Un analizador gratuito y sin dependencias de consumo de Token y costos que escanea espacios de trabajo de agentes OpenClaw en 6 modelos de lenguaje principales.
Instalar y Descargar
1. ClawHub CLI
La forma más rápida de instalar una habilidad directamente desde el registro.
npx clawhub@latest install token-audit
2. Instalación manual
Copia la carpeta de la habilidad a una de estas ubicaciones
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridad: Espacio de trabajo > Local > Integrado
3. Instalación del prompt
Copia este prompt en OpenClaw para instalarlo automáticamente.
Ayúdame a instalar token-audit usando Clawhub. Si Clawhub no está instalado, instálalo primero (npm i -g clawhub).
¿Prefieres descargar?
Obtén los archivos originales de la habilidad en un archivo ZIP.
¿Qué es Token Audit?
La skill Token Audit es una herramienta potente y de código abierto diseñada específicamente para desarrolladores y operadores de OpenClaw que necesitan obtener una visibilidad clara del uso de Token en LLM. Escanea archivos de espacio de trabajo y proporciona estimaciones precisas de Token en seis familias principales de modelos: GPT-4, Claude 3, Gemini, Llama 3, Mistral y Qwen. Al mostrar datos críticos sobre los factores de costo ocultos, esta skill ayuda a los desarrolladores a identificar contexto inflado, archivos redundantes y grandes oportunidades de optimización.
Al operar sin dependencias externas y sin requerir claves API, esta skill funciona como un script independiente centrado en la privacidad. Garantiza que usted comprenda exactamente cómo sus huellas de datos se asignan a las métricas de Token y a los costos de alojamiento comercial antes de enviar payloads a los proveedores de LLM, extendiendo efectivamente la vida útil y el presupuesto de sus flujos de trabajo automatizados.
Casos de uso de Token Audit
- Optimización de presupuestos de agentes: Identificación de archivos de alto costo dentro de un espacio de trabajo de agente antes de lanzar tareas automatizadas a gran escala.
- Gestión de la ventana de contexto: Prevención de errores de desbordamiento de contexto mediante la auditoría del recuento de Token en diferentes backends de LLM antes de la ejecución.
- Limpieza del espacio de trabajo: Descubrimiento de archivos redundantes o desproporcionadamente grandes que consumen cantidades masivas de Token en relación con su utilidad de desarrollo.
- Puertas de calidad CI/CD: Integración de comprobaciones de estimación de Token y costos en hooks de repositorio local para mantener bases de código optimizadas.
Cómo funciona Token Audit
- Escaneo del espacio de trabajo: El script apunta al directorio de espacio de trabajo predeterminado de OpenClaw o a una ruta personalizada definida por el usuario.
- Estimación de Token: Procesa cada archivo válido en el espacio de trabajo, evaluando las longitudes de Token adaptadas a las características de tokenización en seis proveedores principales de LLM.
- Proyección de costos: El script aplica modelos de precios actuales a los recuentos de Token estimados, generando proyecciones financieras claras por modelo.
- Generación de informes: Presenta recomendaciones, identifica archivos que son desproporcionadamente grandes y genera las métricas finales en un formato de terminal legible para humanos o en JSON legible por máquina.
Configuración de Token Audit
Para comenzar a usar la skill Token Audit en su entorno, ejecute el script desde su terminal. No se requieren paquetes externos ni claves API.
Escanear el espacio de trabajo predeterminado
python3 scripts/token-audit.py
Escanear una ruta de destino
python3 scripts/token-audit.py --workspace /path/to/workspace
Exportar datos como JSON
python3 scripts/token-audit.py --json
Esquema de datos y taxonomía de Token Audit
La skill procesa su diseño de archivos local y genera métricas analíticas estructuradas en torno a las siguientes categorías:
| Punto de datos | Descripción |
|---|---|
| Recuento total de Token | Recuento consolidado de Token en todos los archivos escaneados, personalizado por familia de modelo. |
| Desglose por archivo | Una lista ordenada de archivos, clasificada de forma descendente por tamaño de Token, para localizar rápidamente la inflación de contenido. |
| Estimación de costos | Métricas de costo financiero proyectadas calculadas para GPT-4, Claude 3, Gemini, Llama 3, Mistral y Qwen. |
| Flags de optimización | Recomendaciones procesables que señalan archivos que tienen costos de Token inusualmente altos en comparación con el valor esperado. |
Funciones avanzadas de Token Audit
- Paridad multimodelo: Proporciona cálculos de Token simultáneos en seis especificaciones de proveedores distintas en una sola ejecución de escaneo.
- Motor JSON estructurado: Emite payloads JSON totalmente estructurados usando la flag
--json, lo que lo hace perfecto para la integración en paneles de desarrollador automatizados, pipelines de CI/CD o pipelines de scripting personalizados. - Compatibilidad con el ecosistema Caelguard: Opera de forma nativa junto con otras Openclaw Skills y herramientas de seguridad como shellguard-scanner para establecer puertas de seguridad locales integrales.
SKILL.md
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