	—	1	95	0.0%	2025-12-03 09:43:41
23	(tmp/mnt)не код	2.2M	$1.38	—	9	40	0.0%	2026-09-03 05:20:25
24	t-invest-coreкод	516K	$0.72	$0.0008	3	26	0.0%	2026-09-03 05:31:35
25	task-agents-playbookкод	439K	$0.12	$0.000002	1	21	0.0%	2026-02-17 09:46:28
26	emptyне код	75K	$0.08	—	5	10	0.0%	2026-09-03 13:29:29
27	defaultне код	0	$0.00	—	1	1	0.0%	2026-08-22 13:36:36

Модели и режимы рассуждений

Доли моделей уже видны в обзоре периода; здесь — недельная динамика, разрез за 30 дней и полная таблица.

«Остальные»: gpt-5.4, gpt-5.2-codex, glm-5, gpt-5-codex, gpt-5.1-codex, gpt-5.2, gpt-5.6-luna, gpt-5.1-codex-max, glm-4.7, deepseek-v4-flash, deepseek-v4-pro, glm-5-turbo, gpt-5, gpt-5.4-mini, glm-4.6, gpt-5-codex-mini, gpt-5.1-codex-mini, gpt-5.1, glm-4.5-flash, gpt-4o-mini, (unknown).

Доля по парам (30 дн.)

