junhoyeo/tokscale

複数のプラットフォームでAIコーディングアシスタントのトークン使用量とコストを追跡するための高性能CLIツールと可視化ダッシュボード。

Tip

v2 リリース — ネイティブ Rust TUI、クロスプラットフォーム対応など。
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Overview	Models

Daily Summary	Stats

Session Details	Hourly

Frontend (3D Contributions Graph)	Wrapped 2025

bunx tokscale@latest submitを実行して、使用量データをリーダーボードに送信し、公開プロフィールを作成しましょう！

Tokscaleは以下のプラットフォームからのトークン消費を監視・分析するのに役立ちます：

ロゴ	クライアント	データ場所
	OpenCode	~/.local/share/opencode/opencode.db (1.2+、opencode-stable.db など全チャンネル対応) または ~/.local/share/opencode/storage/message/
	Claude Code	~/.claude/projects/ および ~/.claude/transcripts/
	OpenClaw	~/.openclaw/agents/ (*/agent/openclaw-agent.sqlite + */sessions/*.jsonl; + レガシー: .clawdbot, .moltbot, .moldbot)
	Codex CLI	~/.codex/sessions/ および ~/.codex/archived_sessions/（*.jsonl に加え、zstd 圧縮の *.jsonl.zst やその他のアーカイブコピーも対象。同じ rollout のコピーは 1 回だけ集計）
	Prime Agent	~/.prime/agent/sessions/ および ~/.prime/agent/session-artifacts/（RLM 子セッション）
	Sakana Fugu	Codex 経由で追跡 — ~/.codex/sessions/ および ~/.codex/archived_sessions/ の rollout (model_provider: sakana)
	GitHub Copilot CLI	~/.copilot/session-store.db（CLI 使用イベント; OTEL 不要）、~/.copilot/otel/*.jsonl (+ COPILOT_OTEL_FILE_EXPORTER_PATH)、~/.copilot/data.db
	Hermes Agent	$HERMES_HOME/state.db および $HERMES_HOME/profiles/*/state.db（フォールバック: ~/.hermes/...）
	Gemini CLI	$GEMINI_CLI_HOME/tmp/*/chats/*.json（フォールバック: ~/.gemini/tmp/*/chats/*.json）
	Cursor IDE	Cursor API の使用量を ~/.config/tokscale/cursor-cache/usage*.json にキャッシュ（旧形式の usage*.csv キャッシュも引き続き読み込み；デスクトップ自動ログインまたは Cookie 貼り付け；~/.cursor ではない）
	Amp (AmpCode)	~/.config/tokscale/amp-cache/threads/ (tokscale amp sync)
	Codebuff	~/.config/manicode/ (+ manicode-dev、manicode-staging; CODEBUFF_DATA_DIR でオーバーライド可能)
	Freebuff	Codebuff と同じ ~/.config/manicode/ を共有（同一ランタイム）；トークン使用量はトランスクリプトから推定（ローカル使用量なし；FREEBUFF_DATA_DIR でオーバーライド可能）
	Droid (Factory Droid)	~/.factory/sessions/
	Pi	~/.pi/agent/sessions/
	omp (Oh My Pi)	~/.omp/agent/sessions/**/*.jsonl
	Senpi (OmO Native)	~/.senpi/agent/sessions/ (SENPI_CODING_AGENT_DIR でオーバーライド可能) および ~/.omo/agent/sessions/（OmO Native、omo-ai 5.1.0+）、さらに各プロジェクトの .omo/senpi-task/children/ にあるタスク子セッション。その他の OmO の場所は scanner.extraScanPaths.senpi で追加
	Kimchi Coding	~/.config/kimchi/harness/sessions/（KIMCHI_CODING_AGENT_DIR でオーバーライド可能）
	Reasonix	~/.reasonix/stats/*.jsonl（REASONIX_STATE_HOME または REASONIX_HOME でオーバーライド可能）
	Kimi CLI / Kimi Code	kimi-cli: ~/.kimi/sessions/ kimi-code: ~/.kimi-code/sessions/ (KIMI_CODE_HOME でオーバーライド可能) kimi-work: デスクトップ app-data ルート（自動検出）
	Qwen CLI	~/.qwen/projects/
	Roo Code	~/.config/Code/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/tasks/ (+ server: ~/.vscode-server/data/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/tasks/)
	Kilo	~/.config/Code/User/globalStorage/kilocode.kilo-code/tasks/ (+ server: ~/.vscode-server/data/User/globalStorage/kilocode.kilo-code/tasks/)
	Kilo CLI	~/.local/share/kilo/kilo.db
	Mux	~/.mux/sessions/
	Crush	$XDG_DATA_HOME/crush/projects.json（プロジェクトレジストリ。フォールバック: ~/.local/share/crush/projects.json）
	Goose	~/.local/share/goose/sessions/sessions.db / %APPDATA%\Block\goose\data\sessions\sessions.db (+ macOS Application Support、レガシー Block/goose パス; GOOSE_PATH_ROOT でオーバーライド可能)
	Google Antigravity	tokscale antigravity sync で ~/.config/tokscale/antigravity-cache/sessions/*.jsonl にキャッシュ（ローカル言語サーバ RPC を使用）
	Antigravity CLI	~/.gemini/antigravity-cli/conversations/*.db（Gemini ホームは GEMINI_CLI_HOME でオーバーライド可能；ローカル SQLite を直接読み取るため antigravity sync は不要）
	Antigravity IDE Extension	~/.gemini/antigravity/conversations/*.db（ローカル SQLite を直接読み取り）
	Trae IDE / Trae Solo（国際版）	tokscale trae sync で ~/.config/tokscale/trae-cache/sessions/*.json にキャッシュ（公式 API のアカウント単位使用量）
	Warp / Oz	tokscale warp sync で ~/.config/tokscale/warp-cache/usage.json にキャッシュ（集計リクエスト数と使用金額のみ。トークントランスクリプトは含まない）
	Grok Build	$GROK_HOME/sessions/*/*/updates.jsonl（フォールバック: ~/.grok/sessions/*/*/updates.jsonl）
	Zed Agent	~/.local/share/zed/threads/threads.db（macOS: ~/Library/Application Support/Zed/threads/threads.db; Windows: %LOCALAPPDATA%/Zed/threads/threads.db; ホスティング済み Zed モデル専用、外部 ACP エージェントは対象外）
	Kiro	~/.kiro/sessions/cli/*.json（+ *.jsonl）、~/.local/share/kiro-cli/data.sqlite3（macOS: ~/Library/Application Support/kiro-cli/data.sqlite3）、および Kiro IDE の globalStorage スナップショット（Kiro/User/globalStorage/kiro.kiroagent; macOS は Application Support、Linux は ~/.config/Kiro、Windows は %APPDATA%\Kiro）
	Cline	VS Code globalStorage のタスクディレクトリ（Linux: ~/.config/Code/...; macOS: ~/Library/Application Support/Code/...; Windows: %APPDATA%\Code\...; サーバー: ~/.vscode-server/data/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/tasks/）+ Cline CLI セッション（利用可能な最初のルートを次の順序で選択: $CLINE_SESSION_DATA_DIR、$CLINE_DATA_DIR/sessions/、$CLINE_DIR/data/sessions/、フォールバック ~/.cline/data/sessions/；空白または空白文字のみの環境変数は無視）
	gajae-code (gjc)	~/.gjc/agent/sessions/（GJC_CODING_AGENT_DIR、GJC_CONFIG_DIR、PI_CONFIG_DIR でオーバーライド可能；Linux/macOS では $XDG_DATA_HOME/gjc/sessions/ も解決）
	Cherry Studio	%APPDATA%\CherryStudio\Data\Agents\.claude\projects\*.jsonl と旧 %APPDATA%\CherryStudio\.claude\projects\*.jsonl（macOS: ~/Library/Application Support/CherryStudio/Data/Agents/.claude/projects/；Linux: $XDG_CONFIG_HOME/CherryStudio/Data/Agents/.claude/projects/；Agent/Claude Code モードのトランスクリプト、V2 ルート優先・旧ルートは移行前履歴）、さらにチャットの台帳 %APPDATA%\CherryStudio\Data\cherrystudio.sqlite（macOS: ~/Library/Application Support/CherryStudio/Data/cherrystudio.sqlite；Linux: $XDG_CONFIG_HOME/CherryStudio/Data/cherrystudio.sqlite；トランスクリプトを書かない組み込みチャット／アシスタント画面の ai_usage_record 行を読み取る。同テーブルの Agent モード行はトランスクリプト側が既に計上しているためスキップし、両方の台帳は同じクライアントに合算される）
	LM Studio	~/.lmstudio/server-logs/**/*.log（LM_STUDIO_HOME 対応、Chat Completions と Responses API の最終応答 usage のみ。プロンプトと応答本文は保持せず、ローカル推論のコストは $0）
	Unsloth Studio	$UNSLOTH_STUDIO_HOME/studio.db（フォールバック: ~/.unsloth/studio/studio.db。内部チャットと認証済み API の正確な推論使用量を読み取り、メッセージ本文は読み取らない。トレーニング指標は対象外で、ローカル推論のコストは $0）
	Hindsight	$HINDSIGHT_HOME/usage/*.jsonl（フォールバック: ~/.hindsight/usage/*.jsonl、tokscale hindsight sync で同期）
	Jcode	~/.jcode/sessions/session_*.json + session_*.journal.jsonl サイドカー（JCODE_HOME で上書き可）
	MiMo Code	~/.local/share/mimocode/mimocode.db（XDG データディレクトリ；SQLite）
	Xiaomi MiMo AI（デスクトップ）	MiMo Code と同じ ~/.local/share/mimocode/mimocode.db；session.version が desktop- で始まるセッションは micode-desktop として区別
	Junie	~/.junie/sessions/*/events.jsonl
	Command Code	~/.commandcode/projects/**/*.jsonl（トークン使用量はトランスクリプトから約4文字/トークンで推定；ディスクには永続化されない）
	ZCode	~/.zcode/cli/db/db.sqlite（v2 使用量データベース）および ~/.zcode/projects/**/*.jsonl（従来の記録）
	OpenCodeReview	~/.opencodereview/sessions/**/*.jsonl
	CodeBuddy（CLI・IDE・VS Code プラグイン）	~/.codebuddy/projects/**/*.jsonl + 拡張機能ログ
	WorkBuddy	~/.workbuddy/projects/**/*.jsonl（5.5+ は ~/.workbuddy-ai/ もスキャン） + SQLite フォールバック
	Devin CLI	~/.local/share/devin/cli/sessions.db（SQLite）
	Devin Desktop	ACP イベント：macOS ~/Library/Application Support/Devin/User/acp-events/、Linux ~/.config/Devin/User/acp-events/、Windows %APPDATA%\Devin\User\acp-events\
	Augment Code（Auggie CLI）	~/.augment/sessions/*.json
	Synthetic	hf:モデルやsyntheticプロバイダを検出して他ソースから再帰属（+ Octofriend: ~/.local/share/octofriend/sqlite.db）
	DeepSeek Harness	~/.dsh/sessions/**/session.jsonl.zstd（非圧縮で書き出された場合は session.jsonl、バージョン付きの session.v<N>.jsonl[.zstd] 表記も読み取り、DSH_HOME で上書き可）
	fx	~/.fx/sessions/<sessionId>/usage-v2.json (セッション単位の集計)
	Muse Code	~/.local/share/muse/sessions/**/session.jsonl（Windows も共通の XDG 形式パス。subagent/<uuid>/ 配下のサブエージェント記録を含む）
	Aside	~/.aside/u/<account>/sessions/<session>/messages.jsonl
	Mistral Vibe	~/.vibe/logs/session/<session-dir>/meta.json（Windows も共通のパス。ルートは VIBE_HOME で変更可能）
	Proma	~/.proma/agent-sessions/, ~/.proma/sdk-config/{sessions,projects}/; ~/.proma-dev/

🚅 LiteLLMの価格データを使用してリアルタイム価格計算を提供し、階層型価格モデルとキャッシュトークン割引をサポートしています。

このプロジェクトは カルダシェフ・スケール(Kardashev Scale) に触発されています。これは天体物理学者ニコライ・カルダシェフがエネルギー消費量に基づいて文明の技術的発展レベルを測定するために提案した方法です。タイプI文明は惑星上で利用可能なすべてのエネルギーを活用し、タイプIIは恒星の全出力を捕捉し、タイプIIIは銀河全体のエネルギーを支配します。

