Потребление токенов
Период: 2025-09-16 — 2026-07-25.
Всего токенов
26.70B
26 701 090 274 по всем агентам
Из них по агентам
Сессий
1 827
codex 1 287 · pi 301 · opencode 197 · kilo 27 · omp 15
Вызовов модели
275 219
codex 202 046 · pi 55 364 · opencode 13 903 · kilo 3 119 · omp 787
Ср. токенов / сессию
14.6M
медианная сессия обычно меньше — есть длинные выбросы
Текущая неделя
2026-07-20 — 2026-07-26
-73% к прошлой неделе
Токены
399.4M
codex 42% · pi 37% · omp 21%
glm-5.2 45% · glm-5.1 13% · gpt-5.6-sol 1% · остальные 41%
Сессий
39
codex 38% · pi 23% · omp 38%
Вызовов
3254
codex 44% · pi 32% · omp 24%
glm-5.2 39% · glm-5.1 17% · gpt-5.6-sol 1% · остальные 43%
Токены по неделям
Столбцы — суммарные токены за неделю по всем агентам.
Сессий по неделям
Количество запусков сессий по агентам.
Состав токенов по неделям
Кэш за посл. 30 дн. (все)
Состав токенов по агентам
codex
Кэш за посл. 30 дн.
pi
Кэш за посл. 30 дн.
opencode
Кэш за посл. 30 дн.
kilo
Кэш за посл. 30 дн.
omp
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: 76.9%.
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.
Общее время работы в неделю
Суммарное время автономной работы агентов (часы), по неделям.
За посл. 30 дн.
Максимальное время работы агента
Самый длинный цикл автономной работы (минуты), по неделям. Показывает, как долго агент может работать без вмешательства.
За посл. 30 дн.
Максимальное время работы по моделям
Самый длинный цикл (минуты), по неделям, по топ-моделям.
За посл. 30 дн.
Время работы агента
Среднее время автономной работы агента от промпта пользователя до следующего промпта (минуты), по неделям.
За посл. 30 дн.
Общее время работы по моделям
Суммарное время автономной работы (часы), по неделям. «Остальные»: gpt-5.2-codex, glm-5, gpt-5-codex, gpt-5.1-codex, gpt-5.2, gpt-5.1-codex-max, gpt-5.6-terra, gpt-5, glm-5-turbo, gpt-5.4-mini, glm-4.7, glm-4.6, gpt-5-codex-mini, gpt-5.1-codex-mini, gpt-5.1, glm-4.5-flash, gpt-4o-mini.
За посл. 30 дн.
Время работы по моделям
Среднее время автономной работы (минуты), по неделям. «Остальные»: gpt-5.2-codex, glm-5, gpt-5-codex, gpt-5.1-codex, gpt-5.2, gpt-5.1-codex-max, gpt-5.6-terra, gpt-5, glm-5-turbo, gpt-5.4-mini, glm-4.7, glm-4.6, gpt-5-codex-mini, gpt-5.1-codex-mini, gpt-5.1, glm-4.5-flash, gpt-4o-mini.
За посл. 30 дн.
Эффективность: токены vs строки кода
Линия «Токенов на строку» — целевой KPI (правая ось): меньше = эффективнее. Строки — из соседнего GitHub-дашборда: add+del по не-merge коммитам, без массовых импортов (upstream/theme).
