#!/usr/bin/env python3 """Mide en qué se está yendo la cuota de Claude Code, sesión por sesión. Las transcripciones viven en ~/.claude/projects//.jsonl y cada respuesta del modelo trae su consumo exacto. Este guion las suma y las valora con la tarifa pública de la API, que sirve para comparar una práctica contra otra. python3 medir-consumo.py # resumen de todo python3 medir-consumo.py --sesiones # además, el detalle por sesión Ojo: sólo ve las sesiones de ESTA máquina, y sólo las que no haya limpiado todavía `cleanupPeriodDays` (30 días por omisión). """ import collections import glob import json import os import sys # La consola de Windows suele venir en cp1252, donde los emojis de los avisos no # existen: al imprimirlos Python corta con UnicodeEncodeError. Se pide que reemplace # lo que no pueda escribir en vez de fallar. (Reportado por María, 13-ago-2026.) def _salida_tolerante(): """Que stdout y stderr reemplacen lo que no puedan escribir, en vez de cortar.""" import io for nombre in ("stdout", "stderr"): canal = getattr(sys, nombre) try: canal.reconfigure(errors="replace") continue except (AttributeError, ValueError): pass # Python 3.6 no tiene reconfigure, y es justo donde más probable es toparse # con una consola en cp1252. try: setattr(sys, nombre, io.TextIOWrapper( canal.buffer, encoding=canal.encoding, errors="replace", line_buffering=True)) except Exception: pass _salida_tolerante() # Tarifa pública de la API en dólares por millón de tokens: # (entrada, salida, escribir al caché, leer del caché) TARIFA = { "opus": (15.0, 75.0, 18.75, 1.50), "sonnet": (3.0, 15.0, 3.75, 0.30), "haiku": (0.80, 4.0, 1.00, 0.08), } def tarifa_de(modelo): m = (modelo or "").lower() for familia, precios in TARIFA.items(): if familia in m: return familia, precios return "sonnet", TARIFA["sonnet"] def costo(uso, precios): entrada, salida, escribir, leer = precios return ( uso.get("input_tokens", 0) * entrada + uso.get("output_tokens", 0) * salida + uso.get("cache_creation_input_tokens", 0) * escribir + uso.get("cache_read_input_tokens", 0) * leer ) / 1e6 def main(): detalle = "--sesiones" in sys.argv archivos = glob.glob(os.path.expanduser("~/.claude/projects/*/*.jsonl")) if not archivos: print("No hay transcripciones en ~/.claude/projects/") return componente = collections.Counter() por_modelo = collections.defaultdict(collections.Counter) por_tamano = collections.defaultdict(collections.Counter) sesiones = [] total = 0.0 simulado = 0.0 # el mismo trabajo, pero limpiando antes de los 250k TOPE = 250000 for ruta in archivos: peticiones = 0 ctx_total = 0 costo_sesion = 0.0 fechas = [] modelos = collections.Counter() with open(ruta, errors="ignore") as fh: for linea in fh: try: d = json.loads(linea) except ValueError: continue if d.get("timestamp"): fechas.append(d["timestamp"]) if d.get("type") != "assistant": continue mensaje = d.get("message") or {} uso = mensaje.get("usage") if not uso: continue familia, precios = tarifa_de(mensaje.get("model")) c = costo(uso, precios) peticiones += 1 costo_sesion += c modelos[familia] += 1 entrada, salida, escribir, leer = precios componente["releer el contexto"] += ( uso.get("cache_read_input_tokens", 0) * leer / 1e6 ) componente["escribirlo al cache"] += ( uso.get("cache_creation_input_tokens", 0) * escribir / 1e6 ) componente["lo que Claude escribe"] += ( uso.get("output_tokens", 0) * salida / 1e6 ) componente["lo que vos escribis"] += ( uso.get("input_tokens", 0) * entrada / 1e6 ) por_modelo[familia]["peticiones"] += 1 por_modelo[familia]["costo"] += c ctx = ( uso.get("cache_read_input_tokens", 0) + uso.get("cache_creation_input_tokens", 0) + uso.get("input_tokens", 0) ) ctx_total += ctx cubeta = min(int(ctx / 100000) * 100, 900) por_tamano[cubeta]["peticiones"] += 1 por_tamano[cubeta]["costo"] += c total += c uso_topado = dict(uso) uso_topado["cache_read_input_tokens"] = min( uso.get("cache_read_input_tokens", 0), TOPE ) simulado += costo(uso_topado, precios) if peticiones: sesiones.append( ( costo_sesion, peticiones, ctx_total // peticiones, os.path.basename(os.path.dirname(ruta)), min(fechas)[:10] if fechas else "?", max(fechas)[:10] if fechas else "?", modelos.most_common(1)[0][0], ) ) print("=== DE QUE ESTA HECHO EL GASTO ===") for nombre, monto in componente.most_common(): print(" {:24} ${:10,.0f} {:5.1f}%".format(nombre, monto, monto / total * 100)) print(" {:24} ${:10,.0f}".format("TOTAL", total)) print("\n=== POR MODELO ===") for familia, datos in sorted(por_modelo.items(), key=lambda x: -x[1]["costo"]): print( " {:8} {:7,} peticiones ${:9,.0f} ${:.2f} por peticion".format( familia, int(datos["peticiones"]), datos["costo"], datos["costo"] / datos["peticiones"], ) ) print("\n=== SEGUN CUANTO CONTEXTO ARRASTRABA LA VENTANA ===") for cubeta in sorted(por_tamano): datos = por_tamano[cubeta] print( " {:4d}-{:4d}k {:7,} pet. ${:9,.0f} ${:5.2f}/pet. {:5.1f}% del gasto".format( cubeta, cubeta + 100, int(datos["peticiones"]), datos["costo"], datos["costo"] / datos["peticiones"], datos["costo"] / total * 100, ) ) print("\n=== CUANTO SE AHORRARIA LIMPIANDO ANTES DE LOS {}k ===".format(TOPE // 1000)) print(" gasto real ${:11,.0f}".format(total)) print(" con /clear ${:11,.0f}".format(simulado)) print( " AHORRO ${:11,.0f} ({:.0f}%)".format( total - simulado, (total - simulado) / total * 100 ) ) if detalle: sesiones.sort(reverse=True) print("\n=== SESIONES (de más cara a menos) ===") print( "{:>10} {:>11} {:>11} {:>8} {:10} {:10} {}".format( "costo$", "peticiones", "ctx medio", "$/pet", "desde", "hasta", "proyecto" ) ) for s in sesiones: print( "{:10,.2f} {:11,} {:10,}k {:8.2f} {:10} {:10} {} [{}]".format( s[0], s[1], s[2] // 1000, s[0] / s[1], s[4], s[5], s[3][:40], s[6] ) ) else: print("\n(corré con --sesiones para ver el detalle sesión por sesión)") if __name__ == "__main__": main()