AI支援開発の時代において、トークンは新しいエネルギーです。トークンは私たちの思考力を動かし、生産性を高め、創造的な成果を駆動します。カルダシェフ・スケールが宇宙規模でエネルギー消費を追跡するように、Tokscaleは AI増強開発のランクを上げながらトークン消費を測定します。カジュアルユーザーでも毎日数百万のトークンを消費する人でも、Tokscaleは惑星級開発者から銀河級コードアーキテクトへの旅を視覚化するのに役立ちます。

• 概要
  • なぜ「Tokscale」？
• 機能
• インストール
  • クイックスタート
  • 前提条件
  • 開発環境セットアップ
  • ネイティブモジュールのビルド
• 使用方法
  • 基本コマンド
  • TUI機能
  • プラットフォーム別フィルタリング
  • 日付フィルタリング
  • 価格検索
  • カスタム価格オーバーライド
  • ソーシャルプラットフォームコマンド
  • Autosubmit
  • Cursor IDEコマンド
  • Antigravity コマンド
  • Trae コマンド
  • Warp/Oz コマンド
  • タスク別レポート
  • サブスクリプション使用量
  • 出力例
  • 設定
  • 環境変数
• フロントエンド可視化
  • 機能
  • フロントエンドの実行
• ソーシャルプラットフォーム
  • 機能
  • GitHubプロフィール埋め込みウィジェット
  • GitHubプロフィールバッジ
  • はじめに
  • データ検証
• Wrapped 2025
  • コマンド
  • 含まれる内容
• 開発
  • 前提条件
  • 実行方法
  • コンテナセットアップ
• サポートプラットフォーム
  • ネイティブモジュールターゲット
  • Windowsサポート
• セッションデータ保持
• データソース
• 価格
• ローカル使用状況復元レジャー
• コントリビューション
  • 開発ガイドライン
• 謝辞
• ライセンス

• インタラクティブTUIモード - Ratatuiによる美しいターミナルUI（デフォルトモード）
  • 10のインタラクティブビュー：概要、Usage、モデル、日別、時間別、月別、セッション、プロジェクト、統計、エージェント（オプションの Minutely ビューを minutelyTabEnabled でオプトイン可能）
  • キーボード＆マウスナビゲーション
  • 設定可能なカラーテーマのGitHubスタイル貢献グラフ
  • リアルタイムフィルタリングとソート
  • ゼロフリッカーレンダリング
• マルチプラットフォームサポート - OpenCode、Claude Code、Codex CLI、Prime Agent、Copilot CLI、Cursor IDE、Gemini CLI、Amp、Codebuff、Droid、OpenClaw、Hermes Agent、Pi、Kimchi Coding、Reasonix、Kimi CLI、Kimi Work、Qwen CLI、Roo Code、Kilo、Mux、Kilo CLI、Crush、Goose、Antigravity、Antigravity CLI、Antigravity IDE Extension、Zed、Kiro、Trae、Warp/Oz、Cline、Gajae-Code、Grok Build、Jcode、MiMo Code、Xiaomi MiMo AI、Command Code、Junie、ZCode、OpenCodeReview、CodeBuddy、WorkBuddy、Devin CLI、Devin Desktop、Augment Code、Synthetic、Cherry Studio、LM Studio、Unsloth Studio、Hindsight、fx、Oh My Pi、Muse Code、Aside、Mistral Vibe、Promaの使用量を追跡
• リアルタイム価格 - 1時間ディスクキャッシュ付きでLiteLLMから現在の価格を取得；OpenRouter自動フォールバックと新規モデル向けCursor価格サポート
• 詳細な内訳 - 入力、出力、キャッシュ読み書き、推論トークン追跡
• ネイティブRustコア - 10倍高速な処理のため、すべての解析と集計をRustで実行
• Web可視化 - 2Dと3Dビューのインタラクティブ貢献グラフ
• 柔軟なフィルタリング - プラットフォーム、日付範囲、年別フィルタリング
• タスク別レポート - マルチバックエンド対応（Apple FM、Claude、Codex、Gemini、Kiro、MiniMax）の LLM によるセッション要約とタスクグルーピング
• JSONエクスポート - 外部可視化ツール用のデータ生成
• ソーシャルプラットフォーム - 使用量の共有、リーダーボード競争、公開プロフィール閲覧

# npxで直接実行
npx tokscale@latest

# またはbunxを使用
bunx tokscale@latest

# またはエイリアスをインストールせずにDenoを使用
deno x npm:tokscale@latest

# ライトモード（テーブルレンダリングのみ）
npx tokscale@latest --light

これだけです！セットアップ不要で完全なインタラクティブTUI体験が得られます。

パッケージ構造: tokscaleは@tokscale/cliをインストールするエイリアスパッケージです（swcのように）。どちらもネイティブRustコア（@tokscale/core）を含む同じCLIをインストールします。

• Node.js または Bun
• （オプション）ソースからネイティブモジュールをビルドするためのRustツールチェーン

ローカル開発またはソースからビルドする場合：

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/junhoyeo/tokscale.git
cd tokscale

# Bunをインストール（まだインストールしていない場合）
curl -fsSL https://bun.sh/install | bash

# 依存関係をインストール
bun install

# 開発モードでCLIを実行
bun run cli

注: bun run cliはローカル開発用です。bunx tokscaleでインストールすると、コマンドが直接実行されます。以下の使用法セクションはインストールされたバイナリコマンドを示しています。

ネイティブRustモジュールはCLI操作に必須です。並列ファイルスキャンとSIMD JSON解析により約10倍高速な処理を提供します：

# ネイティブコアをビルド（リポジトリルートから実行）
bun run build:core

注: bunx tokscale@latestでインストールすると、ネイティブバイナリはビルド済みで含まれています。ソースからのビルドはローカル開発にのみ必要です。

# インタラクティブTUIを起動（デフォルト）
tokscale

# 特定のタブでTUIを起動
tokscale models    # モデルタブ
tokscale monthly   # 日別ビュー（日別内訳を表示）
tokscale hourly    # 時間別タブ

# レガシーCLIテーブル出力を使用
tokscale --light
tokscale models --light

# 明示的にTUIを起動
tokscale tui

# 貢献グラフデータをJSONとしてエクスポート
tokscale graph --output data.json

# JSONとしてデータを出力（スクリプト/自動化用）
tokscale --json                    # デフォルトのモデルビューをJSON形式で
tokscale models --json             # モデル内訳をJSON形式で
tokscale monthly --json            # 月別内訳をJSON形式で
tokscale models --json > report.json   # ファイルに保存

インタラクティブTUIモードは以下を提供します：

• 10のビュー: 概要（チャート + トップモデル）、Usage（サブスクリプションクォータ）、モデル、日別、時間別、月別、セッション、プロジェクト（ワークスペース別ロールアップ）、統計（貢献グラフ）、エージェント。プロジェクトでは、Codex Desktop の通常のチャットディレクトリ（Documents/Codex/YYYY-MM-DD/<chat>）はセッション数・トークン・コストを保持したまま Codex Chat に統合され、Git リポジトリを含むディレクトリは分離されたままになります。分単位の Minutely ビューはデフォルトで非表示で、settings.json の minutelyTabEnabled で有効化できます — 設定を参照
• キーボードナビゲーション:
  • ←/→/Tab/BackTab: ビュー切り替え
  • ↑/↓ または Home/End: リスト操作
  • Enter: 日別詳細を開く（Daily タブ）/ ms/1K と Cost/1M の日別推移（Models タブ）/ グラフセル選択（Stats タブ）
  • Esc または Backspace: ダイアログを閉じる / 詳細表示を抜ける
  • c/d/t: コスト/日付/トークンでソート
  • j: 今日にジャンプ
  • s: ソース選択ダイアログを開く
  • g: グループ基準選択ダイアログを開く（モデル、クライアント+モデル、クライアント+プロバイダー+モデル、ワークスペース+モデル、セッション+モデル、クライアント+セッション+モデル）
  • h: 日別/時間別のチャート粒度を切り替え（Overview タブ）
  • v: テーブル/プロフィールビューを切り替え（Hourly タブ）
  • b: サブエージェントセッションの親セッションへのロールアップ表示を切り替え（Sessions タブ）
  • y: 選択行をクリップボードにコピー
  • p: カラーテーマを循環
  • L: ライトモード（白背景）を切り替え
  • r: データを更新; Shift+R で自動更新の切り替え; +/- で間隔調整
  • e: JSONにエクスポート
  • q または Ctrl+C: 終了
• マウスサポート: タブ、ボタン、フィルターをクリック
• テーマ: Green、Halloween、Teal、Blue、Pink、Purple、Orange、Monochrome、YlGnBu、Graphite、Lagoon、Dusk
• 設定の永続化: 設定は~/.config/tokscale/settings.jsonに保存（設定を参照）

TUIでgを押すか、--light/--jsonモードで--group-byを使用してモデル行の集計方法を制御します：

--group-by model（最も統合）

--group-by client,model（CLIデフォルト）

--group-by client,provider,model（最も詳細）

--group-by session,model（セッション単位のコスト帰属）

tokscale models --json --group-by session,model は (session_id, model) ごとに1エントリを出力します。各エントリにはトップレベルの sessionId フィールドが含まれるため、ダウンストリームツール（例: マルチエージェント IDE）はコストデータを特定のエージェント CLI セッションに結合できます：

{
  "groupBy": "session,model",
  "entries": [
    {
      "sessionId": "019e1e27-af49-7cd1-89b7-7bad1c3f3be2",
      "client": "codex",
      "provider": "openai",
      "model": "gpt-5",
      "input": 25251,
      "output": 47,
      "cacheRead": 1920,
      "cacheWrite": 0,
      "reasoning": 40,
      "messageCount": 12,
      "cost": 0.0123
    }
  ]
}

すべての行にクライアント名も必要な場合は --group-by client,session,model を使用してください（20以上の対応 CLI 全体を一度に1スポーンで処理）。

--group-by workspace,model は、エージェントが実行されたディレクトリに使用量を帰属させるため、プロジェクトごとのコストが分かります:

# (ワークスペース, モデル) ごとに1行
tokscale models --light --group-by workspace,model --month

# すべての git ワークツリーを親リポジトリに畳み込む — リポジトリごとに1行
tokscale models --light --group-by workspace,model --merge-worktrees --month

# JSON には workspaceKey (グループ化の識別子) と workspaceLabel (表示名) が含まれます
tokscale models --json --group-by workspace,model --merge-worktrees

TUI では g → ワークスペース + モデル を選び、w でワークツリーの畳み込みを切り替えます (フッターに [w:worktrees] / [w:repos] と表示されます)。

ワークスペース行のラベルは repo または repo ⑃ worktree です。ワークスペースの記録方法はクライアントごとに異なり (Claude Code はダッシュで変換したディレクトリスラッグ -Users-me-devpro-app、Codex と OpenCode は実パス)、tokscale はスラッグをファイルシステムと照合して実パスへ復元します。知っておくべき点が4つあります:

• --merge-worktrees を付けない場合、各 git ワークツリーが独立した行になります。 タスクごとにワークツリーを切るエージェント CLI では、1つのリポジトリが多数の行に分散します。--merge-worktrees はそれらを統合します (異なるクライアントが異なるキー形式で記録した同一リポジトリも統合します)。
• --merge-worktrees はリポジトリ内部と外部のどちらのワークツリーも検出します。 <repo>/.claude/worktrees/<name> (エージェント CLI が作成する形) と <repo>/.git/worktrees/<name> はパスだけで判別します。別の場所にチェックアウトしたワークツリー (git worktree add ../feature-x) は .git ポインタファイルを読み、リポジトリまで辿ります。ただしシンボリックリンクと実体のように2通りのパス表記で到達できるリポジトリは、ワークスペース識別子を文字列比較するため2行のままです。いずれの場合も合計は変わりません — 使用量は行に分かれるだけで、失われることも二重計上されることもありません。
• 同じ名前になる行は親ディレクトリで修飾されます。 ラベルはディレクトリ名そのものなので、~/work/api と ~/oss/api はどちらも api になってしまいます。衝突したラベルには区別できるまでパスの先頭要素が付きます (work/api, oss/api)。パス要素では区別できない場合 — 同じディレクトリを2つのクライアントが別のキー形式で記録した場合 — はワークスペースキーが付きます。グループ化には影響せず、表示文字列だけが変わります。
• ワークスペースを記録しないクライアントは単一の Unknown workspace 行にまとまります。 対応クライアントの約半数 (gemini, cursor, amp, droid, roocode, kilocode, goose, Copilot の OTEL 経路など) はワークスペースを書き出さないため、ディレクトリに帰属させられません。

