AI 프로그래밍 어시스턴트의 로컬 API 트래픽 캡처를 통해 세션 총액이 아닌 시스템 프롬프트, 도구 스키마, MCP 블록 등 각 구성 요소별
요약
AI 프로그래밍 어시스턴트의 API 트래픽을 캡처하여 토큰 소비와 비용을 상세히 분석하는 도구인 cost-xray를 소개합니다. 시스템 프롬프트, 도구 스키마, MCP 블록 등 구성 요소별 비용을 TUI 대시보드로 시각화하여 제공합니다.
핵심 포인트
- mitmproxy를 활용해 Claude Code 및 Codex의 API 요청 가로채기
- 시스템 프롬프트, 도구 스키마, MCP 등 구성 요소별 토큰/비용 상세 분류
- TUI 대시보드를 통한 에이전트 및 개별 호출 단위의 드릴다운 분석
- 로컬 환경에서 데이터 처리 및 API 키 비식별화로 보안 유지
AI 프로그래밍 어시스턴트 (AI programming assistants)의 로컬 API 트래픽을 캡처함으로써, 단순히 세션 총액을 제공하는 대신 매 요청마다 시스템 프롬프트 (system prompts), 도구 스키마 (tool schemas), MCP 블록 (MCP blocks) 등 각 부분이 소비하는 토큰과 비용이 얼마인지 보여줍니다.
https://
github.com/tigerless-labs
/cost-xray
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mitmproxy를 사용하여 Claude Code 및 Codex의 API 요청을 로컬에서 가로채고, 시스템 프롬프트, 도구 스키마, MCP 서버, 캐시 읽기/쓰기, 개별 도구 호출 (tool calls)에 이르기까지 각 소스별로 토큰과 비용을 상세히 분류합니다.
TUI 대시보드를 통해 에이전트 (agent)부터 개별 호출에 이르기까지 상세 분석 (drilling down)이 가능합니다. 모든 캡처는 로컬 (127.0.0.1)에서 이루어지며, 데이터는 업로드되지 않고 API 키는 디스크에 저장되기 전에 비식별화 (desensitized)됩니다. 저장 시 중복 제거 (deduplication)를 사용하여 디스크 공간을 많이 차지하지 않습니다.
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