核心用法
OpenClaw Usage Dashboard 是一个纯 Python 脚本，用于生成本地交互式 HTML 仪表板，无需外部服务即可分析多 LLM 提供商的 API 使用数据。它直接读取 OpenClaw 会话转录文件，支持 30+ 模型（Anthropic、OpenAI、Google、Moonshot、Mistral、Cohere、Groq），内置实时定价数据。
触发条件：用户询问 API 成本、token 用量、模型支出、配额/速率限制、按模型或时间段的使用情况，或需要成本概览仪表板时激活。关键词包括 "usage dashboard"、"API kosten"、"token verbrauch"、"cost dashboard" 等。
运行方式：
- 真实数据模式：
python3 scripts/usage-dashboard-generic.py [output.html]（默认读取~/.openclaw/agents/main/sessions/） - 演示模式：
python3 scripts/usage-dashboard-generic.py [output.html] --demo（生成 30 天模拟数据）
显著优点
1. 零依赖部署：仅需 Python 3.8+ 标准库，无需 pip install
2. 隐私优先：完全本地处理，会话数据不上传任何外部服务
3. 多提供商统一视图：支持 7 家主流 LLM 提供商，内置实时定价
4. 丰富可视化：成本 KPI、配额仪表盘、环形图、时序 sparkline、堆叠柱状图、可切换表格/图表视图
5. 实用功能：预算追踪器（localStorage 持久化）、CSV 导出、提供商筛选
6. 可扩展性：通过编辑 PRICES 字典即可添加新模型和自定义定价
潜在缺点与局限性
1. Anthropic 配额需 API Key：实时 5 小时/7 天速率限制仪表板需要 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量
2. 本地文件依赖：依赖 OpenClaw 会话转录文件结构，若用户修改存储路径需手动设置 OPENCLAW_ROOT
3. 定价维护负担：LLM 提供商频繁调整价格，需定期更新 PRICES 字典或 references/prices.md
4. 无实时 API 轮询：基于历史会话文件分析，非实时监控
5. 单一输出格式：仅生成 HTML，无 API/JSON 输出选项供其他工具集成
适合人群
- 使用 OpenClaw 管理多 LLM 密钥的开发者与团队
- 需要精细化成本控制与预算追踪的技术负责人
- 关注 API 隐私、希望避免云服务的敏感数据用户
- 德语区用户（内置德语触发词支持）
常规风险
- 数据泄露风险低：纯本地处理，但生成的 HTML 文件可能包含敏感成本数据，需妥善保管
- 定价过时风险：若未定期更新，成本估算可能偏离实际账单
- 路径遍历风险：脚本读取本地文件系统，需确保
OPENCLAW_ROOT环境变量未被恶意注入