mehmetdemircs/RepoSpend

RepoSpend는 저장소(repository), 세션(session), 모델(model), 도구(tool)별로 AI 코딩 토큰 사용량과 API 환산 비용을 추적하는 로컬 우선(local-first) 대시보드입니다. Codex, Claude Code, GitHub Copilot의 로컬 사용 데이터를 지원하며, npx repospend로 실행됩니다. 프롬프트, 코드, 트랜스크립트(transcripts) 또는 사용 데이터를 업로드하지 않습니다.

RepoSpend는 로컬 AI 코딩 사용 데이터를 저장소 수준의 비용 대시보드로 변환하여, 개발자가 어떤 프로젝트, 세션, 모델 및 도구가 토큰 사용량과 예상 API 환산 비용을 유발하는지 확인할 수 있게 해줍니다.

프로젝트 링크:

웹사이트: https://repospend.com
GitHub: https://github.com/mehmetdemircs/RepoSpend
npm 패키지:
repospend
AI 읽기용 요약: docs/llms.txt

npx repospend

RepoSpend는 보통 http://localhost:2005에서 로컬 대시보드를 엽니다.

다음 사항을 원하는 개발자에게 가장 적합합니다:

어떤 저장소가 AI 코딩 사용을 주도하는지 확인
Codex, Claude Code, GitHub Copilot의 사용량을 로컬에서 비교
프롬프트나 코드를 업로드하지 않고 비용이 많이 드는 세션을 조사
토큰 형태(token shape), 캐시 재사용(cache reuse), 모델 혼합(model mix), 에이전트 마찰(agent friction) 이해

스크린샷은 가상의 Middle-earth 데모 데이터를 사용합니다. Lord of the Rings 테마의 저장소 이름, 세션, 프롬프트, 토큰 수 및 비용은 의도된 것이며, 어떠한 개인 저장소 데이터도 표시되지 않습니다.

RepoSpend는 계정, 날짜 또는 도구별로만 보는 대신 저장소별 사용량을 이해하고자 하는 개발자와 팀을 위한 로컬 우선 AI 코딩 비용 대시보드입니다. 지원되는 로컬 파일을 읽기 전용(read-only) 모드로 읽어 세션으로 정규화하고 Git 저장소별로 그룹화합니다.

Codex 토큰 사용량, 저장소별 Claude Code 토큰 사용량, GitHub Copilot 로컬 사용 데이터, 모델 혼합, 캐시 재사용, 그리고 높은 예상 API 환산 비용을 유발하는 세션을 조사하는 데 사용하십시오.

AI 코딩 도구는 강력하지만, 어떤 저장소, 세션, 모델 또는 워크플로우가 사용량의 원인인지 파악하기는 어렵습니다.

RepoSpend는 다음과 같은 실질적인 질문에 답하는 데 도움을 줍니다:

어떤 리포지토리 (repo)가 가장 많은 토큰을 사용하고 있는가?
어떤 세션 (session)이 비정상적으로 비용이 많이 발생했는가?
어떤 모델 (model) 또는 도구 (tool)가 지출을 발생시켰는가?
비용을 유발한 토큰 형태 (token shape)는 무엇인가: 입력 (input), 캐시된 입력 (cached input), 출력 (output), 또는 추론 (reasoning)?
캐시 읽기 (cache reads)가 반복적인 입력 작업을 줄여주고 있는가?
지출이 특정 모델, 특정 리포지토리, 또는 특정 날짜에 집중되어 있는가?
에이전트 (agent)가 명령을 재시도하며 어디에서 막혔는가?
어떤 세션을 나중에 내보내거나 검토해야 하는가?
이 사용량이 API 방식의 요율로 계산하면 대략 얼마의 비용이 드는가?

모든 데이터는 로컬 (local)에 유지됩니다.

전역 (globally) 설치 없이 실행하려면:

npx repospend

또는 한 번 설치하려면:

npm install -g repospend
repospend

RepoSpend는 로컬 대시보드 (local dashboard)를 시작하고, localhost에 바인딩하며, 브라우저를 열고, 대시보드 URL을 출력합니다. 기본적으로 http://localhost:2005 에서 실행됩니다.

