CodeBurn：本地追踪Claude/Cursor/Codex编程开销的开源TUI工具

getagentseal/codeburn 项目地址为 https://github.com/getagentseal/codeburn，主要语言 TypeScript，stars 7710，forks 587，许可 MIT License，最近 push 日期 2026-06-07，数据抓取日期 2026-06-07。本文数据基于抓取日期，后续以 GitHub 当前页面为准。它是一个本地运行的 TUI 工具，能拆解 25 种 AI 编程工具的 token 消耗和费用，按任务、模型、项目维度展示开销，帮助开发者看清预算去向。

项目速览

getagentseal/codeburn 项目地址为 https://github.com/getagentseal/codeburn，主要语言 TypeScript，stars 7710，forks 587，许可 MIT License，最近 push 日期 2026-06-07，数据抓取日期 2026-06-07。本文数据基于抓取日期，后续以 GitHub 当前页面为准。它是一个本地 TUI dashboard，追踪 Claude Code、Codex、Cursor 等工具的 token 使用和成本。

它解决什么问题

开发者常想知道单次 feature 开发、bug 修复或代码重构分别消耗多少 token 和费用。CodeBurn 按任务类型、模型、工具、项目、provider 多维度拆解成本。本地运行无需 API key，不经过代理或 wrapper，直接读取磁盘 session 数据。

为什么在 GitHub 受欢迎

从当前抓取数据看，MIT 许可和本地隐私特性是主要吸引力。它支持 25 种 AI coding 工具的覆盖范围，适合需要成本追踪的开发者。

核心功能与数据拆解方式

它能按 task、model、tool、project、provider 拆解成本，使用 LiteLLM 进行价格计算，本地运行。具体安装和版本细节建议以仓库 README 为准。

工具选择决策框架

新手优先看是否已有至少一种支持工具的本地 session 数据。预算有限看是否需要零 API key、本地免费运行。专业用户看是否需要按项目或任务维度做精细成本归因。不建议使用场景是完全不使用支持列表内的 AI coding 工具，或只想云端托管方案。

适合人群与使用场景

适合个人开发者、团队成本审计者、想优化 AI coding 预算的人。不适合完全没有本地 session 数据的用户，或追求云端 SaaS 仪表盘的用户。注意不同 provider 的数据路径差异，Linux/Windows 自动检测但仍可能需手动确认。

数据口径与使用边界

stars、forks、最近 push 日期均为抓取日期 2026-06-07 的快照。读者后续以仓库实时页面为准，避免把旧数据当成永久结论。

风险与替代项目

同类方向有 rossnoah/codeburn-rs（Rust 实现，声称更快）。MIT 许可下可自由使用，但仍需自行验证 provider 数据兼容性。读者可到 nav-ai.cn 开发者工具分类查看更多 AI coding 成本追踪工具。

常见问题

CodeBurn 支持哪些具体的 AI coding 工具？

它支持 25 种 AI coding 工具，具体列表以仓库 README 为准。

它和云端计费仪表盘有什么区别？

CodeBurn 本地运行，直接读取磁盘 session 数据，无需 API key 或云端上传。

普通用户安装后如何快速查看今日或本月开销？

具体使用方式建议以仓库 README 为准。

如果我想贡献代码或修改 provider 支持，需要什么门槛？

贡献门槛以仓库 README 和 issues 为准。

结语

CodeBurn 适合需要本地成本追踪的开发者。想继续查找同类工具，可查看 nav-ai.cn 开发者工具分类或 AI 工具排行榜；新手可从新手入门开始，按副业场景筛选合适方向。