LeemanCheung/dsh-token-usage
Persistent token usage records and dashboard for DeepSeek Harness
Listed
10
Usage
Bundle verified
What it does
Local-first four-bucket Token observability: persistent session/provider/model/day dashboards, trends, budget and anomaly signals, public-rate estimates, safe aggregate exports, and explicit opt-in usage or session-trajectory analysis.
Best for
- Individuals tracking persistent token usage by session, provider, model, and UTC day.
- Users monitoring token budgets, recent anomalies, cache use, compression, and route concentration.
- Teams needing aggregate JSON or CSV exports without session titles or conversation bodies.
- Users who explicitly initiate model-assisted usage or session-trajectory analysis with bounded evidence.
Not ideal for
- Accounting workflows that require provider-authoritative bills, real-time exchange rates, or complete price coverage.
- Organizations needing personnel, team, department, cost-center, or behavioral-profile dimensions.
- Users requiring trajectory-report synchronization across browsers or more than 24 reports in one browser profile.
- Analyses requiring separate token buckets for system, user, history, retrieval, tool, or subagent input.
README
dsh-token-usage
面向 DeepSeek Harness 的本地优先 Token 可观测性、预算与轨迹审计插件。
持久统计四类 provider Token bucket，提供趋势、预算、公开费率估算、聚合导出，并通过模型目录当前选中的已接入路由按需生成用量和会话轨迹报告。
功能全景 · 功能截图 · 安装 · AI 用量分析 · 轨迹分析 · 已知限制
截图采集自当前 DSH 界面；采集前已将用量、日期、路由与报告内容替换为明确标注的示例数据，不对应真实会话、模型配置或账单。
🗺️ 功能全景
| 领域 | 已实现能力 |
|---|---|
| 精确记账 | 分别记录未缓存输入、输出、缓存读取与缓存写入；reasoningTokens 已包含在输出中，不重复计算。流式 usage 先作为临时值，最终消息在同一 attempt 内覆盖它；重试与上下文压缩独立计数。 |
| 多维聚合 | 以 provider / model、会话与 UTC 日期聚合普通对话、每次重试和上下文压缩；旧用量无法归因时单独披露，不破坏总量守恒。 |
| 概览与活跃度 | 八项概览指标覆盖总量、输入、输出、缓存结构、公开费用、缓存读取避免费用、费率覆盖和有用量会话；30 周热力图支持四类 bucket 悬停与按日会话下钻。 |
| 趋势与数据质量 | 支持 7/30/90 日环比、活跃天数和峰值日；运行率、预算预测、异常检测与 AI 日趋势只在逐日 bucket 完整可靠时启用，避免旧版合成日期造成低估。 |
| 预算与异常 | 本机持久化滚动 30 日 Token 预算；按最近 7 个完整 UTC 日预测 30 日运行率，以中位数/MAD 稳健基线识别近期突增，并支持异常日下钻。 |
| Agent 效率 | 展示模型尝试数、每次尝试 Token、每百次尝试压缩数、精确压缩 Token 占比、缓存读取占输入、Top 1/Top 3 路由集中度和未归因比例。 |
| 公开价格估算 | 用静态公开费率计算已覆盖路由的 USD 估算与缓存读取避免费用，明确显示费率基准日、Token/路由覆盖和未覆盖项；不冒充 provider 账单。 |
| 模型与会话工作流 | 模型表支持按总 Token、公开费用、每次记录调用 Token 或缓存占比排序；会话表支持搜索、渐进展开、直接打开会话，轨迹分析操作固定在第一列。 |