Модель	Рассужд.	Сессий	Токены	Вызовов	Кэш	Ср./сесс.	Период
gpt-5.5	xhigh	406	7.32B	62 628	97%	18.0M	2026-04-24 — 2026-08-20
gpt-5.3-codex	high	145	3.38B	29 937	97%	23.3M	2026-02-06 — 2026-03-23
gpt-5.5	high	233	2.49B	21 983	96%	10.7M	2026-05-03 — 2026-08-23
glm-5.2	high	88	2.12B	10 565	96%	24.1M	2026-06-12 — 2026-08-12
gpt-5.6-sol	medium	216	2.02B	19 564	97%	9.3M	2026-07-11 — 2026-09-08
gpt-5.4	high	55	1.55B	17 748	94%	28.2M	2026-03-20 — 2026-04-17
gpt-5.6-terra	high	409	1.27B	13 766	95%	3.1M	2026-07-22 — 2026-09-08
gpt-5.6-sol	high	111	1.12B	10 278	97%	10.1M	2026-07-24 — 2026-09-06
glm-5.1	high	112	1.10B	20 327	97%	9.8M	2026-04-28 — 2026-08-24
gpt-5.6-sol	xhigh	80	994.3M	8 669	97%	12.4M	2026-08-09 — 2026-09-04
gpt-5.6-terra	medium	81	886.0M	8 348	97%	10.9M	2026-07-11 — 2026-09-07
gpt-5.4	xhigh	25	822.5M	11 704	96%	32.9M	2026-04-16 — 2026-04-23
glm-5.2	max	50	807.4M	4 940	96%	16.1M	2026-07-11 — 2026-07-28
glm-5.3	high	98	753.0M	8 388	97%	7.7M	2026-08-15 — 2026-09-05
gpt-5.2-codex	unknown	85	749.4M	10 273	96%	8.8M	2025-12-19 — 2026-01-23
glm-5.1	medium	73	689.6M	12 704	96%	9.4M	2026-03-28 — 2026-08-23
gpt-5-codex	unknown	61	677.4M	8 906	96%	11.1M	2025-09-17 — 2025-11-12
glm-5	unknown	138	637.1M	10 953	93%	4.6M	2026-02-15 — 2026-03-23
gpt-5.1-codex	unknown	49	612.6M	7 620	96%	12.5M	2025-11-12 — 2025-11-27
glm-5.2	xhigh	22	529.3M	2 831	97%	24.1M	2026-06-17 — 2026-07-02
gpt-5.2	unknown	49	526.5M	6 767	97%	10.7M	2025-12-12 — 2025-12-30
gpt-5.6-sol	max	40	420.8M	3 360	97%	10.5M	2026-07-10 — 2026-07-13
gpt-5.6-luna	xhigh	75	416.2M	4 276	94%	5.5M	2026-08-13 — 2026-09-08
gpt-5.1-codex-max	unknown	37	387.4M	5 542	95%	10.5M	2025-11-20 — 2025-12-10
glm-5.1	low	14	341.6M	5 659	97%	24.4M	2026-04-07 — 2026-04-12
gpt-5.2-codex	high	16	253.5M	2 810	95%	15.8M	2026-01-26 — 2026-02-05
glm-5.1	unknown	54	238.3M	4 061	92%	4.4M	2026-03-29 — 2026-07-28
deepseek-v4-flash	high	6	168.7M	914	98%	28.1M	2026-07-29 — 2026-08-22
glm-5	medium	9	163.6M	2 593	97%	18.2M	2026-03-28 — 2026-04-07
glm-4.7	high	2	144.1M	602	97%	72.1M	2026-08-03 — 2026-08-05
glm-5.3-flash	max	13	131.5M	653	61%	10.1M	2026-09-03 — 2026-09-08
deepseek-v4-pro	high	8	113.3M	866	99%	14.2M	2026-07-29 — 2026-07-31
glm-5.1	max	3	100.4M	756	96%	33.5M	2026-07-21 — 2026-07-27
gpt-5.3-codex	medium	4	100.3M	903	96%	25.1M	2026-03-16 — 2026-03-23
glm-4.7	xhigh	4	91.2M	1 118	98%	22.8M	2026-07-28 — 2026-07-29
glm-5-turbo	unknown	58	87.0M	1 430	95%	1.5M	2026-03-25 — 2026-03-27
gpt-5.4	medium	5	84.2M	735	91%	16.8M	2026-03-16 — 2026-03-30
gpt-5.6-terra	xhigh	2	82.9M	715	97%	41.4M	2026-07-25 — 2026-08-20
glm-5.3-flash	high	15	81.3M	1 034	96%	5.4M	2026-09-02 — 2026-09-08
gpt-5	unknown	14	73.7M	1 333	95%	5.3M	2025-09-16 — 2025-11-11
gpt-5.2-codex	xhigh	1	72.6M	602	98%	72.6M	2026-01-26 — 2026-01-26
gpt-5.6-sol	low	6	70.5M	639	98%	11.8M	2026-07-19 — 2026-08-24
gpt-5.6-luna	high	14	63.0M	786	94%	4.5M	2026-09-01 — 2026-09-08
glm-5.2	medium	14	43.8M	789	93%	3.1M	2026-06-16 — 2026-06-30
gpt-5.4-mini	high	3	39.0M	402	94%	13.0M	2026-03-24 — 2026-03-25
glm-4.7	unknown	8	35.5M	578	67%	4.4M	2026-01-15 — 2026-01-29
gpt-6-astra	medium	4	31.6M	408	95%	7.9M	2026-09-06 — 2026-09-08
deepseek-v4-flash	max	9	27.5M	356	98%	3.1M	2026-08-01 — 2026-08-03
gpt-5.5	medium	32	26.2M	454	90%	819K	2026-05-11 — 2026-07-04
glm-4.6	unknown	13	23.4M	481	78%	1.8M	2025-11-29 — 2025-12-03
gpt-5-codex-mini	unknown	6	19.1M	523	81%	3.2M	2025-11-08 — 2025-11-09
glm-5.3	medium	1	18.2M	185	96%	18.2M	2026-08-27 — 2026-08-27
glm-5.1	xhigh	7	11.3M	150	97%	1.6M	2026-07-25 — 2026-07-29
gpt-5.2	high	2	11.0M	217	96%	5.5M	2026-02-20 — 2026-02-20
gpt-5.4-mini	medium	1	10.9M	192	93%	10.9M	2026-04-14 — 2026-04-14
gpt-5.1-codex-mini	unknown	6	8.8M	274	88%	1.5M	2025-11-19 — 2025-12-24
gpt-5.6-luna	medium	24	8.0M	264	81%	335K	2026-08-25 — 2026-09-07
gpt-5.1	unknown	2	6.9M	165	96%	3.4M	2025-12-11 — 2025-12-11
glm-5.2	unknown	3	3.8M	91	92%	1.3M	2026-08-06 — 2026-08-14
glm-5.3	unknown	1	3.8M	69	95%	3.8M	2026-08-15 — 2026-08-15
gpt-6-astra	high	1	3.2M	57	96%	3.2M	2026-09-07 — 2026-09-07
glm-5-turbo	medium	3	2.1M	81	95%	706K	2026-04-04 — 2026-08-24
gpt-5.6-luna	low	5	509K	34	69%	102K	2026-08-26 — 2026-08-27
gpt-5.6-terra	low	1	358K	9	83%	358K	2026-09-04 — 2026-09-04
gpt-5.5	low	1	52K	2	53%	52K	2026-05-15 — 2026-05-15
glm-4.5-flash	unknown	3	49K	3	34%	16K	2026-05-09 — 2026-05-09
(unknown)	unknown	2	0	0	—	0	2026-07-27 — 2026-07-27
glm-5-turbo	high	1	0	4	—	0	2026-08-23 — 2026-08-23
glm-5.3	low	1	0	1	—	0	2026-08-22 — 2026-08-22
gpt-4o-mini	off	1	0	1	—	0	2026-05-09 — 2026-05-09

Расходы по моделям и агентам

Оценка по тарифам OpenRouter, а не фактические расходы по подпискам codex и z.ai; внутри — недельная динамика, распределения за 30 дней и таблица цен.