--client（短縮形 -c）でレポートを 1 つ以上のクライアントに絞り込めます。フラグは繰り返し可能で、カンマ区切りの値にも対応し、すべてのレポートコマンドで利用できます：

# OpenCodeの使用量のみ表示
tokscale --client opencode

# カンマ区切り：複数のクライアントを同時にフィルター
tokscale --client opencode,claude

# 繰り返し：同じ効果（シェルエイリアスと相性が良い）
tokscale -c opencode -c claude

# Cursor IDE は Tokscale の API キャッシュを使う。保存済みログインがなければデスクトップセッションを取り込む
tokscale --client cursor

# Synthetic（synthetic.new）は他のエージェントセッションから検出されます
tokscale --client synthetic

# 他のフィルターと組み合わせ
tokscale --client opencode,claude --week --json

利用可能な値: opencode, claude, codex, copilot, gemini, cursor, amp, codebuff, droid, openclaw, hermes, pi, prime-agent, kimchi, kimi, qwen, roocode, kilocode, kilo, mux, crush, goose, antigravity, antigravity-cli, antigravity-extension, zed, kiro, trae, warp, cline, gjc, grok, jcode, micode, micode-desktop, commandcode, junie, zcode, opencodereview, codebuddy, augment, synthetic, cherrystudio, lmstudio, unsloth, hindsight, muse、aside、vibe。

破壊的変更 (v4.0.0): クライアント単位のブール型フラグ（--opencode、--claude、--codex など）は削除され、現在はエラーになります。代わりに正規の --client/-c フラグを使用してください — 例: tokscale --client opencode,claude。

日付フィルターはレポートを生成するすべてのコマンドで機能します（tokscale、tokscale models、tokscale monthly、tokscale graph）：

# クイック日付ショートカット
tokscale --today              # 今日のみ
tokscale --yesterday          # 昨日のみ
tokscale --week               # 過去7日間
tokscale --month              # 今月

# カスタム日付範囲（包括的、ローカルタイムゾーン）
tokscale --since 2024-01-01 --until 2024-12-31

# 年別フィルター
tokscale --year 2024

# 他のオプションと組み合わせ
tokscale models --week --client claude --json
tokscale monthly --month --benchmark

注: 日付フィルターはローカルタイムゾーンを使用します。--sinceと--untilは両方とも包括的です。 v2.2.0 注記: セッションのアクティブ時間の日別バケットもローカルタイムゾーンを使用します。UTC 以外の環境では、UTC の日境界ではなくローカルのトークン/コスト日付と揃って表示される場合があります。

任意のモデルのリアルタイム価格を検索します：

# モデル価格を検索
tokscale pricing "claude-3-5-sonnet-20241022"
tokscale pricing "gpt-4o"
tokscale pricing "grok-code"

# 特定のプロバイダーソースを強制
tokscale pricing "grok-code" --provider openrouter
tokscale pricing "claude-3-5-sonnet" --provider litellm

# カスタム価格オーバーライドを確認
tokscale pricing list-overrides

検索戦略：

価格検索は多段階の解決戦略を使用します：

1. カスタム価格オーバーライド - ~/.config/tokscale/custom-pricing.json のユーザー定義エントリの完全一致
2. 完全一致 - LiteLLM/OpenRouterデータベースでの直接検索
3. エイリアス解決 - 親しみやすい名前を解決（例：big-pickle → glm-4.7）
4. ティアサフィックス除去 - 品質ティアを削除（gpt-5.2-xhigh → gpt-5.2）
5. バージョン正規化 - バージョン形式を処理（claude-3-5-sonnet ↔ claude-3.5-sonnet）
6. プロバイダープレフィックスマッチング - 一般的なプレフィックスを試行（anthropic/、openai/など）
7. Cursorモデル価格 - LiteLLM/OpenRouterにまだ存在しないモデルのハードコード価格（例：gpt-5.3-codex）
8. ファジーマッチング - 部分モデル名の単語境界マッチング

アップストリームの価格データベースがまだ正しくカバーしていないモデル ID の価格を上書きするには、Tokscale の設定ディレクトリ（デフォルトでは macOS/Linux の ~/.config/tokscale/custom-pricing.json；TOKSCALE_CONFIG_DIR を設定した場合は同じく解決されるディレクトリ）に custom-pricing.json を作成します。

{
  "models": {
    "accounts/fireworks/routers/kimi-k2p6-turbo": {
      "input_cost_per_million_tokens": 2.00,
      "output_cost_per_million_tokens": 8.00,
      "cache_read_input_token_cost_per_million_tokens": 0.30,
      "source": "https://docs.fireworks.ai/serverless/pricing",
      "notes": "Fireworks Kimi K2.6 Turbo (preview)"
    },
    "accounts/fireworks/models/kimi-k2p6": {
      "input_cost_per_million_tokens": 0.95,
      "output_cost_per_million_tokens": 4.00,
      "cache_read_input_token_cost_per_million_tokens": 0.16
    },
    "kimi-k2p6-turbo": {
      "input_cost_per_million_tokens": 2.00,
      "output_cost_per_million_tokens": 8.00
    }
  }
}

JSON スキーマは、このリポジトリの schemas/custom-pricing.schema.json にあります。エディターでの検証には、このスキーマのローカルコピーを使用してください。

オーバーライド価格は、ほとんどの API プロバイダーが価格を公開する方法と同じく、100万トークンあたりのドルで入力します；Tokscale は内部でこれをトークンあたりのレートに変換します。input_cost_per_million_tokens または output_cost_per_million_tokens の少なくとも一方が存在する必要があり、キャッシュ読み取り/キャッシュ作成フィールドは任意です。明示的な 0 も許可されており、無料モデルを宣言する方法です——0 は「費用がかからない」という表明であり、フィールドの省略はレートが不明という意味なので、その使用量は価格未設定のまま残ります。コピー/ペーストの互換性のため、input_cost_per_token、output_cost_per_token、cache_read_input_token_cost などの LiteLLM スタイルのトークンあたりフィールド名も受け付けますが、ユーザー向けには100万トークンあたりの名前を推奨します。ティアやキャッシュ価格を省略するにはフィールドを残さないでください；負の値や非有限な値は無効として扱われ、タイプミスが集計を密かに変えないようにモデルエントリ全体がスキップされます。任意の source および notes フィールドは Tokscale には無視され、自分の記録用に使用できます。

オーバーライドは完全一致のみで、大文字小文字を区別しません。Tokscale はまず生のモデル ID をチェックし、次に既存の synthetic な /models/ 正規化、その後オーバーライドが一致しなければ LiteLLM、OpenRouter、Cursor 価格、ファジーマッチングへフォールスルーします。生の完全一致は正規化された完全一致より優先されるため、accounts/fireworks/routers/kimi-k2p6-turbo で特定のゲートウェイ固有モデルを上書きしつつ、kimi-k2p6-turbo で正規化された /models/ パスをカバーできます。オーバーライドは起動時に一度だけ読み込まれます；ファイルを編集したらコマンドを再起動してください。これは、アップストリームの LiteLLM 価格更新を待つ間、誤ったモデル価格のバグを修正するための推奨ローカル対処法です。

プロバイダー優先順位：

複数のマッチがある場合、オリジナルモデル作成者がリセラーより優先されます：

例：grok-codeはazure_ai/grok-code-fast-1（$3.50/$17.50）ではなくxai/grok-code-fast-1（$0.20/$1.50）にマッチします。

従来のグローバル models に加え、provider_overrides を設定できます。tokscale pricing MODEL --billing-provider vertex --source custom --json --no-spinner で照会します。従来の --provider は価格データのソース指定のままです。チャネルはログの完全なラベルを前後空白除去・ASCII 大文字小文字無視で比較し、モデル名から推定しません。実際の請求先やアカウントを検証する機能ではありません。未知のチャネルはグローバル/アップストリームの推定価格のみを使用します。

tokscale pricing validate-overrides --strict --json --no-spinner はオフライン検証、tokscale pricing explain --json --no-spinner はローカルのメッセージ別価格・倍率・カバレッジ・状態レポートです。カスタム価格は基本料金で、記録済みの確定費用はゼロも保持します。編集後は再起動してください。過去の推定額は現在の料金で再計算し、失効した推定額は合計に含めません。旧バージョンへのダウングレードではチャネル別ルールが無視されます。優先順位、キャッシュ移行、設定例。

# Tokscaleにログイン（GitHub認証用にブラウザを開く）
tokscale login

# ブラウザ認証なしで既存の Tokscale API トークンを保存
tokscale login --token tt_xxx

# ログイン中のユーザーを確認
tokscale whoami

# 保存済みの API トークンを QR コードとして表示（別デバイスへの共有に便利）
# {"token":"tt_xxx","username":"..."} をエンコード — 任意の QR リーダーでスキャン
tokscale qr

# 使用量データをリーダーボードに送信
tokscale submit

# 認証情報を書き込まずに CI/ヘッドレス環境で送信
# 優先順位: TOKSCALE_API_TOKEN 環境変数 > 保存済み認証情報ファイル（~/.config/tokscale/credentials.json）。
# 環境変数が設定されている場合、その実行では保存済みファイルは無視されます。
TOKSCALE_API_TOKEN=tt_xxx tokscale submit

# トークンの失効: リーダーボードサイトの Settings > API Tokens
# （https://tokscale.ai/settings）を開き、該当トークン行の "Revoke" をクリック。
# 失効は即座に有効になり、以降そのトークンを使ったリクエストは
# HTTP 401 "Invalid API token" を返します。

# フィルター付きで送信
tokscale submit --client opencode,claude --since 2024-01-01

# 送信内容をプレビュー（ドライラン）
tokscale submit --dry-run

# ログアウト
tokscale logout

送信前に、すべてのメッセージが、そのメッセージが実際に使用したトークンバケット（入力・出力・キャッシュ読み・キャッシュ書き）をすべてカバーする権威ある価格に解決されている必要があります。価格を解決できないメッセージはスキップされ、Warning: excluded N unpriced provider/model message(s) として報告されます。未知のモデルが推測された料金で送信されることはなく、残りの価格済み使用量は通常どおり送信されます。

除外理由：

• no authoritative model-to-price mapping — モデル ID が LiteLLM・OpenRouter・models.dev・カスタム価格のいずれにも存在しません。
• generic routing label has no authoritative model-to-price mapping — その ID はルーターラベル（auto、gemini-default など）で、リクエストごとに実際のモデルが変わるため、そのままでは拒否されます。実際のレートが分かっている場合は、custom-pricing.json に明示的なエントリを追加することが公式にサポートされた方法です。
• pricing does not cover every populated token bucket — 価格行は見つかったものの、実際に使用されたトークンのレート（多くの場合キャッシュ読みまたはキャッシュ書き）が欠けています。
• model price match does not establish the requested provider — モデル ID のモデル部分のみ、またはプロバイダー接頭辞の推測で価格行が見つかっただけで、その料金が実際のプロバイダーの料金である確証がありません。
• model price match does not exactly name the requested model — 曖昧一致で価格行が見つかりましたが、そのキーが実際に使用したモデルを正確に指している保証がありません。
• model price lookup is ambiguous across non-equivalent candidates — 複数の候補行が一致しましたが、それぞれ異なる価格を示しています。

除外された使用量を含めるには、~/.config/tokscale/custom-pricing.json に完全一致のエントリを追加し——明示的な 0 は本物の無料モデルの宣言です——その後 tokscale submit --dry-run を再実行して警告がなくなることを確認してください。tokscale pricing <model-id> でどのエントリが一致したかを確認できます。このファイルのキーはモデル ID のみです（警告に表示される provider/model のうち model の部分）。

Autosubmit は、通常の tokscale submit フローを OS のスケジューラーに登録します。手動でターミナルを実行しなくても、公開プロフィールを最新の状態に保てるので便利です。

# 定期送信を有効化。macOS では launchd、Linux では利用可能な場合は systemd ユーザータイマー
# （フォールバックとして cron）、Windows では Windows タスクスケジューラーを使用します。
tokscale autosubmit enable --interval 24h