| 聚合导出 | 导出不含会话正文和标题的 JSON v2、每日 CSV 与模型 CSV；CSV 单元格防公式注入，JSON/模型 CSV 带公开费率覆盖和已覆盖路由估算。 |
| AI 用量优化 | 使用目录自动预选的默认/首个路由，或改选任一当前可列出的已接入 provider/model，对总量、压缩、缓存、路由贡献、可靠日趋势、峰值和波动生成证据化建议；目录可刷新，单个 provider 枚举失败不影响其他路由。 |
| 会话轨迹分析 | 可从设置页会话列表或对话页标题操作区启动同一 Host 流程；同时支持 live 与冷会话，确定性分析调用节点、重试、压缩、工具可靠性、速率、生命周期和 Token 对账。 |
| 合规控制审计 | 配对审批请求与决定，统计单次允许、拒绝、取消、不可用、未闭合和孤立决策；单次决定不存在“永久允许”结果；独立的会话级 approval/policy 事件不在当前报告白名单中，因此持久策略明确标为不可用证据。报告强制区分观测证据、风险假设与不可用证据，不声称法律或认证结论。 |
| 实时分析进度 | 两类模型分析均显示准备/生成/整理阶段、等待时间、流块、字符数和输出 Token；provider usage 到达前明确标注估算值，到达后切换为精确值。最多同时维护 8 个请求级进度记录，结束即清理。 |
| 报告、导出与历史 | 使用 DSH Markdown 组件展示标题、列表、表格与代码；远程图片降级为链接、原始 HTML 转义为文本。两类报告均可导出；轨迹报告在当前浏览器配置中全局最多保存 24 条，界面按当前会话过滤查看并支持删除。 |
| 紧凑、响应式与可访问 UI | 跟随 DSH 中/英文界面并适配窄屏；大数字使用 K / M / B 且悬停保留精确值，轨迹摘要分为四组；加载状态提供 aria-live、aria-busy 和 reduced-motion 兼容。 |
| 历史预热与生命周期 | Host 启动后顺序预热可读历史并写入 projection cache，不阻塞插件启动；模型目录、调用与中止信号绑定当前 LLM service 生命周期。 |
| 隐私与边界校验 | 持久 projection 只保存统计数据；模型仅接收最小聚合 DTO 或白名单轨迹元数据。私有 RPC 只允许 loopback 页面，Client 会验证报告 schema、时间戳、bucket、节点、signed delta 与最大节点引用。 |
该插件如何工作，以及不做什么
- 被动账本，不拦截请求：Host 侧观察普通模型请求、重试和压缩事件，构建可恢复的会话统计 projection；预算、异常和建议只展示证据，不会阻止模型调用或改写路由。
- 按需 AI，不是后台画像：聚合用量分析和单会话轨迹报告都必须由用户显式启动；前者只发送有界聚合 DTO，后者只发送白名单事件元数据。提示词、回复、标题、路径、工具参数和原始 provider/model 不会进入模型证据。
- 估算不等于账单或合规结论：USD 数字只按本地静态公开费率计算，报告中的审批统计也只陈述观测到的事件与证据缺口；两者都不替代 provider 账单、策略执行或认证审计。
🖼️ 功能截图
趋势、效率、运行率与预算
AI 用量分析入口与模型热点
选择的路由只在用户点击生成后调用；目录失败可重试，也不会静默改用默认模型。
会话轨迹报告与浏览器本地历史
轨迹截图使用示例会话指标，展示限制在视口内的滚动预览、完成态摘要、Markdown 表格与导出；继续向下滚动可查看浏览器本地历史，不对应真实会话内容。
🚀 安装
dsh plugin --profile web add github:LeemanCheung/dsh-token-usage
安装后重启当前 dsh web 进程并刷新 http://127.0.0.1:3080，再打开 设置 → Token 用量。
Frequently Asked QuestionsFAQ
Use the verified command dsh plugin --profile default add github:LeemanCheung/dsh-token-usage in a DSH-enabled shell. The command resolves the public package metadata and keeps the plugin attached to the catalog identity shown on this page.
Compatibility follows the bundle and profile status shown above. If a profile is not detected, keep the plugin disabled there and check the repository documentation before enabling it in production.
The GitHub link and activity metadata are the source of truth for releases and maintenance. Revisit this page after a new release to confirm the catalog has observed the latest version.