Cost = input×in + cached×cache + output×out (USD за 1M токенов). Pay-per-token применяется ко всем агентам, включая подписочные codex и z.ai («как если бы платил за токен»). Всего: $16K; без цены (вся история) — 0.0% токенов, их расход не учтён.

По SOTA-моделям, $/нед (стек)

Расходы по моделям (30 дн.)

По агентам, $/нед (стек)

Состав: Input / Cache / Output (30 дн.)

Цены на модели

USD за 1M токенов. Источник — официальный прайс-лист вендора (OpenAI — openai.com/api/pricing, GLM — docs.z.ai, сверено 2026-08-20; прочие — OpenRouter, выборка 2026-07-13), без скидок реселлеров. «Расход 30д» — последние 30 дней, «Расход всего» — весь накопленный период, «Доля» — от расхода за весь период.

Модель	Input	Cached	Cache write	Output	Расход 30д	Расход всего	Доля
gpt-5.5	$5.000	$0.500	—	$30.000	$28.70	$7 331.45	45.1%
gpt-5.6-sol	$5.000	$0.500	$5.000	$30.000	$2 149.25	$3 443.68	21.2%
gpt-5.4	$2.500	$0.250	—	$15.000	—	$1 083.52	6.7%
gpt-5.3-codex	$1.750	$0.175	—	$14.000	—	$914.81	5.6%
glm-5.2	$0.930	$0.180	—	$3.000	$33.43	$784.58	4.8%
gpt-5.6-terra	$2.000	$0.200	$2.500	$12.000	$508.24	$727.13	4.5%
glm-5.1	$0.966	$0.179	—	$3.036	$2.81	$556.97	3.4%
gpt-5.2-codex	$1.750	$0.175	—	$14.000	—	$324.18	2.0%
glm-5.3	$1.400	$0.260	—	$4.400	$245.34	$245.34	1.5%
gpt-5.2	$1.750	$0.175	—	$14.000	—	$157.09	1.0%
gpt-5-codex	$1.250	$0.125	—	$10.000	—	$143.92	0.9%
gpt-5.1-codex	$1.250	$0.130	—	$10.000	—	$128.43	0.8%
glm-5	$0.600	$0.120	—	$1.920	—	$126.52	0.8%
gpt-5.1-codex-max	$1.250	$0.125	—	$10.000	—	$87.00	0.5%
gpt-6-astra	$10.000	$1.000	$12.500	$50.000	$55.25	$55.25	0.3%
glm-4.7	$0.400	$0.080	—	$1.750	—	$29.45	0.2%
glm-5-turbo	$1.200	$0.240	—	$4.000	$0.64	$27.86	0.2%
gpt-5	$1.250	$0.125	—	$10.000	—	$18.90	0.1%
gpt-5.6-luna	$0.200	$0.020	$0.250	$1.200	$18.35	$18.35	0.1%
gpt-5-codex-mini	$1.500	$0.375	—	$6.000	—	$12.24	0.1%
glm-5.3-flash	$0.150	$0.030	—	$0.500	$8.17	$8.17	0.1%
gpt-5.4-mini	$0.750	$0.075	—	$4.500	—	$7.49	0.0%
glm-4.6	$0.430	$0.080	—	$1.750	—	$3.80	0.0%
gpt-5.1	$1.250	$0.125	—	$10.000	—	$1.57	0.0%
deepseek-v4-flash	$0.140	$0.003	—	$0.280	$0.43	$1.50	0.0%
deepseek-v4-pro	$0.435	$0.004	—	$0.870	—	$1.12	0.0%
gpt-5.1-codex-mini	$0.250	$0.025	—	$2.000	—	$0.62	0.0%
glm-4.5-flash	$0.100	$0.020	—	$0.400	—	$0.00	0.0%
gpt-4o-mini	$0.150	$0.075	—	$0.600	—	—	—
gpt-6-astra-pro	$10.000	$1.000	—	$50.000	—	—	—

Токены vs длина сессии

Зависимость стоимости сессии (в токенах) от числа ходов (assistant_turns = вызовы модели). Логарифмические оси: на log-log степенная зависимость = прямая, наклон = степени (1=линейная, 2=квадратичная). Степенная: tokens ≈ 14,980 × turns^1.34 (R²=0.93 в log-log). Экспонента R²=0.35 (semi-log) — степенная заметно лучше. n=3113. По агентам: codex p=1.28, pi p=1.43, opencode p=1.28, kilo p=1.37, omp p=1.40, zcode p=1.78. Вывод: зависимость суперлинейная (p=1.34, не экспоненциальная).