# submit に渡すのと同じクライアント/日付フィルターをそのまま指定できます。
tokscale autosubmit enable --interval 2h --client opencode,claude --week

# 保存済みの設定と直近の実行/エラーを表示。
tokscale autosubmit status
tokscale autosubmit status --json

# 保存済みの間隔が経過していなくても、その場で一度だけ実行。
tokscale autosubmit run --force

# Autosubmit を無効化し、スケジューラーのエントリを削除。
tokscale autosubmit disable

スケジュールされた実行は非対話的です。GitHub 認証やスター確認を求めることはありません。tokscale login --token tt_xxx を一度実行するか、スケジューラー環境で TOKSCALE_API_TOKEN を設定してください。Tokscale はスケジューラーの状態を settings.json に記録し、ログを ~/.config/tokscale/autosubmit/ に書き込み、ロックファイルを使用することで、スケジューラーのティックが重なっても二重送信を防ぎます。

Cursor IDE は Cursor の usage-events API を使います。アクティブアカウントは ~/.config/tokscale/cursor-cache/usage.json、その他のアカウントは usage.account-<sha256-of-exact-account-id>.json に所有者メタデータ付きで保存します。所有者を確認できない旧 JSON/CSV は、同期やアカウント変更の前に cursor-cache/archive/ に保管します。Tokscale は ~/.cursor 配下のローカル記録を解析せず、デスクトップの SQLite DB を使用量台帳として扱いません。

Cursor デスクトップアプリがインストール済みでサインイン済みの場合、保存済みの Cursor ログインがなければ、レポート、submit、wrapped は state.vscdb の cursorAuth/accessToken を取り込めます。wrapped は対象クライアントに Cursor が含まれる場合だけ取り込みます。使用量キャッシュが新しい間、レポートは同期をスキップします。明示的な tokscale cursor sync を含め、同期が実行されるたびに、利用可能なデスクトップトークンを更新し、そのデスクトップログインへアクティブアカウントを切り替えることがあります。デスクトップセッションがない場合も、保存済みログインは引き続き利用できます。使用量行は Cursor の usage-events API からのみ取得し、ローカルの ~/.cursor トランスクリプトは解析しません。

セットアップ（デスクトップ自動ログイン）:

1. Cursor デスクトップアプリにサインインする。
2. 任意: tokscale cursor login --name work を実行し、そのデスクトップセッションを名前付きで保存する。保存済みログインがまだないときは、レポート、submit、sync が自動で取り込む。
3. 任意: tokscale cursor sync --json を実行し、~/.config/tokscale/cursor-cache/usage.json を今すぐ更新する。キャッシュが古いときはレポート自身が同期する。
4. tokscale --client cursor または任意のレポートコマンドを実行する。

フォールバック（手動でブラウザ Cookie を貼り付け）— デスクトップログインが使えない場合:

1. ブラウザで https://www.cursor.com/settings を開く
2. 開発者ツールを開く（F12）
3. オプションA - Networkタブ: ページで何らかのアクションを行い、cursor.com/api/*へのリクエストを見つけ、Request HeadersのCookieヘッダーを確認し、WorkosCursorSessionToken=の後の値のみをコピー
4. オプションB - Applicationタブ: Application → Cookies → https://www.cursor.comに移動し、WorkosCursorSessionTokenクッキーを見つけてその値をコピー（クッキー名ではなく値）
5. tokscale cursor login --name work を実行し、求められたらトークンを貼り付け、続けて tokscale cursor sync --json を実行する

# Cursorにログイン（デスクトップログインを自動検出；失敗時はブラウザ Cookie 貼り付け）
# --name は任意で、後でアカウントを識別するためのラベルです
tokscale cursor login --name work

# Cursor認証ステータスとセッションの有効性を確認
tokscale cursor status

# 保存済みのCursorアカウント一覧
tokscale cursor accounts

# キャッシュされたCursor使用量を手動で更新
tokscale cursor sync --json

# 遅いアカウントや使用量が非常に多いアカウントに時間を多めに与える（全体の予算、秒単位）
tokscale cursor sync --timeout 600

# アクティブアカウントを切り替え（cursor-cache/usage.jsonに同期されるアカウント）
tokscale cursor switch work

# 特定アカウントからログアウト（履歴は保持、集計から除外）
tokscale cursor logout --name work

# ログアウト + そのアカウントのキャッシュ削除
tokscale cursor logout --name work --purge-cache

# すべてのCursorアカウントからログアウト（履歴は保持、集計から除外）
tokscale cursor logout --all

# 全アカウントをログアウトしてキャッシュも削除
tokscale cursor logout --all --purge-cache

資格情報の保存: Cursorアカウントは~/.config/tokscale/cursor-credentials.jsonに保存されます。使用量データは~/.config/tokscale/cursor-cache/にキャッシュされます（アクティブアカウントはusage.json、追加アカウントはusage.account-<sha256-of-exact-account-id>.json）。

デフォルトでは、保存済みの全 Cursor アカウントの cursor-cache/usage*.json を合算します。ファイル名は正確なアカウント ID の SHA-256 に基づき、所有者を検証するため、旧サニタイズ名が衝突しても履歴や同期位置を共有しません。所有者を確認できない旧 JSON/CSV は元のバイト列とファイル名のまま cursor-cache/archive/ 内の一意のディレクトリに保管し、各アカウントを最初から取得します。バックアップはレポート対象外で、取得失敗後も復元可能です。保管に失敗した場合は上書き前に停止します。移行前のオフラインレポートでは旧キャッシュを引き続き読めます。新しい使用量と最新の有効イベントより 1 時間前までの訂正を取得し、それより古い履歴は保持します。タイムアウトした取得は保存せず、既存キャッシュを維持して未取得区間の飛び越しを防ぎます。

ログアウト時はキャッシュされた履歴を cursor-cache/archive/ に移動して保持します（そのため集計には含まれません）。完全に削除したい場合は --purge-cache を使ってください。

tokscale cursor sync は、保存済みの各アカウントの使用量履歴をページ単位で取得し、アカウントごとに 1 つの全体時間予算を適用します。既定の予算は 120 秒から始まり、Cursor が報告するそのアカウントの使用量イベント数に応じて最大 1800 秒（30 分）まで延長されます。固定の予算を使うには、1 回の実行だけなら --timeout <SECONDS> を指定し、常に使うなら settings.json（既定は ~/.config/tokscale/settings.json。Windows、XDG_CONFIG_HOME、TOKSCALE_CONFIG_DIR については設定を参照）に cursor.syncTimeoutSeconds を保存します。どちらも 1-86400 の整数（秒）を受け付けます。設定にそれ以外の値がある場合、--timeout を付けずに実行した tokscale cursor sync は警告を表示して既定の予算を使います。フラグは設定より優先され、設定は既定の予算より優先されます。

{
  "cursor": {
    "syncTimeoutSeconds": 600
  }
}

⚠️ セキュリティ警告: セッショントークンはパスワードのように扱ってください。公開したり、バージョン管理にコミットしたりしないでください。トークンはCursorアカウントへの完全なアクセス権を付与します。

Antigravity の同期は現在 macOS / Linux でのみサポートされています。Antigravity 対応エディタが起動していてローカル言語サーバが利用可能な場合にのみ動作し、tokscale はそのローカル言語サーバから使用量を読み取り、正規化されたアーティファクトをローカルにキャッシュします。

# 実行中の Antigravity 言語サーバを tokscale が認識できるか確認
tokscale antigravity status

# ローカル Antigravity 言語サーバから使用量を tokscale のキャッシュに同期
tokscale antigravity sync

# キャッシュされた Antigravity アーティファクトを削除
tokscale antigravity purge-cache

キャッシュ場所: ~/.config/tokscale/antigravity-cache/

仕組み: tokscale antigravity sync はローカルの Antigravity セッション候補を検出し、ローカル言語サーバ RPC から確定済みの使用量データを取得して、tokscale-core が後で解析できるよう正規化された JSONL アーティファクトとして保存します。最新の Antigravity データをレポートに反映したい場合は、レポート実行前に sync を実行してください。

Trae（ByteDance の AI IDE）には 2 つの国際版プロダクトラインがあります。使用量データはアカウント単位で共有されるため、tokscale では単一の trae クライアントとして表示します:

• --variant ide — Trae IDE（国際版）の資格情報を使用
• --variant solo — Trae Solo（国際版）の資格情報を使用

tokscale trae sync は公式の query_user_usage_group_by_session API を呼び出し、未加工 JSON をローカルキャッシュに保存します。--variant solo / --variant ide は login/logout で資格情報の取得元を選ぶ場合にのみ使い、sync は保存済み Trae トークンで単一の trae レポートクライアントを更新します。

# ログイン（Trae デスクトップクライアントから資格情報を自動検出）
tokscale trae login

# 手動 JWT 入力（storage.json を自動検出できない環境向け）
tokscale trae login --manual --variant solo

# 資格情報がキャッシュされているバリアントを確認
tokscale trae status

# 過去30日間の使用量を同期
tokscale trae sync --since 30

# バリアントの資格情報キャッシュを削除
tokscale trae logout --variant solo

キャッシュ場所: ~/.config/tokscale/trae-cache/

仕組み: tokscale はデスクトップクライアントの iCubeAuthInfo://* blob（globalStorage/storage.json）を復号して JWT を取得するか、--manual で貼り付けられた JWT を使用します。その後 POST /trae/api/v1/pay/query_user_usage_group_by_session をページングしながら呼び出し、未加工 JSON を保存します。最新の Trae データをレポートに反映したい場合は、レポート実行前に sync を実行してください。

Antigravity と Trae の同期では、ローリングアップグレード中に古い tokscale バイナリと重複しないよう、レガシー互換の sync.lock ファイルを使用します。クラッシュまたは強制停止の後、このファイルが残ることがあります。古いバイナリが同じパスを作成または更新している可能性があるため、Tokscale は意図的にファイルを置き換えず、安全側に失敗します。tokscale antigravity sync または tokscale trae sync のプロセスが動作中でないことを確認し、コマンドが表示した正確な引用付き sync.lock パスだけを削除してから再試行してください。同期がまだ実行中の可能性がある間は、ロックを削除しないでください。

中国版: 中国版（trae.com.cn）は意図的に未対応です。CN バックエンドはセッション単位の使用量クエリ API を公開していません。上流で公式エンドポイントが提供された場合に追加します。

Warp/Oz はローカルのトークントランスクリプトを公開していません。Tokscale は Warp の GraphQL API が返す集計リクエスト数と使用金額カウンターのみを同期し、トークンバケットがゼロの warp / aggregate-requests 行としてレポートします。

# 認証済み Warp リクエストからコピーした Bearer トークンまたは Cookie ヘッダーを保存
tokscale warp login

# 認証情報・キャッシュの状態と診断情報を確認
tokscale warp status

# 集計リクエスト数と使用金額を tokscale のローカルキャッシュに同期
tokscale warp sync

# 保存済み認証情報を削除。--purge-cache を付けると同期済み使用量も削除
tokscale warp logout --purge-cache

キャッシュ場所: ~/.config/tokscale/warp-cache/usage.json

仕組み: tokscale warp sync は Warp の認証済み GraphQL API を呼び出し、アカウントおよびワークスペースの集計カウンターを取得します。Tokscale はリクエスト数をメッセージ数として、ベンダー報告の使用金額をコストとして保持しますが、リクエストを合成トークンに変換することはありません。Warp はトークン単位の使用量ではなく集計リクエストカウンターのみを持つため、公開リーダーボード向けの submit データからは除外されます。

report コマンドは、タスク単位の使用量内訳を生成します。LLM を使って各セッションを短いタイトルとカテゴリに要約し、関連するセッションを高レベルのタスククラスタにまとめることで、トークンがどこに使われたかを俯瞰できます。

# 基本レポート（今日、デフォルトの Apple FM サマライザー）
tokscale report

# 過去7日間
tokscale report --week

# Claude Code をサマライザーバックエンドとして使用
tokscale report --week --summarizer claude

# Codex、Gemini、Kiro、MiniMax を使用
tokscale report --summarizer codex
tokscale report --summarizer gemini
tokscale report --summarizer kiro
tokscale report --summarizer minimax

# LLM 要約をスキップ（生データのみ表示）
tokscale report --no-summarize

# 一から再要約（範囲内のキャッシュ済み要約をリセット）
tokscale report --week --rebuild

# JSON として出力
tokscale report --week --json

# ワークスペースやクライアントでフィルター
tokscale report --workspace my-project --client opencode

LLM 要約はデフォルトで有効になっています（--no-summarize でオプトアウト可能）。

サマライザーバックエンド:

仕組み:

