TokenTrackerはAI開発の使用量をローカルで読み解くダッシュボード
プロジェクト概要：ローカルファーストの AI トークンの使用状況と 28 のコーディング ツールのコスト トラッカー。 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini、Qoder - ネイティブ アプリ付き。プロンプトを決して読まない。
ひと目でわかる
- これは何？
- 複数のAIコーディングツールからトークン数とコストを集計し、CLI、デスクトップアプリ、ウィジェットへ同じスナップショットを渡す仕組み。
- 誰に向いている？
- TokenTrackerは、複数のAIコーディングツールを使い、プロンプト本文を集めずに使用量と費用を見たい開発者向けです。導入時は自分が使うツールの読取方式、保存先、送信され得る匿名イベントを確認し、表示されたコストを請求額そのものとみなさず、各サービスの料金と照合してください。
- 商用利用できる？
- できます。MIT は寛容なライセンスで、著作権表示とライセンス表示を残せば、使用・改変・販売が可能です。
- 今もメンテナンスされている？
- されています。最後のコミットは 2 日前です。
- 何の言語で書かれている？
- 主に JavaScript です（GitHub の言語統計による）。
回答はプロジェクトの GitHub データ（最終同期：2026年9月15日）と当サイトの分析に基づくもので、法的助言ではありません。
オープンソース詳細解説
トークン数を開発活動の記録に変える
TokenTrackerは、AIコーディングツールのトークン使用量とコストを、手元のマシンで確認するためのJavaScript製プロジェクトです。READMEの冒頭では34のAIコーディングツール、デスクトップペット、4つのネイティブウィジェット、15の実績トラックを挙げています。プロンプト、レスポンス、ファイル内容を読むのではなく、トークン数と時刻を集計するという位置付けです。
最初の起動はNode.js 20以上で`npx tokentracker-cli`を実行します。初回にフックを設定し、既存データを同期した後、localhost:7680のダッシュボードを開く流れです。アカウントやAPIキーは不要と説明されていますが、任意のリーダーボードや匿名テレメトリを有効にするかどうかで通信の範囲は変わります。
フック、プラグイン、受動読取を使い分ける
データ収集の方式は一つではありません。Claude CodeやCodexのようなフック型のツールでは、設定ファイルにSessionEndやTOML通知フックを書き込みます。OpenCodeやOpenClawのようなプラグイン型では、npmパッケージとして提供されるプラグインを使います。Cursor、Hermes、Qoderのような受動読取型では、対象ツールがすでに作っているSQLite、JSONL、OpenTelemetryの出力を読むため、追加のフックやプラグインを置かないと説明されています。
集計値はローカルSQLiteに30分単位のUTCバケットで保存されます。ダッシュボード、メニューバーアプリ、ウィジェットは同じスナップショットから読み取る構成です。方式によって権限、更新タイミング、読める情報の粒度が異なるので、対応ツールの一覧だけでなく、自分の利用環境でどの方式が選ばれるかを確認する必要があります。
34ツールとコスト計算の境界
READMEにはClaude Code、Codex CLI、Cursor、Gemini CLI、Antigravity、Kiro、OpenCode、OpenClaw、GitHub Copilot、Kimi Code、Qoderなど、34の対応ツールが列挙されています。自動検出の対象でも、各ツールが保存するデータ形式や認証情報の扱いまで同じとは限りません。対応数はプロジェクトのスナップショットであり、すべての版や設定で同じ結果になるという保証ではありません。
コストエンジンはLiteLLMを通じて2200以上のモデルの価格情報を扱い、毎日更新し、24時間のディスクキャッシュとオフラインスナップショットを備えるとREADMEは説明します。公開価格がないモデルは、料金が利用可能になるまで0ドルとして表示されます。ここは表示額を判断するうえで大切な注意点です。画面の合計は会計システムの請求額ではなく、取得できた使用量と価格表に基づく推計として扱うべきです。