Scatter: ходы × токены (log-log), цвет по агенту. Линии — регрессии.

Токенов на ход по корзинам длины сессии

Самые «тяжёлые» сессии

Топ-15 по потреблению токенов. Длинные сессии (много вызовов модели) — главный кандидат на оптимизацию.

Агент	Дата	Проект	Модель	Вызовов	Длит.	Токены
pi	2026-07-08 05:22:43	.ai_sync	glm-5.2 · high	926	84.0 ч	486.7M
codex	2026-07-01 11:54:22	stocks2	gpt-5.5 · high	3 549	123.4 ч	484.3M
codex	2026-07-13 05:11:14	stocks2	gpt-5.6-sol · medium	2 855	78.8 ч	358.2M
codex	2026-05-26 03:39:46	stocks2	gpt-5.5 · xhigh	2 632	119.2 ч	357.4M
codex	2026-05-28 05:55:02	TasK	gpt-5.5 · xhigh	2 382	68.9 ч	339.1M
pi	2026-06-20 04:30:34	Забор, навес, пол в предбаннике	glm-5.2 · high	1 148	70.6 ч	317.7M
codex	2026-04-16 03:37:38	TasK	gpt-5.4 · high	3 586	31.4 ч	274.0M
pi	2026-07-19 07:49:42	coding-standard	glm-5.2 · max	1 469	122.0 ч	272.0M
codex	2026-06-22 11:35:19	stocks2	gpt-5.5 · high	1 631	49.9 ч	223.0M
codex	2026-04-17 11:58:36	TasK	gpt-5.4 · xhigh	2 813	50.3 ч	221.1M
codex	2026-05-08 08:48:16	TasK	gpt-5.5 · xhigh	1 583	42.1 ч	216.4M
codex	2026-05-13 10:28:17	TasK	gpt-5.5 · xhigh	1 511	172.7 ч	204.9M
pi	2026-06-19 14:40:48	task-orchestrator	glm-5.2 · high	707	120.1 ч	200.3M
codex	2026-05-06 05:29:18	TasK	gpt-5.5 · xhigh	1 429	34.4 ч	191.7M
codex	2026-07-11 08:16:15	task-orchestrator	gpt-5.6-sol · medium	1 578	127.6 ч	189.9M

Недавние сессии

Последние 15 запусков.

Агент	Дата	Проект	Модель	Вызовов	Токены
codex	2026-09-08 17:48:20	TasK	gpt-5.6-sol	34	3.8M
pi	2026-09-08 17:32:45	TasK	gpt-5.6-luna	95	6.9M
pi	2026-09-08 17:10:48	TasK	gpt-5.6-luna	12	198K
pi	2026-09-08 16:55:02	TasK	gpt-5.6-sol	30	1.2M
pi	2026-09-08 16:43:10	TasK	gpt-5.6-sol	11	277K
pi	2026-09-08 16:43:10	TasK	gpt-5.6-luna	14	316K
pi	2026-09-08 16:27:12	TasK	gpt-5.6-sol	44	2.1M
pi	2026-09-08 16:27:07	stocks2	gpt-5.6-sol	49	2.0M
pi	2026-09-08 16:24:13	TasK	gpt-5.6-terra	7	118K
pi	2026-09-08 14:57:50	coding-standard	gpt-6-astra	43	558K
zcode	2026-09-08 04:59:43	OldPhones	glm-5.3-flash	5	2.7M
pi	2026-09-08 02:11:12	stocks2	glm-5.3-flash	105	6.4M
pi	2026-09-07 13:40:13	Забор, навес, пол в предбаннике	gpt-6-astra	139	12.5M
pi	2026-09-07 05:24:53	stocks2	gpt-5.6-sol	16	337K
pi	2026-09-07 05:15:19	stocks2	gpt-5.6-sol	18	447K

Исследования расхода токенов

Агрегированные метрики показывают сигнал, а отчёты по конкретным сессиям помогают проверять гипотезы о его причинах. Совпадение динамики не доказывает причинную связь. Ссылки ведут на очищенные копии без встроенных промптов, превью и приватных путей.