1. セッションがスキャンされ、プラットフォームの設定ディレクトリにあるローカルの SQLite wiki データベース（wiki.db）に挿入されます（Linux では ~/.config/tokscale/、macOS では ~/Library/Application Support/tokscale/）
2. 未要約のセッションがバッチで選択した LLM バックエンドに送られ、それぞれにタイトル・カテゴリ・説明・複雑度が返されます
3. 2 回目の LLM パスで、タイトル付けされたすべてのセッションを 3〜8 個の高レベルなタスククラスタにまとめます（例: "Kiro Auth"、"Tokscale Report"、"System Config"）
4. 結果は wiki DB にキャッシュされ、以降の実行では要約済みのセッションをスキップします

出力例:

  Task Group                                  Sess     Tokens     Cost
  ───────────────────────────────────────────────────────────────────────
  Tokscale Development                          19      4.2B    $22.66
    Add task-attributed report command
    Implement wiki DB schema
    Fix pricing lookup for new models
  System Config                                 28      2.1B    $10.06
    Configure OpenCode workspace settings
    Update shell aliases
  Kiro Auth                                      4    890.5M     $3.10
    Implement JWT refresh flow

Tokscale は AI プロバイダー横断でリアルタイムのサブスクリプションクォータを取得・表示できます。プランをどれだけ使用したか、いつ上限がリセットされるかを確認できます。

# 検出されたすべてのプロバイダーのサブスクリプション使用量を表示
tokscale usage

# JSON として出力（スクリプト用）
tokscale usage --json

# 軽量なターミナル出力（TUI なし）
tokscale usage --light

TUI では Usage タブに移動するとサブスクリプションデータを確認できます。[Refresh] でサブスクリプションクォータを更新できます。キーボードの更新ショートカット r も同じ更新パスを使用します。

注: サブスクリプションのクォータと残高はベンダー報告です — tokscale は各プロバイダー自身のクォータエンドポイントを呼び出し、そのレスポンスをそのまま表示します。数値はプロバイダーが報告する内容（公式ダッシュボードに表示されるものと同じ）を反映しており、tokscale 独自の使用量追跡とは独立して検証されていません。

プロバイダーは自動検出されます — 有効な資格情報を持つものだけが表示されます。プロバイダーが表示されない場合は、ログイン済みか、必要な環境変数が設定されているか確認してください。

Tokscale はサブスクリプション使用量表示のために複数の Codex OAuth アカウントを保存できます。TUI の Usage タブでは、保存済みアカウントを 1 つの Codex セクションにまとめて表示します。アクティブなアカウントは * で示され、非アクティブなアカウントは [Use] で選択でき、アカウントの削除は [Remove] に続けて [Confirm] を使用します。

TUI を離れずにアカウントを追加するには、Usage タブで [Add Codex] をクリックします。Tokscale は一時的な CODEX_HOME で codex login を起動し、ログイン出力を Usage タブに表示し、生成された認証を Tokscale の保存済みアカウントストアにインポートしてから使用量を更新します。これによりログインが隔離され、現在の Codex 認証は切り替わりません。保存済みアカウントを実際の Codex 認証ファイルに書き込みたい場合は、そのアカウントの [Use] をクリックしてください。

スクリプトや手動でのアカウント管理のために、CLI コマンドも引き続き利用できます：

# 現在の Codex 認証を名前付きの Tokscale アカウントとして保存
tokscale codex import --name work

# 保存済みの Codex アカウント一覧
tokscale codex accounts
tokscale codex accounts --json

# アクティブな Codex アカウントを切り替えて Codex の auth.json を書き込む
tokscale codex switch work

# 保存済みの Codex アカウントの追跡を停止（Tokscale のストアからのみ削除 —
# codex CLI 自身の auth.json/ログインには一切触れません）
tokscale codex remove personal

# アクティブまたは指定アカウントのサブスクリプション使用量を確認
tokscale codex status
tokscale codex status --name personal --json

保存済みの Codex アカウントが存在する場合、tokscale usage --json は各 Codex エントリの構造化されたアカウントメタデータを含み、TUI はそれらのエントリを 1 つの Codex グループにまとめて表示します。保存済みアカウントがない場合、Tokscale は現在の Codex 認証検出パス（CODEX_HOME/auth.json、~/.config/codex/auth.json、~/.codex/auth.json、その後 macOS Keychain）にフォールバックします。

これらのネイティブ Codex ソースから使用量を 1 件も取得できない場合、Tokscale は OpenCode の $XDG_DATA_HOME/opencode/auth.json（通常は ~/.local/share/opencode/auth.json）にある openai OAuth エントリを読み取ります。OpenAI API キーのエントリは ChatGPT サブスクリプション資格情報ではないため無視されます。OpenCode の資格情報は読み取り専用で、Tokscale がインポート、更新、または書き換えることはありません。アクセストークンが拒否された場合は OpenCode を使用してログインを更新させるか、/connect で OpenAI に再接続してください。

╭──────────────────────────────────────────────────────────╮
│ Session    85% left  [=========---] resets in 2h 15m     │
│ Weekly     72% left  [========----] resets Fri 3pm       │
│ Plan     Max 20x                                         │
╰──────────────────────────────────────────────────────────╯
╭──────────────────────────────────────────────────────────╮
│ Session    40% left  [=====-------] resets in 4h 30m     │
│ Weekly     90% left  [==========--] resets Mon 12am      │
│ Account  user@example.com                                │
│ Plan     Pro                                             │
╰──────────────────────────────────────────────────────────╯

Tokscaleは設定ディレクトリのsettings.jsonに設定を保存します。既定の場所は~/.config/tokscale/settings.jsonです。LinuxでXDG_CONFIG_HOMEが設定されている場合は$XDG_CONFIG_HOME/tokscale/settings.json、Windowsでは%APPDATA%\tokscale\settings.jsonです。TOKSCALE_CONFIG_DIRを設定すると、すべてのプラットフォームでそのディレクトリが使われます。設定ディレクトリをまったく解決できない場合は、現在の作業ディレクトリの./.tokscale/settings.jsonにフォールバックします：

{
  "colorPalette": "blue",
  "includeUnusedModels": false,
  "defaultClients": ["opencode", "claude"],
  "usage": {
    "disabledProviders": ["copilot"]
  },
  "scanner": {
    "extraScanPaths": {
      "codex": [
        "/Users/me/workspace/project-a/.codex/sessions",
        "/Users/me/workspace/project-b/.codex/archived_sessions"
      ],
      "hermes": [
        "/Users/me/.hermes/profiles/director_planning",
        "/Users/me/.hermes/profiles/research/state.db"
      ]
    }
  }
}

各メッセージをどの暦日に計上するかはタイムゾーンに依存します。Tokscale はスキャンごとにマシンの現在のタイムゾーンを読み取るのではなく、このデバイスのタイムゾーンを初回実行時に記録して再利用します。

これは、日別の合計が日単位で送信され、減らすことを許可されないため重要です。同じ履歴を別のタイムゾーンで再バケット化すると、旅行やシステムクロックの変更、異なる TZ の CI 実行などにより、深夜付近のセッションが隣の日へ移動します。古い日と新しい日の両方が値を保持するため、新しい使用量がなくても合計が増加します。タイムゾーンを固定すれば日境界が安定し、変更されていない履歴を再スキャンしても常に同じバケットが生成されます。

$ tokscale config list
timezone     Asia/Seoul

$ tokscale config get timezone
Asia/Seoul

# `set timezone auto` は、有効な固定値がまだない場合（または手編集で無効にした値を復旧する場合）にのみ使用できます。確立済みのデバイスを再固定することはできません。
$ tokscale config set timezone auto

受け付けるのは IANA タイムゾーン名のみです。+09:00 のような固定 UTC オフセットは拒否されます。オフセットは夏時間に追従できないため、DST 移行後には固定オフセットがローカルの深夜と一致しなくなり、日境界付近の使用量を再分割します。これは、この固定が防ぐ問題をより小さな形で再現するものです。

確立済みの有効な固定値は、auto を含めて変更または解除できません。送信済みの日別履歴行は単調増加であるため、過去の使用量を再キー化すると恒久的に二重計上されます。デバイスを移転するには、別のバケットタイムゾーンを選択する前にサーバーの再同期または置き換えの移行が必要です。

既存のインストールは、タイムゾーンを固定するまで影響を受けません。また、固定する実行では元からマシンが使用していたタイムゾーンが記録されるため、その実行のレポート内容は従来どおりです。

プロジェクトレベルの .codex ディレクトリや、インポートした Gemini/OpenClaw 履歴など、恒久的な追加ルートには scanner.extraScanPaths を使用してください。Tokscale は $HERMES_HOME/profiles/*/state.db 以下の Hermes プロファイルデータベースを自動的に検出します（HERMES_HOME が未設定の場合は ~/.hermes/profiles/*/state.db）。標準外の Hermes プロファイル場所にのみ scanner.extraScanPaths.hermes を使用してください。Hermes のエントリは state.db を含むプロファイルディレクトリ、または state.db ファイルを直接指すことができます。~/.omo/agent 以外にある OmO Native のエージェントディレクトリは scanner.extraScanPaths.senpi に追加してください。エントリはエージェントディレクトリ、またはその sessions/ ディレクトリを指すことができます（Senpi (OmO Native) を参照）。Tokscale はこれらのパスを毎回デフォルトのスキャンルートとマージし、重複するルートを正規パスで重複排除します。

Minutely タブはトークン使用量を分単位で表示し、バーストパターンの診断、単一セッションのデバッグ、autoRefreshEnabled と組み合わせたほぼリアルタイムの監視に最も有用です。分単位の集計はデータ読み込み時にすべての解析済みメッセージを処理するため、ほとんどのユーザーには不要な RAM と CPU コストが発生します。そのため既定では非表示になっています。

有効化するには、~/.config/tokscale/settings.json で minutelyTabEnabled を true に設定します：

{
  "minutelyTabEnabled": true
}

再起動後、タブストリップの Hourly と Stats の間に Minutely タブが表示され、Tab / BackTab / Left / Right ナビゲーションがそれを循環します。フラグを false に戻すとタブは再び非表示になり、集計もスキップされます。

再生成可能な CLI/TUI/料金/Wrapped キャッシュは ~/.config/tokscale/cache/ 配下に保存されます（TOKSCALE_CONFIG_DIR を設定した場合は ${TOKSCALE_CONFIG_DIR}/cache/）。連携同期アーティファクトは ~/.config/tokscale/antigravity-cache/ や ~/.config/tokscale/trae-cache/ など、クライアントごとのキャッシュルートに保存されます。

• tui-data-cache.json — TUI 起動キャッシュ
• source-message-cache-v2/ + source-message-cache.lock — シャード化されたソースメッセージキャッシュとロックファイル
• pricing-litellm.json / pricing-openrouter.json — 料金キャッシュ
• opencode-migration.json — OpenCode 移行記録
• fonts/、images/ — Wrapped アセットキャッシュ

このディレクトリは削除しても安全です。必要になれば Tokscale が再作成し、再生成します。

Claude Code に限って注意点があります。Claude Code はセッションを再開またはコンパクト化すると、トランスクリプトを同じファイル名のまま書き換え、すでに書き出していたアシスタントターンを失います。source-message-cache-v2/ はトランスクリプトファイルが存在する限りそれらのターンを記憶するため、合計には引き続き計上されます。これらのターンが残るのはキャッシュだけであり、トランスクリプト自体にはもう存在しません。キャッシュを削除するか、Claude パーサーのアップグレードによって再構築されると、コンパクト化済みトランスクリプトから再構築されるため、コンパクト化を多用したセッションの合計は低くなることがあります。一方、トランスクリプトを削除すると、どちらの場合でもそのターンは除外されます。これはローカルディスクを信頼できる情報源に保つためです。

環境変数は設定ファイルの値をオーバーライドします。CI/CDや一時的な使用向け：

# 例：非常に大きなデータセット用にタイムアウトを増加
TOKSCALE_NATIVE_TIMEOUT_MS=600000 tokscale graph --output data.json

# 例：一時的な追加スキャンルート
TOKSCALE_EXTRA_DIRS='codex:/Users/me/workspace/project-a/.codex/sessions,gemini:/Users/me/imports/imac/gemini/tmp' tokscale

# 例：対話的なブラウザログインなしで CI から送信
TOKSCALE_API_TOKEN=tt_xxx tokscale submit

注: 恒久的な追加ルートには、~/.config/tokscale/settings.json の scanner.extraScanPaths を推奨します。TOKSCALE_EXTRA_DIRS は一時的なオーバーライドや CI/CD に適しています。