ダッシュボードから机上の表示へ広げる
中心となる画面では、使用傾向、モデル別の内訳、コスト分析、GitHub風の活動ヒートマップ、プロジェクト別の帰属を確認できます。利用量を単なる合計値にせず、いつ、どのモデルを、どの作業で使ったかという見方へ広げる設計です。CLIにはsync、status、doctorがあり、`status --json`は機械可読な概要、`status --light`はCIやSSH向けのASCII表を出す用途として案内されています。
デスクトップ版はmacOSのメニューバー、Windowsのシステムトレイ、LinuxのAppImageとして提供されます。4種類のウィジェットは使用量、活動ヒートマップ、上位モデル、使用制限を表示します。デスクトップペットは実際のコーディング活動に反応し、連続利用を祝ったり休んだりします。便利さは増えますが、常時表示とデータ保持が自分の作業環境に合うかは別に判断してください。
Skillsとリーダーボードは任意機能として扱う
READMEにはSkillsタブがあり、250以上の公開スキルを閲覧し、Claude、Codex、Grok、Antigravity、Gemini、OpenCode、Hermesなどのツール間で同期できるとあります。リーダーボードでは他の開発者と使用量を比較できます。これらはトークン集計の中核とは別の機能で、同期や比較を望まない利用者は選択しなくても構いません。
便利な一覧を導入するときほど、公開範囲と取得元を確認したいところです。READMEは公開スキルの内容を一つずつ保証しておらず、リーダーボードの比較データがどのように表示されるかも実際の設定に依存します。プロジェクトの目的が費用把握だけなら、CLIとローカルダッシュボードから始めて、必要な機能だけを後から有効にする方が切り分けやすいでしょう。
テレメトリの説明と利用者の選択
TokenTrackerはデフォルトでローカル中心と説明されています。一方で、マシンID、アプリの版、OS、シェルのハッシュを含む匿名の日次ハートビートと、PostHogを通じた匿名のダッシュボードページビューが送信される可能性があります。READMEでは自動キャプチャとセッション録画は無効とされ、`TOKENTRACKER_NO_TELEMETRY=1`または`DO_NOT_TRACK=1`で停止できると案内されています。
ここから読み取れるのは、プロンプト本文を集めない設計と、通信が完全にゼロであることは別だという点です。ネットワーク制限のある職場や、匿名イベントも許可しない環境では、環境変数を設定した状態で挙動を確認してください。READMEは正式なセキュリティ認証や第三者監査を主張していないので、機密端末への導入判断は組織の審査基準に戻す必要があります。
配布形態、WSL設定、MITライセンス
CLIはnpmやHomebrewから導入でき、Linux向けAppImageはNodeランタイムとダッシュボードを同梱します。Linux版ではwebkit2gtk-4.1、gtk3、libayatana-appindicatorが必要で、GNOMEのトレイ表示にはAppIndicator拡張が要るとREADMEにあります。macOS版はWKWebView、Windows版はWebView2を使います。OSごとの前提を満たさないと、同じCLI機能でも表示部分だけが動かない可能性があります。
設定面ではWSLの解決順をTOKENTRACKER_WSL_MODEで選べ、wsl-first、native-first、wsl-only、native-only、bothが値として示されています。ライセンスはMITで、利用、変更、再配布を認めつつ無保証です。READMEは保守方針やセキュリティ対応時間を定めていないため、版を固定するか、更新前に表示値と収集方式を再確認するかを運用側で決める必要があります。
編集部の結論
TokenTrackerは、複数のAIコーディングツールを使い、プロンプト本文を集めずに使用量と費用を見たい開発者向けです。導入時は自分が使うツールの読取方式、保存先、送信され得る匿名イベントを確認し、表示されたコストを請求額そのものとみなさず、各サービスの料金と照合してください。READMEは独立したセキュリティ監査や請求額の正確性を保証していません。
コミュニティノート