도구 (Tool)	상태 (Status)	참고 사항 (Notes)
Codex	가장 완전한 지원	토큰 (Tokens), 모델 (models), 세션 (sessions), 리포지토리 그룹화 (repo grouping), 명령 마찰 (command friction)
...

RepoSpend는 Codex 우선 출시로 시작되었습니다. Claude Code 지원은 비교적 최근이며, GitHub Copilot 지원이 가장 최신입니다. Cursor는 기본적으로 꺼져 있는데, 이는 정확한 Cursor 토큰 사용량을 파악하기 위해 로컬 파일뿐만 아니라 계정 기반의 사용 데이터가 필요한 경우가 많기 때문입니다.

Node.js 20 이상 - macOS, Linux, 또는 Windows
사용량 분석을 위한 로컬 Codex, Claude Code, 또는 GitHub Copilot 데이터
토큰 감소 워크플로우 (token-reduction workflow) 컨텍스트가 필요한 경우 선택 사항인 RTK 데이터
실험적 Cursor 가져오기 (experimental Cursor import)를 활성화한 경우에만 Cursor 데이터

RepoSpend는 better-sqlite3를 사용하므로, npm이 사용자의 플랫폼에 맞는 네이티브 SQLite 패키지를 설치할 수 있습니다.

RepoSpend는 다음과 같이 로컬 AI 코딩 사용량을 세분화하는 데 도움을 줍니다:

리포지토리 (repo), 세션 (session), 날짜 (day), 시간 (hour)별
감지 가능한 경우 모델 (model), 소스/도구 (source/tool), 및 앱/서피스 (app/surface)별
입력 (input), 캐시된 입력 (cached input), 출력 (output), 및 추론 (reasoning) 토큰 형태 (token shape)별
추정된 API 상당 비용 (estimated API-equivalent cost)

중첩된 경로는 Git 루트 (Git root)별로 그룹화되어 사용량이 리포지토리 단위로 합산됩니다.

지출 (spend), 토큰 (tokens), 세션 (sessions), 캐시 히트율 (cache hit rate), 파일 수정 (file edits), 및 토큰 강도 (token intensity)를 비교하세요.

비용 집중도 (cost concentration), 경고 (warnings), 토큰 형태 (token shape), 세션 (sessions), 및 명령 신호 (command signals)를 조사하세요.

토큰 형태 (token shape), API-equivalent cost (API-equivalent 비용), 캐시 재사용 (cache reuse), 및 리포지토리 집중도 (repo concentration)를 비교하세요.

리포지토리 (repo), 도구 (tool), 모델 (model), 비용 (cost), 및 토큰 (tokens)별로 개별 AI 코딩 실행 내역을 검색하고 정렬하세요.

단일 실행의 비용, 토큰, 모델, 파일 수정 (file edits), 명령 (commands), 및 이슈 (issues)를 검토하세요.

차단성 명령 실패 (blocking command failures)와 무해한 셸 종료 (harmless shell exits)를 구분하세요.

RepoSpend는 로컬 우선 (local-first) 방식입니다. 대시보드에 표시되는 모든 정보는 이미 귀하의 기기에 있는 파일로부터 가져옵니다.

로그인 또는 계정이 필요하지 않습니다.
텔레메트리 (telemetry)를 수집하지 않습니다.
프롬프트 (prompt) 또는 트랜스크립트 (transcript)를 업로드하지 않습니다.
Codex, Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, 또는 RTK 파일을 수정하지 않습니다.
귀하의 구독 청구서와 정확히 일치한다고 주장하지 않습니다.
로컬에 저장되지 않은 Codex Desktop 서버 측 세션 (server-side sessions)을 읽지 않습니다.

RepoSpend는 **API-equivalent cost (API-equivalent 비용)**를 보여줍니다.

