Claude는 모든 세션을 ~/.claude/projects/ 경로에 JSONL 형식으로, 요청별 정확한 토큰 사용량을 기록합니다. 저는 이를 로컬에서 읽어 사용자의 토큰이 실제로 어디에 쓰이는지 보여주는 무료 오픈 소스 프로파일러를 만들었습니다. 제가 직접 수행한 60개 세션($4,935 API 등가 비용)을 통해 얻은 결과는 다음과 같습니다:

• 재읽기(Re-reads): 5,649줄 분량의 진행 상황 문서를 118번 읽었습니다. 해결책: head/archive를 분리하고, '현재 상태' 헤드를 150줄로 유지하며, 그 아래에 마커를 두고 히스토리를 배치합니다. 이 도구는 파일별 수학 계산을 수행합니다.
• 실패한 명령어(Failed commands): 455번의 실패한 도구 호출은 약 $201의 재시도 청구 비용이 발생했습니다. 이 도구는 실제 오류 메시지를 정규표현식으로 분류하고, 각 클래스를 방지하는 CLAUDE.md 라인을 생성합니다 (제 경우 대부분 PowerShell 대 Unix 구문 차이였습니다).
• MCP 비대화(MCP bloat): 어떤 세션에서도 호출되지 않았지만 구성된 서버가 모든 요청에 스키마로 주입되어 아무런 이득도 없는 경우가 있었습니다.
• 가장 중요한 것: 캐시 효율성(cache efficiency): 제 컨텍스트의 95%가 0.1배 가격으로 캐시에서 왔습니다. 이는 하나의 프로젝트만으로 약 $15.6k의 차이를 만듭니다. 캐시 적중률(cache hit rate)이 나쁘다면 다른 것은 중요하지 않습니다. 이 도구는 각 프로젝트에 컨텍스트 점수(Context Score, 0-100)를 부여하며, 모든 권장 사항은 일반적인 '더 좋은 프롬프트를 작성하라'는 조언 대신 사용자 자신의 수치를 인용합니다. 완전히 로컬이며, 의존성도 없고, 원격 측정 기능(telemetry)이 없으며, MIT 라이선스입니다.

npx u/asmitbohra/tokenscope
GitHub: https://github.com/AviVAvi/TokenScope (Pro/Max에서 주간 제한에 걸렸을 때, 이것은 기본적으로