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).| # | Проект | Токены | Разбивка | Сессий | Вызовов | Доля | Последняя |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | TasKкод | 16.86B | 976 | 180 749 | 63.1% | 2026-07-25 16:46:30 | |
| 2 | stocks2код | 3.38B | 287 | 28 427 | 12.7% | 2026-07-21 04:26:24 | |
| 3 | task-orchestratorкод | 2.29B | 217 | 25 411 | 8.6% | 2026-07-25 12:40:14 | |
| 4 | .ai_syncне код | 1.36B | 95 | 10 214 | 5.1% | 2026-07-25 03:33:34 | |
| 5 | prikotov.proне код | 776.3M | 60 | 9 882 | 2.9% | 2026-07-24 11:51:56 | |
| 6 | Забор, навес, пол в предбанникене код | 651.5M | 20 | 3 138 | 2.4% | 2026-07-24 15:06:12 | |
| 7 | coding-standardкод | 499.5M | 36 | 5 368 | 1.9% | 2026-07-25 15:28:04 | |
| 8 | TInvestSkillsкод | 385.4M | 92 | 6 737 | 1.4% | 2026-07-04 05:36:44 | |
| 9 | stocksкод | 282.8M | 13 | 2 464 | 1.1% | 2026-06-28 04:37:33 | |
| 10 | MyProjectsне код | 73.9M | 7 | 979 | 0.3% | 2026-05-06 03:45:15 | |
| 11 | todo-mdкод | 44.9M | 5 | 519 | 0.2% | 2026-07-25 13:01:53 | |
| 12 | artifactsкод | 43.5M | 1 | 371 | 0.2% | 2026-05-25 16:15:45 | |
| 13 | symfony-ddd-ai-skeletonкод | 36.7M | 2 | 578 | 0.1% | 2026-06-10 01:53:08 | |
| 14 | git-workflowкод | 10.6M | 3 | 236 | 0.0% | 2026-06-04 05:18:04 | |
| 15 | Developmentне код | 3.1M | 1 | 95 | 0.0% | 2025-12-03 09:43:41 | |
| 16 | task-agents-playbookкод | 439K | 1 | 21 | 0.0% | 2026-02-17 09:46:28 | |
| 17 | (tmp/mnt)не код | 146K | 6 | 7 | 0.0% | 2026-06-01 04:32:11 | |
| 18 | dpне код | 60K | 2 | 19 | 0.0% | 2026-05-21 02:27:02 | |
| 19 | emptyне код | 55K | 3 | 4 | 0.0% | 2026-06-10 14:29:27 |
Токены по моделям × уровню рассуждений
«Остальные»: gpt-5.4, gpt-5.2-codex, glm-5, gpt-5-codex, gpt-5.1-codex, gpt-5.2, gpt-5.1-codex-max, gpt-5.6-terra, gpt-5, glm-5-turbo, gpt-5.4-mini, glm-4.7, glm-4.6, gpt-5-codex-mini, gpt-5.1-codex-mini, gpt-5.1, glm-4.5-flash, gpt-4o-mini.
Доля по парам (30 дн.)
| Модель | Рассужд. | Сессий | Токены | Вызовов | Кэш | Ср./сесс. | Период |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| gpt-5.5 | xhigh | 405 | 7.32B | 62 597 | 97% | 18.1M | 2026-04-24 — 2026-07-09 |
| gpt-5.3-codex | high | 145 | 3.38B | 29 937 | 97% | 23.3M | 2026-02-06 — 2026-03-23 |
| gpt-5.5 | high | 217 | 2.47B | 21 528 | 96% | 11.4M | 2026-05-03 — 2026-07-06 |
| glm-5.2 | high | 50 | 1.83B | 8 554 | 96% | 36.6M | 2026-06-12 — 2026-07-24 |
| gpt-5.4 | high | 55 | 1.55B | 17 748 | 94% | 28.2M | 2026-03-20 — 2026-04-17 |
| glm-5.1 | high | 102 | 1.02B | 19 303 | 97% | 10.0M | 2026-04-28 — 2026-07-24 |
| gpt-5.4 | xhigh | 25 | 822.5M | 11 704 | 96% | 32.9M | 2026-04-16 — 2026-04-23 |
| gpt-5.2-codex | unknown | 85 | 749.4M | 10 273 | 96% | 8.8M | 2025-12-19 — 2026-01-23 |
| glm-5.1 | medium | 72 | 689.6M | 12 700 | 96% | 9.6M | 2026-03-28 — 2026-04-28 |
| 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 |
| gpt-5.6-sol | medium | 6 | 563.2M | 4 648 | 98% | 93.9M | 2026-07-11 — 2026-07-16 |
| glm-5.2 | max | 27 | 533.7M | 3 310 | 96% | 19.8M | 2026-07-11 — 2026-07-25 |