Tokscaleは、自動化、CI/CDパイプライン、バッチ処理のためのCodex CLIヘッドレス出力からトークン使用量を集計できます。

ヘッドレスモードとは？

Codex CLIをJSON出力フラグ付きで実行すると（例：`codex exec --json`）、通常のセッションディレクトリに保存する代わりに、使用量データをstdoutに出力します。ヘッドレスモードを使用すると、この使用量をキャプチャして追跡できます。

保存場所: `~/.config/tokscale/headless/`

macOSでは、`TOKSCALE_HEADLESS_DIR`が設定されていない場合、Tokscaleは`~/Library/Application Support/tokscale/headless/`もスキャンします。

Tokscaleは次のディレクトリ構造を自動的にスキャンします:

~/.config/tokscale/headless/
└── codex/       # Codex CLI JSONL出力

環境変数: `TOKSCALE_HEADLESS_DIR`を設定してヘッドレスログディレクトリをカスタマイズできます:

export TOKSCALE_HEADLESS_DIR="$HOME/my-custom-logs"

推奨（自動キャプチャ）:

手動リダイレクト（オプション）:

診断:

# スキャン場所とヘッドレスカウントを表示
tokscale sources
tokscale sources --json

CI/CD統合例:

# GitHub Actionsワークフローで
- name: Run AI automation
  run: |
    mkdir -p ~/.config/tokscale/headless/codex
    codex exec --json "review code changes" \\
      > ~/.config/tokscale/headless/codex/pr-\${{ github.event.pull_request.number }}.jsonl

# 後で使用量を追跡
- name: Report token usage
  run: tokscale --json

注: ヘッドレスキャプチャはCodex CLIのみサポートしています。Codexを直接実行する場合は、上記のようにstdoutをヘッドレスディレクトリにリダイレクトしてください。

フロントエンドはGitHubスタイルの貢献グラフ可視化を提供します：

• 2Dビュー: クラシックなGitHub貢献カレンダー
• 3Dビュー: トークン使用量に基づく高さのアイソメトリック3D貢献グラフ
• 複数のカラーパレット: GitHub、GitLab、Halloween、Winterなど
• 3ウェイテーマトグル: Light / Dark / System（OS設定に従う）
• GitHub Primerデザイン: GitHubの公式カラーシステムを使用
• インタラクティブツールチップ: ホバーで詳細な日別内訳を表示
• 日別内訳パネル: クリックでソース別、モデル別の詳細を確認
• 年別フィルタリング: 年間を移動
• ソースフィルタリング: プラットフォーム別フィルター（OpenCode、Claude、Codex、Copilot、Cursor、Gemini、Amp、Codebuff、Droid、OpenClaw、Hermes Agent、Pi、Prime Agent、Kimi、Qwen、Roo Code、Kilo、Mux、Kilo CLI、Crush、Goose、Antigravity、Antigravity CLI、Antigravity IDE Extension、Zed、Kiro、Trae、Warp、Cline、Gajae-Code、Grok Build、Jcode、MiMo Code、Xiaomi MiMo AI、Command Code、Junie、ZCode、OpenCodeReview、CodeBuddy、WorkBuddy、Devin CLI、Devin Desktop、Augment Code、Synthetic、Cherry Studio、LM Studio、Unsloth、Hindsight、Muse Code、Aside、Mistral Vibe、Proma）
• 統計パネル: 総コスト、トークン、活動日数、連続記録
• FOUC防止: Reactハイドレーション前にテーマを適用（フラッシュなし）

cd packages/frontend
bun install
bun run dev

http://localhost:3000を開いてソーシャルプラットフォームにアクセスしてください。

Tokscaleには使用量データを共有し、他の開発者と競争できるソーシャルプラットフォームが含まれています。

• リーダーボード - すべてのプラットフォームで最もトークンを使用している人を確認
• ユーザープロフィール - 貢献グラフと統計を含む公開プロフィール
• 期間フィルタリング - 全期間、今月、今週の統計を表示
• GitHub統合 - GitHubアカウントでログイン
• ローカルビューアー - 送信せずにプライベートにデータを表示

GitHubプロフィールREADMEにTokscaleの公開統計を直接埋め込むことができます：

[![Tokscale Stats](https://tokscale.ai/api/embed/<username>/svg)](https://tokscale.ai/u/<username>)

<username> を GitHub ユーザー名に置き換えてください。クエリパラメータを付けない場合は既定の classic カードがレンダリングされます。以下のパラメータを追加してデザインをカスタマイズできます。

例：

![](https://tokscale.ai/api/embed/<username>/svg?template=minimal&color=purple&graph=1)
![](https://tokscale.ai/api/embed/<username>/svg?template=orbit&color=pink&rank=percent)
![](https://tokscale.ai/api/embed/<username>/svg?template=terminal&color=green&theme=light)
![](https://tokscale.ai/api/embed/<username>/svg?template=receipt&color=YlGnBu&graph=1)
![](https://tokscale.ai/api/embed/<username>/svg?period=week&graph=1)

shields.ioスタイルのよりコンパクトなバッジも使用できます：

![Tokscale Tokens](https://tokscale.ai/api/badge/<username>/svg)

• <username>をGitHubユーザー名に置き換えてください
• オプションのクエリパラメータ：
  • metric=tokens（デフォルト）、metric=cost、またはmetric=rank
  • style=flat（デフォルト）またはstyle=flat-square
  • sort=tokens（デフォルト）またはsort=cost ランキング基準を制御
  • compact=1 コンパクトな数値表記を使用（例：1.2M、$3.4K）
  • label=<テキスト> 左側のラベルをカスタマイズ
  • color=<hex> 右側の背景色をカスタマイズ（例：color=ff5733）
• 例：
  • https://tokscale.ai/api/badge/<username>/svg?metric=cost&compact=1
  • https://tokscale.ai/api/badge/<username>/svg?metric=rank&sort=cost&style=flat-square

1. ログイン - tokscale loginを実行してGitHubで認証するか、CI/ヘッドレス用途では Settings で API トークンを作成
2. 送信 - tokscale submitを実行して使用量データをアップロード
3. 表示 - Webプラットフォームを訪問してプロフィールとリーダーボードを確認

送信されたデータはレベル1検証を受けます：

• 数学的整合性（合計が一致、負の値なし）
• 未来の日付なし
• 必須フィールドの存在
• 重複検出

Spotify Wrappedにインスパイアされた、AIコーディングアシスタントの年間使用量をまとめた美しいレビュー画像を生成します。

bunx tokscale@latest wrapped	bunx tokscale@latest wrapped --clients

# 現在の年のWrapped画像を生成
tokscale wrapped

# 特定の年のWrapped画像を生成
tokscale wrapped --year 2025

生成される画像には以下が含まれます：

• 総トークン数 - 年間のトークン消費量
• トップモデル - コスト順にランク付けされた最も使用したAIモデル3つ
• トップクライアント - 最も使用したプラットフォーム3つ（OpenCode、Claude Code、Cursorなど）
• メッセージ数 - AIとのインタラクション総数
• 活動日数 - 少なくとも1回のAIインタラクションがあった日数
• コスト - LiteLLM価格に基づく推定総コスト
• 連続記録 - 最長の連続活動日数
• 貢献グラフ - 年間活動のビジュアルヒートマップ

生成されたPNGはソーシャルメディア共有に最適化されています。コミュニティとあなたのコーディングの旅を共有しましょう！

クイックセットアップ: すぐに始めたい場合は、上記のインストールセクションの開発環境セットアップを参照してください。

# Bun（JS ツール用に必須）
bun --version

# Rust（ネイティブ CLI バイナリ用）
rustc --version
cargo --version

開発環境セットアップに従った後：

# ネイティブモジュールをビルド（オプションだが推奨）
bun run build:core

# 開発モードで実行（TUIを起動）
cd packages/cli && bun src/index.ts

# またはレガシーCLIモードを使用
cd packages/cli && bun src/index.ts --light

make docker/build   # フロントエンドイメージをビルドしてタグ付け（tokscale:latest）
make up             # Postgres とフロントエンドを http://localhost:3333 で起動

make up

make tui/build   # 一度だけビルド
make tui         # 起動

TOKSCALE_UID=$(id -u) TOKSCALE_GID=$(id -g) \
  docker compose --profile tui run --rm \
  -v "$HOME/.claude:/home/tokscale/.claude:ro" tui

make down         # すべてのサービスを停止
make logs/app     # アプリログを追跡
make help         # すべてのターゲット一覧

export POSTGRES_USER=myuser
export POSTGRES_PASSWORD=mypass
export POSTGRES_DB=mydb
export DATABASE_URL=postgresql://myuser:mypass@db:5432/mydb

# ネイティブモジュールをテスト（Rust）
cd packages/core
bun run test:rust      # Cargoテスト
bun run test           # Node.js統合テスト
bun run test:all       # 両方

cd packages/core

# デバッグモードでビルド（コンパイルが速い）
bun run build:debug

# リリースモードでビルド（最適化済み）
bun run build

# Rustベンチマークを実行
bun run bench

# グラフデータをファイルにエクスポート
tokscale graph --output usage-data.json

# 日付フィルタリング（すべてのショートカットが使用可能）
tokscale graph --today
tokscale graph --week
tokscale graph --since 2024-01-01 --until 2024-12-31
tokscale graph --year 2024

# プラットフォーム別フィルター
tokscale graph --client opencode,claude

# 処理時間ベンチマークを表示
tokscale graph --output data.json --benchmark

tokscale --benchmark           # デフォルトビューと共に処理時間を表示
tokscale models --benchmark    # モデルレポートをベンチマーク
tokscale monthly --benchmark   # 月別レポートをベンチマーク
tokscale graph --benchmark     # グラフ生成をベンチマーク

# 可視化用データをエクスポート
tokscale graph --output packages/frontend/public/my-data.json

# 合成データを生成
cd packages/benchmarks && bun run generate

# Rustベンチマークを実行
cd packages/core && bun run bench

Linux では、ランチャーが glibc と musl を自動検出します（process.report、/lib/ld-musl-*.so.1 の musl 動的ローダー、ldd を使用）。検出が誤ったフレーバーを選んでしまう場合（例: 最小構成のコンテナ）は、TOKSCALE_LIBC=musl（または TOKSCALE_LIBC=gnu）を設定して強制してください。

TokscaleはWindowsを完全にサポートしています。TUIとCLIはmacOS/Linuxと同様に動作します。

Windowsでのインストール：

# Bunのインストール（PowerShell）
powershell -c "irm bun.sh/install.ps1 | iex"

# tokscaleの実行
bunx tokscale@latest

AIコーディングツールはクロスプラットフォームの場所にセッションデータを保存します。ほとんどのツールはすべてのプラットフォームで同じ相対パスを使用します：

Devin Desktop のエージェント対応: ローカル使用量の解析は、NDJSON ストリームで usage_update イベントを出力する ACP 接続エージェント（例: Cascade/Windsurf、claude-code、opencode）で機能します。既定の devin-cloud エージェントはローカルの usage_update を出力しないため、使用量はサーバー側にとどまり、アカウントレベルの API なしには tokscale で追跡できません。

注: Windowsでは~は%USERPROFILE%に展開されます（例：C:\Users\ユーザー名）。一部のツールはクロスプラットフォームの一貫性のためにUnixスタイルのパス（.local/shareなど）を使用し、Gooseを含む他のツールは上の表に示すWindowsネイティブパス（%APPDATA%など）を使用します。

Tokscaleは以下の場所に設定を保存します：

• TUI設定: %APPDATA%\tokscale\settings.json（プラットフォームのデフォルト。TOKSCALE_CONFIG_DIR でオーバーライド可能）
• キャッシュ: %APPDATA%\tokscale\cache\（統合キャッシュルート）
• レガシーキャッシュパス: 以前のリリースで使われていた %USERPROFILE%\.cache\tokscale\ のような分散パスは、新しい場所に再生成可能データが書かれるまで残ることがあります。
• Cursor認証情報: %USERPROFILE%\.config\tokscale\cursor-credentials.json
• Trae認証情報と同期済み使用量: %APPDATA%\tokscale\trae-cache\
• Tokscaleアカウント認証情報: %USERPROFILE%\.config\tokscale\credentials.json

デフォルトでは、一部のAIコーディングアシスタントは古いセッションファイルを自動的に削除します。正確な追跡のために使用履歴を保持するには、クリーンアップ期間を無効化または延長してください。

デフォルト: 30日のクリーンアップ期間

~/.claude/settings.jsonに追加：

{
  "cleanupPeriodDays": 9999999999
}

非常に大きな値（例：9999999999日 ≈ 2700万年）を設定すると、事実上クリーンアップが無効になります。

デフォルト: クリーンアップ無効（セッションは永久に保持）

クリーンアップを有効にしてから無効にしたい場合は、$GEMINI_CLI_HOME/settings.json（フォールバック: ~/.gemini/settings.json）で削除するかenabled: falseに設定：

