Si usas Claude Code o Codex CLI, puedes seguir el consumo con registros locales y convertir los tokens en una estimación, pero esa cifra no equivale automáticamente al cargo de una suscripción. Para vigilar el gasto, separa el uso registrado, la tarifa aplicada y los datos que muestra la cuenta de cada proveedor.
Qué necesitas antes de medir
El método descrito en un tutorial de Shattered.io reúne registros locales en formato JSONL, un formato de texto que guarda cada evento en una línea, y aplica una tabla de tarifas mantenida por el usuario. Así puede agrupar el uso por día, modelo, proyecto o herramienta. Sus informes de ejemplo son sintéticos, no mediciones de cuentas reales.
El tutorial sitúa los registros de Claude Code en ~/.claude/projects y los de Codex CLI en ~/.codex/sessions, aunque también describe directorios configurables. La ubicación importa: un registro local solo puede contar las sesiones cuyos datos quedan en esos archivos.
Quien desarrolló optimAIzr afirma que su herramienta puede leer sesiones de la pestaña Code de la aplicación de escritorio de Claude, guardadas en ~/.claude/projects, pero no los chats normales de Claude. También dice que puede leer los registros locales cuando Remote Control de iOS dirige una sesión de Claude Code que se ejecuta en el ordenador; las sesiones en la nube no dejan esos registros en ese equipo.
Pasos para calcular y revisar el consumo
- Decide qué quieres medir. Claude Console factura el uso de API por separado del uso de una suscripción. En Codex, la cuenta de ChatGPT y el acceso mediante una clave de API corresponden a vías de uso distintas. Una estimación calculada con tarifas de API no indica por sí sola cuánto consume una suscripción.
- Identifica los registros locales que vas a leer. El enfoque del tutorial consiste en recopilar los archivos JSONL de las sesiones y agrupar sus datos. Antes de sumar tokens, comprueba que el registro recoge la herramienta y las sesiones que quieres analizar.
- Comprueba cómo cuenta los tokens el parser. En el fixture de código de OpenAI aparecen tanto
total_token_usage, el uso acumulado de la sesión en una instantánea, comolast_token_usage, el uso de una petición concreta. El parser del tutorial calcula diferencias entre instantáneas acumuladas. El fixture también incluyecache_write_input_tokens, un campo que ese parser no guarda.
| Campo | Alcance registrado | Uso en el análisis |
total_token_usage | Uso acumulado en una instantánea | Permite obtener diferencias entre instantáneas sucesivas |
last_token_usage | Uso de una petición | Ofrece el dato por petición presente en el fixture de OpenAI |
cache_write_input_tokens | Tokens de entrada asociados a escritura en caché | Figura en el fixture, pero no en los datos que guarda el parser del tutorial |
La presencia de un campo en el registro no determina por sí sola cómo se cobra. Para calcular un coste, la tabla aplicada debe cubrir los modelos y las categorías de tokens que el parser contabiliza.
- Revisa qué hace el control si no puede poner precio a todo. En el código publicado con el tutorial, el agregador cuenta los tokens sin precio, pero
guardcomprueba únicamente la suma en dólares. Por eso puede dejar pasar un uso cuyo coste no está completamente calculado. Si construyes un control de presupuesto, haz que rechace el paso cuando queden tokens sin precio y que los muestre aparte.El control de Codex del tutorial depende además de una función de shell que comprueba el presupuesto antes de iniciar el programa. Ejecutarcodexdirectamente evita esa comprobación. Para Claude Code, Anthropic documenta que el hookUserPromptSubmitse ejecuta antes de procesar el prompt y que el código de salida 2 bloquea un evento compatible. Ese bloqueo ocurre en el límite del prompt; no detiene una tarea que ya está en marcha. - Contrasta la estimación con la cuenta y con el trabajo terminado. Una cifra local basada en tokens es útil para comparar sesiones o proyectos. Para consultar el uso de una suscripción o los cargos de API, revisa la vista de uso o facturación del proveedor correspondiente.
| Qué consultas | Registro local | Cuenta del proveedor |
| Dato principal | Tokens de sesiones y estimación calculada con una tabla de tarifas | Uso o facturación registrada por el proveedor |
| Para qué sirve | Analizar el consumo por día, modelo, proyecto o herramienta | Consultar el uso del plan o los cargos de API de esa cuenta |
| Límite práctico | Depende de que el parser y las tarifas cubran todo el uso | Es una vista de cuenta, no un registro local conjunto de varios proveedores |
Para valorar el coste de un resultado aceptado, cuenta también la revisión humana. La persona usuaria de Reddit u/Gooner-Psy describió que separaba el coste equivalente a API por borrador aceptado del tiempo de edición; en un caso concreto, indicó 2,40 dólares en tokens y tres horas de edición. Es una experiencia individual, pero ilustra por qué el gasto en tokens no mide por sí solo el esfuerzo total.
Qué añade un panel de seguimiento
En una reseña publicada el 14 de abril de 2026, AI Coding Daily mostró CodeBurn con estimaciones diarias, desgloses por proyecto y modelo, actividad de herramientas y servidores MCP, y un filtro por proveedor. El reseñador explicó que las cifras se calculan con tarifas de API, por lo que no representan automáticamente el consumo o el coste de una suscripción.