RepoSpend는 로컬 토큰 수와 로컬 가격 가정치를 바탕으로 비용을 추정합니다. 이는 리포지토리와 세션을 비교하는 데 유용하지만, 인보이스 (invoice)는 아닙니다. 실제 비용은 구독, 크레딧 (credits), 포함된 사용량, 계정 약관, 제공업체 변경, 또는 누락된 로컬 토큰 데이터로 인해 다를 수 있습니다.

가격에 대한 자세한 내용은 docs/pricing.md를 참조하세요.

RepoSpend는 정규화된 모델 작업 합계 (normalized model-work totals)를 사용합니다:

totalTokens = inputTokens + outputTokens + reasoningTokens

캐시 읽기 (cache reads) 및 캐시 쓰기 (cache writes)는 입력 하위 버킷 (input sub-buckets)으로 유지되며 한 번만 가격이 책정됩니다. 이는 RepoSpend의 토큰 합계가 캐시 읽기/쓰기를 별도의 추가 가능한 토큰 열로 표시하는 도구들보다 낮게 보일 수 있음을 의미합니다.

상세한 회계 모델 (accounting model) 및 ccusage 및 Tokscale과의 비교에 대해서는 docs/token-accounting.md를 참조하세요.

RepoSpend는 로컬 파일만 읽습니다. Codex, Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, 또는 RTK 데이터를 수정하지 않습니다.

소스 (Source)	RepoSpend가 읽는 항목	비고
Codex	로컬 CLI 상태 및 세션 파일	토큰, 모델, 리포지토리, 세션 및 명령 마찰 (command-friction) 지원이 가장 완전함
...

상세 경로, 소스별 동작, 및 Cursor 문제 해결 (troubleshooting)은 docs/data-sources.md에서 확인할 수 있습니다.

RepoSpend 소유의 설정은 ~/.repospend/ 아래에 저장됩니다.

가격 재정의 (pricing overrides), 로컬 앱 설정, 그리고 파싱 캐시 (parse cache)를 포함합니다.

RepoSpend는 저장소 (repository), 세션 (session), 모델 (model), 그리고 도구 (tool)별로 AI 코딩 토큰 사용량과 API 환산 지출액을 추적하는 로컬 우선 (local-first) 대시보드입니다.

아니요. RepoSpend는 로컬에서 실행되며, 지원되는 클라이언트 파일을 읽기 전용 (read-only) 모드로 읽기만 합니다. 프롬프트 (prompts), 코드 (code), 트랜스크립트 (transcripts), 또는 사용 데이터 (usage data)를 업로드하지 않습니다.

RepoSpend는 Codex, Claude Code, 그리고 GitHub Copilot의 로컬 사용량을 추적합니다. Cursor 임포트 (import)는 실험적이며 선택 사항 (opt-in)입니다. RTK는 토큰 감소 신호 (token-reduction signals)를 위한 워크플로 컨텍스트 (workflow context)로 나타날 수 있지만, AI 모델이나 코딩 어시스턴트 (coding assistant)는 아닙니다. 지원 수준은 각 도구가 로컬에 무엇을 저장하느냐에 따라 달라집니다. 현재는 Codex가 가장 완전한 경로를 제공합니다.

다음 명령어로 실행하세요:

npx repospend

RepoSpend는 보통 http://localhost:2005에서 실행되는 localhost 대시보드를 시작합니다.

ccusage

는 Claude Code 사용량 합계와 터미널 보고에 매우 뛰어납니다.
RepoSpend는 여러 AI 코딩 도구에 걸친 시각적이고 저장소 우선 (repo-first)인 대시보드입니다. 이는 저장소 그룹화 (repository grouping), 세션 조사 (session inspection), 모델 혼합 (model mix), 토큰 형태 (token shape), 캐시 재사용 (cache reuse), 내보내기 (exports), 그리고 명령/에이전트 마찰 신호 (command/agent friction signals)에 집중합니다.

네. RepoSpend는 Apache-2.0 라이선스 하에 오픈 소스 (open source)로 제공됩니다. GitHub 저장소는 mehmetdemircs/RepoSpend입니다.

RepoSpend는 ccusage와 같은 명령줄 사용 도구 (command-line usage tools) 및 일반적인 Claude Code 사용 모니터 (Claude Code usage monitors)를 보완하는 역할을 합니다.