| 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-5.1-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 | 47 | 232.8M | 3 980 | 92% | 5.0M | 2026-03-29 — 2026-04-08 |
| glm-5 | medium | 9 | 163.6M | 2 593 | 97% | 18.2M | 2026-03-28 — 2026-04-07 |
| gpt-5.6-terra | high | 13 | 143.1M | 1 215 | 93% | 11.0M | 2026-07-22 — 2026-07-25 |
| gpt-5.3-codex | medium | 4 | 100.3M | 903 | 96% | 25.1M | 2026-03-16 — 2026-03-23 |
| gpt-5.6-terra | medium | 3 | 93.3M | 859 | 97% | 31.1M | 2026-07-11 — 2026-07-18 |
| gpt-5.4 | medium | 5 | 84.2M | 735 | 91% | 16.8M | 2026-03-16 — 2026-03-30 |
| 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 |
| glm-5-turbo | unknown | 15 | 70.4M | 1 027 | 96% | 4.7M | 2026-03-25 — 2026-03-26 |
| gpt-5.6-sol | low | 3 | 63.9M | 523 | 99% | 21.3M | 2026-07-19 — 2026-07-19 |
| 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-5.1 | max | 1 | 37.4M | 344 | 95% | 37.4M | 2026-07-21 — 2026-07-21 |
| glm-4.7 | unknown | 8 | 35.5M | 578 | 67% | 4.4M | 2026-01-15 — 2026-01-29 |
| 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-5.6-terra | xhigh | 1 | 21.7M | 177 | 97% | 21.7M | 2026-07-25 — 2026-07-25 |
| gpt-5-codex-mini | unknown | 6 | 19.1M | 523 | 81% | 3.2M | 2025-11-08 — 2025-11-09 |
| 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-5.1 | unknown | 2 | 6.9M | 165 | 96% | 3.4M | 2025-12-11 — 2025-12-11 |
| glm-5.1 | xhigh | 2 | 5.2M | 65 | 98% | 2.6M | 2026-07-25 — 2026-07-25 |
| gpt-5.6-sol | high | 1 | 2.1M | 31 | 95% | 2.1M | 2026-07-24 — 2026-07-24 |
| 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 |
| glm-5-turbo | medium | 1 | 6K | 1 | 100% | 6K | 2026-04-04 — 2026-04-04 |
| gpt-4o-mini | off | 1 | 0 | 1 | — | 0 | 2026-05-09 — 2026-05-09 |
Расходы по моделям и агентам
Cost = input×in + cached×cache + output×out (цены OpenRouter, USD за 1M токенов). Pay-per-token для всех агентов, включая codex/z.ai по подписке («как если бы платил за токен»). Всего: $12K.
По SOTA-моделям, $/нед (стек)
По агентам, $/нед (стек)
Расходы по моделям (30 дн.)
Состав: Input / Cache / Output (30 дн.)
Цены на модели
USD за 1M токенов. Источник — OpenRouter (выборка 2026-07-13). «Расход 30д» — последние 30 дней, «Расход всего» — весь накопленный период, «Доля» — от расхода за весь период.
| Модель | Input | Cached | Output | Расход 30д | Расход всего | Доля |
|---|---|---|---|---|---|---|
| gpt-5.5 | $5.000 | $0.500 | $30.000 | $1 160.67 | $7 302.75 | 59.7% |
| gpt-5.4 | $2.500 | $0.250 | $15.000 | — | $1 083.52 | 8.9% |
| gpt-5.3-codex | $1.750 | $0.175 | $14.000 | — | $914.81 | 7.5% |
| gpt-5.6-sol | $5.000 | $0.500 | $30.000 | $711.54 | $711.54 | 5.8% |
| glm-5.2 | $0.930 | $0.180 | $3.000 | $431.92 | $658.24 | 5.4% |
| glm-5.1 | $0.966 | $0.179 | $3.036 | $13.87 | $520.08 | 4.3% |
| gpt-5.2-codex | $1.750 | $0.175 | $14.000 | — | $324.18 | 2.7% |
| gpt-5.2 | $1.750 | $0.175 | $14.000 | — | $157.09 | 1.3% |
| gpt-5-codex | $1.250 | $0.125 | $10.000 | — | $143.92 | 1.2% |
| gpt-5.1-codex | $1.250 | $0.130 | $10.000 | — | $128.43 | 1.1% |
| glm-5 | $0.600 | $0.120 | $1.920 | — | $126.52 | 1.0% |
| gpt-5.1-codex-max | $1.250 | $0.125 | $10.000 | — | $87.00 | 0.7% |
