CodexBar CLIデータを解析し、詳細な予算追跡のために特定のAIモデルごとにコストを要約するPythonベースのユーティリティです。
インストール＆ダウンロード
1. ClawHub CLI
レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。
npx clawhub@latest install model-usage
2. 手動インストール
スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先順位：ワークスペース > ローカル > バンドル
3. プロンプトのインストール
このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。
Clawhubを使って model-usage をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください（npm i -g clawhub）。
ダウンロードをご希望ですか？
ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。
モデル使用状況 とは？
model-usageスキルは、生のCodexBarコストログと実用的なモデルごとの財務インサイトの間のギャップを埋めるために設計された特殊なユーティリティです。Openclaw Skillsフレームワークを活用することで、開発者はCodexやClaudeなどのプロバイダーの毎日の使用量や累積的なモデル内訳をプログラムで抽出でき、より厳密な予算管理とリソース割り当てが可能になります。このスキルにより、Openclaw Skillsのユーザーは、どのモデルが開発コストを押し上げているかを完全に把握できます。
モデル使用状況 のユースケース
- GPT-4やClaude 3.5 Sonnetなどの特定のLLMモデルの毎日の支出を追跡。
- マルチモデル開発ワークフローで最もコストの高いモデルを特定。
- カスタムレポートダッシュボードへの統合のためにコストデータをJSONとしてエクスポート。
- Openclaw Skillsエコシステム内のスクリプト可能なCLIコマンドを介してAIの使用状況を監査。
モデル使用状況 の仕組み
- スキルがCodexBar CLIを呼び出し、構造化されたJSON形式でローカルのコストログを取得します。
- 同梱のPythonスクリプトを実行して、入力からmodelBreakdownsまたはmodelsUsedフィールドを解析します。
- ロジックは、最新の毎日のエントリを特定するか、選択したモードに応じてすべての履歴データを反復処理します。
- モデルごとの総コストを計算し、利用可能な場合は特定の詳細を優先し、必要に応じてモデルリストにフォールバックします。
- 最終的な要約は、人間が読めるテキスト形式、またはさらなるOpenclaw Skills自動化のためのマシン解析可能なJSONオブジェクトのいずれかで提示されます。
モデル使用状況 のセットアップ
まず、システムにCodexBarがインストールされていることを確認してください。現在、このスキルはHomebrewを介してmacOSをサポートしています：
brew tap steipete/tap
brew install --cask codexbar
インストール後、Openclaw Skillsディレクトリからモデル使用状況スクリプトを実行できます：
# 例：Claudeの完全な内訳を取得する
python scripts/model_usage.py --provider claude --mode all --format json --pretty
モデル使用状況 のデータスキーマとタクソノミー
このスキルは、CodexBarによって生成されたJSONデータを処理します。主要なデータ構造は以下の通りです：
| フィールド | 説明 |
|---|---|
provider |
追跡対象のAIプロバイダー（codexまたはclaude）。 |
modelBreakdowns |
モデル名にマッピングされた特定のコストデータを含むオブジェクト。 |
modelsUsed |
詳細な内訳がない場合に使用されるモデルのフォールバックリスト。 |
cost |
そのエントリの総支出を表す数値。 |
モデル使用状況 の高度な機能
- 最新の日の行で最も高いコストに基づいて現在のモデルを自動的に検出するスマートフォールバックロジック。
- stdinを介したパイプ入力のサポートにより、Openclaw Skillsワークフロー内での複雑なシェルパイプラインが可能。
- 開発者の利便性のために、未加工テキストや整形されたJSONを含む構成可能な出力形式。
- CodexとClaudeの両方の使用データをシームレスにカバーするマルチプロバイダーサポート。
SKILL.md
ローディング
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