빠른 Claude Code 합계, 일일 내역, 또는 Claude Code의 로컬 사용 파일과 유사한 CLI 뷰를 원할 때는 ccusage를 사용하세요. 저장소, 세션, 모델, 도구 전반에 걸쳐 AI 코딩 사용량을 비교하는 로컬 대시보드를 원할 때는 RepoSpend를 사용하세요.

일반적인 Claude Code 모니터는 보통 하나의 소스에 집중합니다. RepoSpend는 저장소 수준의 AI 코딩 비용 추적기 (repo-level AI coding cost tracker)로 설계되었습니다. 로컬 Codex, Claude Code, GitHub Copilot 데이터를 통합하고, 활성화 시 실험적인 Cursor 임포트를 포함하며, 토큰 감소 신호를 위한 선택적 RTK 워크플로 컨텍스트를 보여줄 수 있습니다. 그런 다음 대시보드는 추정된 API 환산 지출액 뒤에 숨겨진 토큰 형태와 세션을 설명합니다.

대부분의 사용자는 다음 사항만 필요합니다:

repospend

터미널에서 사용하기 편리한 몇 가지 명령어도 있습니다:

repospend scan
repospend doctor
repospend by-repo
...

대부분의 명령은 대시보드 스타일의 필터도 허용합니다:

repospend by-repo --source codex # codex, claude, copilot, cursor, all
repospend export --format csv --repo my-app --from 2026-05-01 --to 2026-05-29
repospend doctor --model gpt-5-codex --sourceApp "VS Code"

브라우저를 열지 않고 URL만 출력하고 싶다면
REPOSPEND_NO_OPEN=1 repospend를 사용하세요.

Codex 지원은 토큰 및 명령 마찰 (command-friction) 분석을 위한 가장 완전한 경로입니다.
Claude Code 지원은 초기 단계입니다: 로컬 JSONL 파일에 존재하는 경우 세션 (sessions), 프로젝트 (projects), 타임스탬프 (timestamps), 모델 (models) 및 토큰 사용량 (token usage)이 표시됩니다.
로컬 토큰 상세 정보가 없는 Claude Code 세션은 알 수 없는 토큰/비용으로 표시됩니다.
Cursor 지원은 실험적이며 기본적으로 꺼져 있습니다: 로컬 트랜스크립트/세션 탐색은 최선(best-effort)을 다해 수행되며, Cursor가 토큰/비용 상세 정보를 누락하거나 로컬 스키마 (schemas)를 변경할 수 있습니다.
비용 추정치는 구독 결제, 크레딧, 지역별 가격 책정 또는 계정별 약관을 나타내지 않습니다.
일부 오래된 세션에는 전체 토큰, 명령 또는 프롬프트 (prompt) 상세 정보가 포함되지 않을 수 있습니다.
RTK는 워크플로 컨텍스트 (workflow context)이며 AI 토큰 소스가 아닙니다. 이는 AI 사용과 함께 토큰 감소 관행을 설명하는 데 도움을 줍니다.
Windows에서 RepoSpend는 ~/.codex/로부터 Codex CLI 사용량을 캡처합니다. Codex **데스크톱 앱 (Desktop app)**은 세션 트랜스크립트나 턴당 토큰 사용량을 디스크에 유지하지 않습니다. 실제 세션 데이터는 서버 측에 존재합니다.

소스 코드로부터:

pnpm install
pnpm dev

배포 전 유용한 체크 사항:

pnpm lint
pnpm typecheck
pnpm test
...

pnpm dev는 http://127.0.0.1:4318에서 API를, http://127.0.0.1:2005에서 대시보드를 시작하며, /api는 로컬에서 프록시 (proxied)됩니다.

배포 관련 참고 사항은 docs/PUBLISHING.md에 있습니다.

보안 문제를 보고하려면 SECURITY.md를 참조하십시오.

릴리스 노트는 CHANGELOG.md를 참조하십시오.

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요약

핵심 포인트

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