{
  "general": {
    "sessionRetention": {
      "enabled": false
    }
  }
}

または非常に長い保持期間を設定：

{
  "general": {
    "sessionRetention": {
      "enabled": true,
      "maxAge": "9999999d"
    }
  }
}

デフォルト: 自動クリーンアップなし（セッションは永久に保持）

Codex CLIには組み込みのセッションクリーンアップがありません。~/.codex/sessions/のセッションは無期限に保持されます。

注: これに対する機能リクエストがあります：#6015

デフォルト: 自動クリーンアップなし（セッションは永久に保持）

OpenCodeには組み込みのセッションクリーンアップがありません。~/.local/share/opencode/storage/のセッションは無期限に保持されます。

注: #4980を参照

場所: ~/.local/share/opencode/opencode.db (v1.2+) または storage/message/{sessionId}/*.json (レガシー)

OpenCode 1.2+はセッションをSQLiteに保存します。TokscaleはまずSQLiteから読み取り、古いバージョンの場合はレガシーJSONファイルにフォールバックします。

OpenCodeはビルド時のリリースチャンネルに応じてDBファイル名を決定します: latest/beta チャンネルは opencode.db を使い、それ以外のチャンネルは opencode-<channel>.db（例: opencode-stable.db、opencode-nightly.db）を使います。Tokscaleはこれらすべてをスキャンするため、複数のチャンネルを併用しているユーザーも統合されたビューを得られます。

各メッセージの内容：

{
  "id": "msg_xxx",
  "role": "assistant",
  "modelID": "claude-sonnet-4-20250514",
  "providerID": "anthropic",
  "tokens": {
    "input": 1234,
    "output": 567,
    "reasoning": 0,
    "cache": { "read": 890, "write": 123 }
  },
  "time": { "created": 1699999999999 }
}

場所: ~/.claude/projects/{projectPath}/*.jsonl および ~/.claude/transcripts/*.jsonl

アシスタントメッセージの使用量データを含むJSONL形式：

{"type": "assistant", "message": {"model": "claude-sonnet-4-20250514", "usage": {"input_tokens": 1234, "output_tokens": 567, "cache_read_input_tokens": 890}}, "timestamp": "2024-01-01T00:00:00Z"}

~/.claude/transcripts/ 配下のラッパートランスクリプトファイルは、実際の Claude 使用量メタデータを含む場合のみカウントされます。ユーザー/ツールイベントはあるが usage ブロックがないファイルは、推定せずにスキップされます。

claude クライアントは、Claude Desktop に保持された Code/Cowork トランスクリプトと会話キャッシュの使用量情報もローカルで読み取ります。キャッシュは完全なアカウント履歴ではなく、削除済み・部分的な会話や使用量カウンターのないチャットは欠落することがあります。会話テキストからトークンを推定することはありません。日付不明の累積残高は全期間のローカル合計にのみ含まれ、日付で絞り込んだレポート、グラフ、リーダーボードへの送信からは除外されます。価格表から計算した費用は API 相当の推定値であり、サブスクリプション料金ではありません。tokscale usage はサブスクリプションの割り当てを別に表示します。

クラウド/Web セッション: Tokscale は Claude Code on the web (claude.ai/code) のセッション履歴を自動取得しません。使用量がクラウドにしか残っていないセッションは、ローカル合計、レポート、エクスポート、送信、リーダーボードに含まれません。ローカルのトランスクリプトや Desktop キャッシュに記録された使用量は、上記の収集範囲と日付の制限に従って集計できます。tokscale clients はクラウドアカウントへの問い合わせなしに収集範囲を案内します。

Claude の --teleport <session-id> はクラウドセッションをローカル端末に取り込みます。Tokscale がその履歴を集計するには、取り込まれたローカル記録に使用量メタデータが必要です。会話テキストだけでは不十分であり、teleport は完全なトークン履歴を保証しません。デフォルトのルート外にあるトランスクリプトは scanner.extraScanPaths で追加できます。

場所: ~/.codex/sessions/ および ~/.codex/archived_sessions/（*.jsonl rollout、zstd 圧縮の *.jsonl.zst コピー、.jsonl の名前にサフィックスを付けたその他のアーカイブコピー）

token_countイベントを含むイベントベース形式：

{"type": "event_msg", "payload": {"type": "token_count", "info": {"last_token_usage": {"input_tokens": 1234, "output_tokens": 567}}}}

同じ rollout のコピーは 1 回だけ集計されます。そのため、両方のディレクトリにあるセッションや、通常ファイルと圧縮ファイルの両方があるセッションでも、使用量が二重に計上されることはありません。

クラウドタスク: Tokscale は Codex cloud (chatgpt.com/codex) のタスク履歴を自動取得しません。ローカルの rollout がないタスクは、ローカル合計、レポート、エクスポート、送信、リーダーボードに含まれません。tokscale codex activity または tokscale codex activity --json を実行すると、インストール済み Codex app-server の現在の認証で、取得時刻付きのアカウント活動スナップショットを確認できます。この取得は明示的に実行した場合のみ行われ、tokscale clients はローカルの収集範囲だけを案内します。

アカウント活動にはこの端末に保持された rollout 以外の使用量が含まれる場合がありますが、トークンの計算方法と日付の境界がローカル解析と同じとは保証されていません。アカウント値からローカル合計を引いてもクラウド使用量にはなりません。他の端末、アカウントの違い、欠落したローカル履歴も差の原因になります。スナップショットはローカル合計、レポート、エクスポート、送信、リーダーボードから分離され、費用は取得不可 (N/A) と表示されます。

場所: ~/.copilot/session-store.db（CLI 使用イベント; OTEL 不要）、~/.copilot/otel/*.jsonl または COPILOT_OTEL_FILE_EXPORTER_PATH に明示されたパス、Desktop ~/.copilot/data.db

Copilot CLI の使用量はデフォルトで session-store.db から読み取ります。ファイル書き出しされた OpenTelemetry JSONL も引き続きサポートされ、両方がある場合はセッション単位で OTEL が優先されます。Copilotを実行する前に OTEL を有効化してください:

export COPILOT_OTEL_ENABLED=true
export COPILOT_OTEL_EXPORTER_TYPE=file
mkdir -p "$HOME/.copilot/otel"
export COPILOT_OTEL_FILE_EXPORTER_PATH="$HOME/.copilot/otel/copilot-otel-$(date +%Y%m%d-%H%M%S).jsonl"

PowerShell:

$otelDir = "$HOME/.copilot/otel"
New-Item -ItemType Directory -Force -Path $otelDir | Out-Null
$env:COPILOT_OTEL_ENABLED = "true"
$env:COPILOT_OTEL_EXPORTER_TYPE = "file"
$env:COPILOT_OTEL_FILE_EXPORTER_PATH = Join-Path $otelDir ("copilot-otel-{0}.jsonl" -f (Get-Date -Format "yyyyMMdd-HHmmss"))

タイムスタンプ付きのファイル名を使用することを推奨します。これにより、各Copilotセッションが1つの巨大なOTELログに蓄積されるのではなく、新しいファイルに書き込まれます。

Tokscaleは chat spanをトークン集計の信頼源として扱い、ツールspanおよび累積メトリクスはフェーズ1で無視します:

{"type":"span","name":"chat gpt-5.4-mini","attributes":{"gen_ai.operation.name":"chat","gen_ai.response.model":"gpt-5.4-mini","gen_ai.conversation.id":"session-id","gen_ai.usage.input_tokens":1234,"gen_ai.usage.output_tokens":567,"gen_ai.usage.cache_read.input_tokens":890,"gen_ai.usage.reasoning.output_tokens":123}}

CopilotのOTELペイロードは現在、安定したワークスペースメタデータを公開していないため、Copilotの行はワークスペース属性なしで表示される場合があります。Tokscaleは可能な限り報告されたモデルからこれらの行を価格計算し、github.copilot.cost を直接信頼しません。

場所: $GEMINI_CLI_HOME/tmp/{projectHash}/chats/*.json（フォールバック: ~/.gemini/tmp/{projectHash}/chats/*.json）

メッセージ配列を含むセッションファイル:

{
  "sessionId": "xxx",
  "messages": [
    {"type": "gemini", "model": "gemini-2.5-pro", "tokens": {"input": 1234, "output": 567, "cached": 890, "thoughts": 123}}
  ]
}

場所: ~/.config/tokscale/cursor-cache/usage*.json（Cursor API経由で同期。同じアカウントの JSON キャッシュがなければ、旧形式の usage*.csv キャッシュも引き続き読み込み）

CursorデータはセッショントークンでCursor APIから取得され、ローカルにキャッシュされます。認証は Cursor デスクトップの state.vscdb（cursorAuth/accessToken のみ）から取り込むか、ブラウザ Cookie を貼り付けできます。Tokscale はレポート用に API キャッシュを読みます。ローカルの ~/.cursor セッションデータやデスクトップの使用量テーブルは解析しません。セットアップ手順はCursor IDEコマンドを参照。

場所: ~/.config/tokscale/antigravity-cache/sessions/*.jsonl（ローカルの Antigravity 言語サーバ RPC 経由で同期）

Antigravity データはルートコマンドでは自動取得されません。Antigravity 対応エディタを開いた状態で tokscale antigravity sync を実行してローカルキャッシュを更新し、その後はキャッシュ済みの JSONL アーティファクトに対して通常の tokscale レポートとフィルターを利用してください。

場所: ~/.config/tokscale/trae-cache/sessions/*.json（公式使用量 API 経由で同期）

Trae データはルートコマンドでは自動取得されません。最初に tokscale trae login を実行し、レポート前に tokscale trae sync または tokscale trae sync --since 30 を実行してください。Tokscale は同期された API dump をセッション単位のレコードとして解析し、Trae が返すコスト合計を保持します。

場所: ~/.config/tokscale/warp-cache/usage.json（認証済み GraphQL API 経由で同期）

Warp/Oz データはルートコマンドでは自動取得されません。レポートの前に tokscale warp login を実行し、続いて tokscale warp sync を実行してください。Warp はトークンに紐づくローカルトランスクリプトを公開しないため、Tokscale は集約されたリクエスト数と支出のみを記録します。

場所: $GROK_HOME/sessions/*/*/updates.jsonl（フォールバック: ~/.grok/sessions/*/*/updates.jsonl）

Grok Build データはローカルのセッション更新から直接解析されます。現在のログは安定した input/output 分割なしで累積 totalTokens カウンターを公開するため、Tokscale はターンごとの正の増分を input トークンとして記録します。grok-composer-2.5-fast は専用の公開価格が利用可能になるまで Composer 2.5 Fast 価格 override に一時的にマップされます。

場所: $JCODE_HOME/sessions/session_*.json（フォールバック: ~/.jcode/sessions/session_*.json）と、対応する session_*.journal.jsonl サイドカー。

Jcode データはローカルのセッションスナップショットから直接解析されます。Tokscale は別のクライアントの識別子を偽装することなく、アシスタントの messages[].token_usage フィールド（input_tokens、output_tokens、cache_read_input_tokens、cache_creation_input_tokens、reasoning_output_tokens）を読み取ります。対応するジャーナルサイドカーは重複排除の前に同じセッションストリームへマージされるため、Jcode がスナップショットにチェックポイントするまでの間も、最近追記されたメッセージが含まれます。リプレイの重複排除には安定したメッセージ ID を使用し、ID を持たない不正/カスタムなレコードにはスコープ付きのフォールバックキーを使用します。

場所: ~/.augment/sessions/<sessionId>.json

Augment Code / Auggie CLI はチャットセッションごとに 1 つの JSON スナップショットを書き出します。Tokscale は chatHistory[] の完了済みターンを読み取り、セッション既定の agentState.modelId より exchange.model_id を優先し、exchange.response_nodes[] 上の単一の token_usage 観測（input_tokens、output_tokens、cache_read_input_tokens、cache_creation_input_tokens）を使用します。トップレベルの sessionId はそのまま保持され、外部ツールが ACP セッション ID にコストを結合できます。

場所: ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/openclaw-agent.sqlite（現行の OpenClaw）および ~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/*.jsonl*（レガシーのトランスクリプト、公開済みアーカイブ、*.jsonl.pre-doctor-*.bak などの doctor バックアップ。レガシーパスもスキャン: ~/.clawdbot/, ~/.moltbot/, ~/.moldbot/）

