核心用法
Token Cost Estimator 是一款针对 Claude/OpenClaw 用户的本地成本分析工具，通过解析 ~/.openclaw/agents 下的 JSONL 会话转录文件，估算真实 API 调用成本。用户只需运行提供的 Python 脚本，即可遍历所有 Agent 的历史会话，统计输入/输出 token 量，并按 Anthropic 官方定价（Opus/Sonnet 双档）计算费用。
关键计算逻辑：
- 上下文重发成本：脚本核心创新在于模拟了对话的累积特性——每一轮新消息都会将完整历史作为输入重新发送，这是 API 计费的最大隐性成本。
- 缓存命中率模拟：支持 60%-90% 缓存命中场景计算，缓存读取价格仅为标准输入的 12.5%。
- 字符到 token 转换：采用保守的 4:1 字符/token 估算比。
显著优点
1. 数据主权：完全本地运行，敏感会话数据不离境。
2. 真实成本透视：揭示「50 轮对话 = 1250 轮等效输入」的计费真相，打破「按轮计费」直觉误区。
3. 订阅决策支持：内置 Claude Max ($100/$200) 与 API 按量计费的盈亏平衡分析框架。
潜在局限与风险
| 局限 | 说明 |
|------|------|
| 估算偏差 | 未计入系统提示、工具定义、内部重试，实际成本通常为估算值的 1.5-2x |
| 路径硬编码 | 依赖 OpenClaw 特定目录结构，其他平台无法直接使用 |
| 定价时效性 | PRICING 字典需手动维护，Anthropic 调价后失效 |
| 缓存不确定性 | 60%-90% 为经验区间，实际命中率因 prompt 结构而异 |
| OAuth 政策风险 | 明确指出 Anthropic 已限制第三方工具的 OAuth token 使用，订阅方案可行性存疑 |
适合人群
- 重度 Claude 用户：月 API 支出超过 $100，需验证订阅是否划算
- 多 Agent 管理者：同时运行多个 OpenClaw Agent，需全局成本视图
- 成本敏感型开发者：在 Opus 与 Sonnet 之间做性价比权衡
常规风险提示
- 执行风险：脚本直接读取用户主目录文件，需确认来源可信
- 隐私残留：虽为本地处理，但转录文件可能包含敏感对话内容
- 策略合规：依赖 OpenClaw 的非官方实现，未来目录结构变更可能导致失效