요약: 📝

이 Python 저장소는 Claude Code의 토큰 사용량, 세션 기록 및 예상 비용을 시각화하고 추적할 수 있는 로컬 대시보드를 제공합니다. 이 도구는 Claude Code에 의해 생성된 로컬 로그 파일을 파싱하여 작동하며, 공식 UI가 제공하는 것 이상의 통찰력을 제공합니다. 또한 API, Pro, Max 플랜과 모두 호환됩니다.

핵심 요약: 💡

• ✅ 모든 플랜(API, Pro, Max)에 걸쳐 Claude Code 사용량(토큰, 모델, 예상 비용)에 대한 완전하고 세밀한 가시성을 확보하세요.

• ✅ 동적 차트가 포함된 직관적인 로컬 웹 대시보드를 통해 AI 코딩 어시스턴트의 활동을 시각화하세요.

• ✅ 프로젝트가 Python 표준 라이브러리만을 사용하므로, 간편한 설정과 의존성 없는 환경을 즐기세요.

• ✅ 상세한 소비 패턴을 이해함으로써 AI 워크플로우를 최적화하고 비용을 관리하세요.

• ✅ 모든 사용 데이터가 사용자의 기기에서 로컬로 처리 및 저장되므로 개인정보 보호와 보안을 보장합니다.

프로젝트 통계: 📊

• ⭐ Stars: 1795
• 🍴 Forks: 337
• ❗ Open Issues: 2

기술 스택: 💻

• ✅ Python

AI 코딩 어시스턴트 사용량이 마치 눈을 가리고 비행하는 것처럼 느껴진 적이 있나요? Claude Code는 놀라운 도구이지만, API, Pro 또는 Max 플랜 중 무엇을 사용하든 토큰 소비량, 실제로 사용 중인 모델, 그리고 이 모든 비용이 얼마나 드는지에 대한 명확한 그림을 그리는 것은 놀라울 정도로 불투명할 수 있습니다. 일부 구독 서비스에서는 기본적인 진행 표시줄을 제공할 수도 있지만, 워크플로우를 진정으로 이해하고 최적화하기 위해 완전하고 세밀한 정보가 필요하다면 어떨까요? 이러한 포괄적인 가시성의 부족은 AI를 일상적인 코딩 작업에 통합하는 많은 개발자들에게 흔한 고충입니다.

바로 그 지점에서 'Claude Code Usage Dashboard'라는 환상적인 오픈 소스 (open-source) 프로젝트가 구원투수로 등장합니다. 이 뛰어난 도구는 여러분이 갈망해 온 완전한 투명성을 제공합니다. 이 프로젝트의 핵심 목적은 단순하면서도 강력합니다. Claude Code가 이미 사용자의 로컬 머신에 기록하고 있는 상세한 사용 로그 (usage logs)를 읽어 들여, 그 가공되지 않은 데이터를 직관적이고 상호작용이 가능한 대시보드 (dashboard)로 변환하는 것입니다. 즉, 구독 유형에 관계없이 여러분이 Claude를 정확히 어떻게 활용하고 있는지 마침내 확인할 수 있으며, 공식 UI (User Interface)가 제공하지 못하는 통찰력을 얻을 수 있습니다.

그렇다면 이 마법은 어떻게 일어날까요? 놀라울 정도로 간단하고 우아하게 설계되어 있습니다. 명령줄 인터페이스 (CLI), VS Code 확장 프로그램, 또는 실행된 모든 Code 세션을 통해 Claude Code를 사용할 때마다, Claude는 각 세션에 대한 로컬 JSONL 파일을 생성합니다. 이 파일에는 입력 및 출력 토큰 (token) 수, 캐시 (cache) 사용량, 그리고 각 상호작용에 사용된 특정 Claude 모델과 같은 중요한 세부 정보를 포함한 풍부한 정보가 담겨 있습니다. 이 프로젝트의 scanner.py 스크립트는 이러한 JSONL 파일들을 효율적으로 파싱 (parse)하여 모든 관련 데이터를 일반적으로 ~/.claude/usage.db에 위치한 로컬 SQLite 데이터베이스 (database)에 저장합니다.

데이터가 데이터베이스에 저장되면, dashboard.py 컴포넌트가 활성화됩니다. 이 컴포넌트는 사용자의 머신에서 직접 http://localhost:8080을 통해 접속 가능한 가벼운 싱글 페이지 웹 대시보드를 제공합니다. 이 대시보드는 (CDN을 통해 로드되는) Chart.js를 활용하여 시각적으로 매력적이고 이해하기 쉬운 차트를 생성합니다. 여러분은 모델별 사용량 분석, 일간 요약, 주간 트렌드, 그리고 전체 통계까지 확인할 수 있습니다. 또한 대시보드는 비용을 추정하여 사용량에 대한 실질적인 감각을 제공합니다. 심지어 30초마다 자동으로 새로고침되며 모델 필터링 기능도 지원하여, 역동적이고 강력한 분석 도구로서의 역할을 수행합니다.

개발자들에게 돌아가는 이점은 엄청납니다. 무엇보다도, AI 코딩 어시스턴트(AI coding assistant) 사용량에 대해 유례없는 가시성(visibility)을 확보할 수 있습니다. 토큰 수나 모델 선택에 대해 더 이상 추측할 필요가 없습니다. 손끝에서 구체적인 데이터를 확인할 수 있기 때문입니다. 이는 비용 관리가 매우 중요한 Claude API 사용자들에게 특히 가치가 있습니다. 토큰 소비량을 이해함으로써 패턴을 식별하고, 효율성을 위해 프롬프트(prompt)를 최적화하며, 궁극적으로 AI 지원 개발 워크플로(workflow)에 대해 더 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 AI 예산을 통제하는 데 도움을 주며, 상호작용을 통해 최대한의 가치를 얻을 수 있도록 보장합니다.

또 다른 큰 장점은 프로젝트의 놀라운 설정 용이성입니다. pip install로 인한 골칫거리, 가상 환경(virtual environments), 또는 복잡한 빌드 단계는 잊으셔도 됩니다. 이 도구는 Python의 표준 라이브러리(standard library)만을 사용한다는 점을 자랑하며, 이는 이미 Python이 설치되어 있는 사람(대부분의 개발자가 그러하듯)이라면 누구나 몇 분 안에 실행할 수 있음을 의미합니다. 간단한 git clone과 python cli.py dashboard 명령어만으로 충분한 경우가 많으며, macOS/Linux 사용자의 경우 Homebrew 설치만으로도 가능합니다. 이러한 낮은 진입 장벽 덕분에 거의 즉시 통찰력을 얻기 시작할 수 있습니다. 또한, 모든 처리가 로컬(locally)에서 이루어지기 때문에 사용 데이터는 사용자의 기기에 비공개로 안전하게 유지됩니다.

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