AI 用量與鏈路採集客戶端

AgentMeter

從使用者的電腦出發，把分散在不同 AI 工具中的 Token、成本與調用鏈路，彙總到同一個工作空間。讓每一份用量，都有歸屬。

觀測雲 · Agent 監測 · 用量總覽
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你常用的 AI 工具，統一觀察

CodexClaude CodeKiroWorkBuddyQoderSDK / API

Codex、Claude Code、Kiro、WorkBuddy、Qoder，以及通過對應集成接入的插件、SDK 與 API。

Token 花在哪裏，數據説得清

Token、請求與成本，按成員、工具和模型層層下鑽。知道誰在用、如何用，也知道資源投向哪裏。

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31.2 億

9 天累計 Token

一位深度用戶的真實用量記錄

8.5 億

單日 Token 峯值

用量日曆呈現高消耗時段

258 倍

輸入與輸出 Token 之比

223M 輸入 / 864K 輸出

791K

單次 LLM 調用平均 Token

從總量下鑽到每一次請求

不只知道用了多少，也看清為什麼

從請求到響應追蹤完整過程，查看 P50、P75 耗時，繼續定位到具體的模型與工具調用。

區分主力模型與長尾調用。把 wait、sleep 等工具調用單獨展開，發現等待與重複操作中的消耗。

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觀測雲 · Agent 監測 · Trace 詳情
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額度窗口

觀察 5 小時、7 天窗口的已用率和剩餘額度趨勢，在超限之前配置預警，提前安排使用節奏。

額度窗口與重置卡等信息，按所接入工具及賬號支持情況展示。

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額度窗口

5h7d

重置卡管理

查看剩餘重置卡數量，把可用資源和額度情況放在一起，減少臨時中斷帶來的影響。

多個工具，一個組織視圖

單一廠商後台提供產品內的用量視圖。AgentMeter 從使用端彙集已接入工具的數據，把課程賬號、團隊賬號和個人使用的工具關聯到成員，讓跨產品的用量也能放在一起分析。

客戶端與 Terminal 兩種方式，適應個人安裝和組織分發。通過配置關聯成員 UUID 與用戶名。

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  1. 01

    AI 工具

    賬號、插件、SDK 與 API

  2. 02

    AgentMeter

    本機採集 · JSON 配置

  3. 03

    觀測雲工作空間

    成員歸屬 · 統一分析

高校 AI 課程實踐

從統一發賬號，到有依據地指導使用

某高校為一百多名學生統一提供 AI 工具賬號。學期過半，老師仍難以判斷額度該如何分配、高用量是否帶來有效產出，以及哪些學生需要幫助。

看見高消耗背後的原因

部分學生反覆提交完整項目上下文，輸入 Token 達到輸出的兩百多倍。

找到此前不可見的低活躍學生

一些學生的 7 天額度已用率長期為個位數，首次使用受挫後便不再嘗試。

接入後，教研組針對高消耗學生開展任務拆解與上下文管理輔導，為低活躍學生補充工具使用課，並依據用量調整額度。

約 50%

兩週後，受輔導學生的平均用量下降

這部分學生的作業評分有所提升。課程結束時，用量、活躍天數、單日峯值與工具分佈，也成為下一學期課程設計的參考。

當 AI 用量開始規模化

培訓機構

結合學員用量、活躍天數和工具分佈瞭解練習投入，為輔導與結業評估提供參考。

科研課題組

按成員與項目歸集消耗，支持經費核算，把額度向關鍵研究階段傾斜。

黑客松與編程賽事

觀察各隊消耗曲線、峯值時段與工具選擇，支持賽事運營和賽後覆盤。

算力資助與孵化計劃

以項目和成員維度説明資源使用情況，為資助評估提供可追溯的用量記錄。

AgentMeter · v0.1.8

選擇你的系統，即刻開始

在使用 AI 工具的電腦上安裝 AgentMeter，再導入工作空間提供的專屬 JSON 配置。

按電腦的處理器架構選擇安裝包。Linux 提供 DEB 與 RPM 兩種格式。

安裝完成後，前往「Agent 監測」獲取接入配置

幾分鐘，讓用量開始可見

01

獲取工作空間配置

進入觀測雲控制枱「Agent 監測」，點擊「接入 Agent」或 Agent 應用右上角的「+」，選擇需要接入的 Agent。

02

安裝並導入配置

下載適合電腦系統和處理器架構的客戶端，安裝後導入專屬 JSON 配置；也可按控制枱引導使用 Terminal 接入。

03

關聯成員，查看數據

按需關聯成員 UUID 與用戶名，在工作空間查看用量、調用鏈路、額度趨勢和工具分佈。

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AI 負責工作，觀測負責看清

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macOS / Windows / Linux

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