| glm-5-turbo | $1.200 | $0.240 | $4.000 | — | $20.79 | 0.2% |
| gpt-5 | $1.250 | $0.125 | $10.000 | — | $18.90 | 0.2% |
| gpt-5-codex-mini | $1.500 | $0.375 | $6.000 | — | $12.24 | 0.1% |
| gpt-5.4-mini | $0.750 | $0.075 | $4.500 | — | $7.49 | 0.1% |
| glm-4.7 | $0.400 | $0.080 | $1.750 | — | $6.76 | 0.1% |
| glm-4.6 | $0.430 | $0.080 | $1.750 | — | $3.80 | 0.0% |
| gpt-5.1 | $1.250 | $0.130 | $10.000 | — | $1.60 | 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 | — | — | — |
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 ≈ 14,332 × turns^1.33 (R²=0.93 в log-log). Экспонента R²=0.35 (semi-log) — степенная заметно лучше. n=1818. По агентам: codex p=1.27, pi p=1.50, opencode p=1.28, kilo p=1.26, omp p=1.50. Вывод: зависимость суперлинейная (p=1.33, 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 | 2026-07-25 16:46:30 | TasK | gpt-5.6-terra | 27 | 1.6M |
| codex | 2026-07-25 16:46:23 | TasK | gpt-5.6-terra | 34 | 2.5M |
| codex | 2026-07-25 15:57:44 | TasK | gpt-5.6-terra | 126 | 18.5M |
| omp | 2026-07-25 15:28:04 | coding-standard | glm-5.1 | 60 | 5.1M |
| omp | 2026-07-25 13:01:53 | todo-md | glm-5.2 | 67 | 6.9M |
| omp | 2026-07-25 13:00:38 | coding-standard | glm-5.1 | 5 | 123K |
| codex | 2026-07-25 12:41:48 | TasK | gpt-5.6-terra | 177 | 21.7M |
| omp | 2026-07-25 12:40:14 | task-orchestrator | glm-5.2 | 111 | 15.1M |
| omp | 2026-07-25 09:39:13 | task-orchestrator | glm-5.2 | 13 | 521K |
| omp | 2026-07-25 04:13:15 | task-orchestrator | glm-5.2 | 67 | 6.8M |
| omp | 2026-07-25 03:33:34 | .ai_sync | glm-5.2 | 64 | 5.7M |
| omp | 2026-07-25 02:58:28 | task-orchestrator | glm-5.2 | 54 | 5.6M |
| omp | 2026-07-24 15:06:12 | Забор, навес, пол в предбаннике | glm-5.2 | 52 | 5.4M |
| omp | 2026-07-24 14:57:57 | .ai_sync | glm-5.2 | 80 | 7.9M |
| pi | 2026-07-24 14:30:20 | coding-standard | glm-5.1 | 156 | 10.7M |
Ресёрч: разбор трат токенов
Подробные статичные отчёты-исследования расхода токенов (снимки за период) — графики, кластеры, выводы и рекомендации. Вшитые промпты/превью/пути вычищены для публикации.
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. - codex:
~/.codex/sessions/YYYY/MM/DD/rollout-*.jsonl. Берётся финальный накопительныйtotal_token_usageиз последнего событияtoken_count. Контекст: input (включая кэш), cached_input_tokens, output, reasoning_output_tokens. - opencode:
~/.local/share/opencode/opencode.db(SQLite). Суммируютсяmessage.data.tokensпо ассистентским сообщениям каждой сессии: input (без кэша), output, reasoning, cache.read. - kilo (kilocode, форк Roo/Cline): задачи в
globalStorage/kilocode.kilo-code/tasks/*. Токены — изui_messages.json(записиapi_req_started): tokensIn (включая кэш), cacheReads, tokensOut. cwd — из блокаWorkspace Directory (...).
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 и opencode input уже без кэша.
- «Вызовы модели» у codex = число событий
token_countс данными, у pi — число ответов ассистента сusage. - Сбор инкрементальный (по mtime+size). Пересобрать всё:
php collect.php --full. - 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.