Отчёт Codex · 2026-07-08 → Отчёт pi · 2026-07-08 → Ретроспектива TasK · 2026-08-08 → Аудит OMP · TasK/codexcli · 2026-08-13 → Аудит OMP · TasK/codexcli · 2026-08-14 · PR #2829 →

Как это считается и ограничения

Источники

pi: ~/.pi/agent/sessions/<project>/*.jsonl. Токены суммируются по каждому сообщению ассистента (usage). Контекст: input (без кэша), cacheRead, output, totalTokens.
omp: ~/.omp/agent/sessions/<project>/*.jsonl. Формат и подсчёт совпадают с pi: usage каждого ответа ассистента, input без кэша и отдельный cacheRead.
codex: ~/.codex/sessions/YYYY/MM/DD/rollout-*.jsonl. Расход суммируется из last_token_usage по уникальным ходам. Подряд идущие дубли token_count схлопываются по изменению накопительного total; сброс cumulative-счётчика не теряет уже учтённые ходы. У сабагентов вычитается унаследованный префикс token-событий родителя. Контекст: input (включая кэш), cached_input_tokens, output, reasoning_output_tokens.
opencode: ~/.local/share/opencode/opencode.db (SQLite). Суммируются message.data.tokens по ассистентским сообщениям каждой сессии: input (без кэша), output, reasoning, cache.read.
kilo (kilocode): два формата, оба пишут в источник kilo. Старый (VS Code): задачи в globalStorage/kilocode.kilo-code/tasks/*, токены из ui_messages.json (записи api_req_started): tokensIn (включая кэш), cacheReads, tokensOut. Новый (standalone CLI): ~/.local/share/kilo/kilo.db — сумма message.data.tokens по ассистентским сообщениям; в базе input без кэша, поэтому при сборе нормализуется под ту же конвенцию «input включает кэш». Пересечения форматов нет: старый — задачи VS Code расширения, новый — сессии CLI.

Нормализация состава токенов

Чтобы состав «кэш / ввод без кэша / вывод» складывался одинаково для всех агентов: для codex и kilo из input вычитается cached (т.к. их input уже включает кэш); для pi, omp и opencode input уже без кэша.
«Вызовы модели» у codex = уникальные ходы после схлопывания подряд идущих дублей и вычитания унаследованного префикса сабагента; у pi и omp — ответы ассистента с usage; у opencode и kilo (новый формат) — ассистентские сообщения с tokens; у kilo (старый формат) — записи api_req_started.
Сбор инкрементальный (по mtime+size). Пересобрать всё: php collect.php --full. Бэкфилл вызовов тулов/скилов/MCP: php collect.php --repair-tool-usage.
Скилы и MCP: «скил» — загрузка SKILL.md для использования: у opencode — явный tool skill; у pi/omp — toolCall read с путём к SKILL.md; у codex — полное чтение exec-командой (cat/head/sed -n '1,Np'). Разработка и инспекция не считаются использованием: если в сессии скил записывается/правится (apply_patch на SKILL.md, редирект/tee у codex, edit/write у pi/omp), его чтения в этой сессии исключаются; grep/rg, выборочные диапазоны строк, git diff и упоминания-ссылки не учитываются вовсе. «MCP» — тулы с полем namespace="mcp__…" или префиксом mcp__<server>__ у codex и <server>_<tool> у opencode. Встроенные инструменты (bash/read/exec_command/…) собираются как kind=tool и в дашборд не выводятся.
Ограничения скилов/MCP: полная загрузка скила в сессии, разрабатывающей смежную функциональность без правки самого скила, может остаться в «использовании» (различить намерения по журналу команд нельзя); пути с пробелами до SKILL.md в codex-командах не распознаются; у kilo (старый VS Code формат) имена тулов не записываются вовсе; MCP у pi/omp сейчас не настроен; сессии, чьи исходные журналы уже удалены агентами, сохраняют прежний подсчёт вызовов (покрытие показано рядом с заголовком секции).
kilocode: часть истории утеряна безвозвратно — у Kilo Code была включена авто-очистка (autoPurge: завершённые задачи стирались через 30 дней, незавершённые — через 7). Большинство старых задач удалено до начала сбора; выжили только ~27 недавних. Сбор по крону теперь накапливает историю и защищает от будущих зачисток, но уже удалённое не восстановить.