現行の OpenClaw（2026.x）はライブトランスクリプトをエージェントごとの SQLite データベースに保存します。Tokscale は各エージェントデータベースを読み取り専用で開き（Gateway 実行中の WAL モードでも安全）、transcript_events テーブルを読み、usage ブロックを持つ assistant イベントを集計し（モデル出力ではない OpenClaw 自身の記録用行、例: delivery-mirror は除外）、イベント自身に model/provider が無い場合は session_windows の値にフォールバックします。OpenClaw が Codex app-server ハーネスで実行したターンは、トランスクリプトには最後の model response の usage を持つ最終 assistant メッセージしかミラーされません。そのため Tokscale は OpenClaw が ~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/codex-home/sessions/（既定のエージェント別 CODEX_HOME）に残す Codex rollout も読み、その中のすべての response をミラー先の OpenClaw セッションの下で openclaw に帰属させ、該当 thread のミラー行は除外します。OpenClaw がユーザーの Codex ホームを共有する設定（appServer.homeScope: "user" または supervision branch）で ~/.codex/sessions に作られる rollout には originator: "openclaw" が記録され、Codex クライアントではなく同じ方法で openclaw に帰属します。Codex クライアントがすでに集計している thread（supervision でユーザー自身の Codex ホームから resume したもの）は codex のまま、そのミラー行は除外されるため二重集計にはなりません。rollout がどこにも見つからないミラー行はそのまま残ります。/fork が新しいセッション id で複製したトランスクリプトと、openclaw doctor --fix が SQLite に取り込んだレガシー JSONL は 1 回だけ集計されます。doctor が未参照と判定したレガシー JSONL は決して取り込まれず、session-sqlite-import-archive/archive-tier.<sessionId>.jsonl.imported-<ts> へ移動され、そこから元のセッション id で読み取られます。

レガシーインストールはセッションごとに 1 つの JSONL ファイル（sessions.json でインデックス）を書き出し、openclaw doctor --fix はそれらを SQLite に取り込みつつ元ファイルを残します。両ストアで assistant イベントは自身のイベント id・timestamp・トークン数で識別されるため、JSONL としても残っている移行済みトランスクリプトは 1 回だけ集計されます。

JSONLセッションファイルを指すレガシーのインデックスファイル:

{
  "agent:main:main": {
    "sessionId": "uuid",
    "sessionFile": "/path/to/session.jsonl"
  }
}

model_changeイベントとアシスタントメッセージを含むセッションJSONL形式:

{"type":"model_change","provider":"openai-codex","modelId":"gpt-5.2"}
{"type":"message","message":{"role":"assistant","usage":{"input":1660,"output":55,"cacheRead":108928,"cost":{"total":0.02}},"timestamp":1769753935279}}

場所: $HERMES_HOME/state.db（フォールバック: ~/.hermes/state.db）および標準プロファイルデータベース $HERMES_HOME/profiles/*/state.db（HERMES_HOME がアクティブなプロファイルを指す場合は、同階層の ~/.hermes/profiles/*/state.db）

HermesはSQLiteのsessionsテーブルにセッションレベルの使用量を保存します。Tokscaleはmodelが存在しトークンまたはコスト合計が0でない行をインポートし、started_atをタイムスタンプとして使用し、message_countを保持し、actual_cost_usdをestimated_cost_usdより優先します。

場所: ~/.pi/agent/sessions/<encoded-cwd>/*.jsonl。Oh My Pi は同じセッション形式を ~/.omp/agent/sessions/ に書き込み、独立した omp クライアントとして追跡されます。

セッションヘッダーとメッセージエントリを含むJSONL形式：

{"type":"session","id":"pi_ses_001","timestamp":"2026-01-01T00:00:00.000Z","cwd":"/tmp"}
{"type":"message","id":"msg_001","timestamp":"2026-01-01T00:00:01.000Z","message":{"role":"assistant","model":"claude-3-5-sonnet","provider":"anthropic","usage":{"input":100,"output":50,"cacheRead":10,"cacheWrite":5,"totalTokens":165}}}

場所: ~/.senpi/agent/sessions/<encoded-cwd>/*.jsonl および ~/.omo/agent/sessions/<encoded-cwd>/*.jsonl（OmO Native、omo-ai 5.1.0+）、さらに各プロジェクトの .omo/senpi-task/children/ 配下のタスク子セッション

Senpi は Pi と同じ JSONL セッション形式を使います。OmO はタスク子セッションを各プロジェクト内に保存するため、Tokscale は両方のセッションツリーにあるセッションヘッダーから cwd を読み取り、<project>/.omo/senpi-task/children/ があるすべてのプロジェクトでそのディレクトリをスキャンします。OmO の task.state_dir が絶対パスで設定されている場合（プロジェクトの .omo/omo.jsonc または .omo/omo.json、あるいは ~/.omo/ 配下の同じファイル）は、代わりに <state_dir>/children/ をスキャンします。

OmO のエージェントディレクトリが別の場所にある場合は、settings.json（既定は ~/.config/tokscale/settings.json。Windows、XDG_CONFIG_HOME、TOKSCALE_CONFIG_DIR については設定を参照）の scanner.extraScanPaths.senpi に追加してください。エントリはエージェントディレクトリ、またはその sessions/ ディレクトリを指すことができます。Tokscale はそこにあるセッションをスキャンし、セッションに記録されたプロジェクトのタスク子セッションも同じ方法で見つけます：

{
  "scanner": {
    "extraScanPaths": {
      "senpi": ["/Users/me/custom/omo/agent"]
    }
  }
}

場所: ルートセッションは ~/.prime/agent/sessions/*.jsonl、RLM 子セッションは ~/.prime/agent/session-artifacts/*/sub-*/*.jsonl に保存されます。エージェントルートは PRIME_AGENT_CODING_AGENT_DIR で移動でき、sessionDir 設定、PRIME_AGENT_SESSION_DIR、またはレガシーの PRIME_AGENT_CODING_AGENT_SESSION_DIR でセッションディレクトリだけを個別に移動できます。

Prime Agent は Pi と同じ追記専用 JSONL メッセージ形式を使用します。Tokscale はルートセッションと子セッションファイルを別々のソースとしてスキャンし、child_usage_attributed の会計レコードを無視するため、RLM 子セッションのトークンが親の集計と子自身のトランスクリプトで二重計上されることはありません。名前付き RLM セッションはエージェント帰属情報として扱われます。

場所: ~/.kimi/sessions/{GROUP_ID}/{SESSION_UUID}/wire.jsonl

StatusUpdate メッセージを含む wire.jsonl 形式：

{"type": "metadata", "protocol_version": "1.3"}
{"timestamp": 1770983426.420942, "message": {"type": "StatusUpdate", "payload": {"token_usage": {"input_other": 1562, "output": 2463, "input_cache_read": 0, "input_cache_creation": 0}, "message_id": "chatcmpl-xxx"}}}

場所: ~/.kimi-code/sessions/{WORKDIR}/{SESSION_UUID}/agents/{AGENT}/wire.jsonl

{"type":"usage.record","model":"kimi-code/kimi-for-coding","usage":{"inputOther":1163,"output":352,"inputCacheRead":22272,"inputCacheCreation":0},"usageScope":"turn","time":1780410897480}

場所: ~/.qwen/projects/{PROJECT_PATH}/chats/{CHAT_ID}.jsonl

形式: JSONL — 1行に1つのJSONオブジェクト、各オブジェクトにtype、model、timestamp、sessionId、usageMetadataフィールドを含む。

トークンフィールド（usageMetadataから）:

• promptTokenCount → 入力トークン
• candidatesTokenCount → 出力トークン
• thoughtsTokenCount → 推論/思考トークン
• cachedContentTokenCount → キャッシュされた入力トークン

場所：

• ローカル：~/.config/Code/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/tasks/{TASK_ID}/ui_messages.json
• サーバー（ベストエフォート）：~/.vscode-server/data/User/globalStorage/rooveterinaryinc.roo-cline/tasks/{TASK_ID}/ui_messages.json

各タスクディレクトリには、モデル/エージェントメタデータに使用される<environment_details>ブロックを含むapi_conversation_history.jsonも含まれる場合があります。

ui_messages.jsonはUIイベントの配列です。Tokscaleは以下のみをカウントします：

• type == "say"
• say == "api_req_started"

textフィールドはトークン/コストメタデータを含むJSONです：

{
  "type": "say",
  "say": "api_req_started",
  "ts": "2026-02-18T12:00:00Z",
  "text": "{\"cost\":0.12,\"tokensIn\":100,\"tokensOut\":50,\"cacheReads\":20,\"cacheWrites\":5,\"apiProtocol\":\"anthropic\"}"
}

場所：

• ローカル：~/.config/Code/User/globalStorage/kilocode.kilo-code/tasks/{TASK_ID}/ui_messages.json
• サーバー（ベストエフォート）：~/.vscode-server/data/User/globalStorage/kilocode.kilo-code/tasks/{TASK_ID}/ui_messages.json

KiloはRoo Codeと同じタスクログ形式を使用します。Tokscaleは同じルールを適用します：

• ui_messages.jsonからsay/api_req_startedイベントのみをカウント
• text JSONからtokensIn、tokensOut、cacheReads、cacheWrites、cost、apiProtocolを解析
• 利用可能な場合、隣接するapi_conversation_history.jsonからモデル/エージェントメタデータを補完

場所:

• Linux デスクトップ VS Code: ~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/tasks/{TASK_ID}/ui_messages.json
• macOS デスクトップ VS Code: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/tasks/{TASK_ID}/ui_messages.json
• Windows デスクトップ VS Code: %APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\tasks\{TASK_ID}\ui_messages.json
• サーバー（ベストエフォート）: ~/.vscode-server/data/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/tasks/{TASK_ID}/ui_messages.json

Cline は Roo Code と Kilo がフォークした元となるアップストリームプロジェクトであり、同じ VS Code globalStorage のタスクログ形式を使用します。Tokscale は同じルールを適用します：

• ui_messages.jsonからsay/api_req_startedイベントのみをカウント
• text JSONからtokensIn、tokensOut、cacheReads、cacheWrites、cost、apiProtocolを解析
• 利用可能な場合、隣接するapi_conversation_history.jsonからモデル/エージェントメタデータを補完 Cline CLI セッションは、次の優先順位で最初に利用可能なルートを選択して検出されます: $CLINE_SESSION_DATA_DIR → $CLINE_DATA_DIR/sessions/ → $CLINE_DIR/data/sessions/ → フォールバック ~/.cline/data/sessions/。空または空白文字のみの環境変数は未設定として扱います。選択したルートでは、セッションを {SESSION_ID}/{SESSION_ID}.messages.json から読み取ります。Tokscale は永続化された metrics を持つアシスタントメッセージをカウントし、入力/出力/キャッシュトークンとプロバイダが報告したコストを含め、兄弟セッションマニフェストからワークスペースとフォールバックモデルのメタデータを使用します。環境ルートの検出を無効にした場合は、ホームのフォールバックのみを使用します。

場所:

• ~/.config/kimchi/harness/sessions/{ENCODED_WORKSPACE}/*.jsonl（または $KIMCHI_CODING_AGENT_DIR/sessions/）

Kimchi は Pi 互換の JSONL セッション形式を使用します。Tokscale は永続化された入力/出力/キャッシュ使用量を持つアシスタントメッセージをカウントし、セッションスキーマが共有されていても Kimchi を Pi とは別のクライアントとして扱います。

場所: ~/.mux/sessions/{WORKSPACE_ID}/session-usage.json

Muxはセッションごとの累積トークン使用量をsession-usage.jsonファイルに保存します。各ファイルにはモデルごとのトークン内訳を含むbyModelマップがあります: input、cached（キャッシュ読み取り）、cacheCreate（キャッシュ書き込み）、output、reasoning モデル名はprovider:model形式を使用します（例: anthropic:claude-opus-4-6）— tokscaleはモデル識別のためにプロバイダプレフィクスを除去します サブエージェントの使用量はMuxによって自動的に親セッションにロールアップされるため、二重計上はありません

場所: ~/.local/share/kilo/kilo.db

Kilo CLIはOpenCodeと同様のSQLiteデータベースにセッションデータを保存します。各メッセージ行には、モデルおよびプロバイダー属性とともにメッセージごとのトークン内訳（入力、出力、キャッシュ読み取り/書き込み、推論）が含まれます。

場所: $XDG_DATA_HOME/crush/projects.jsonを通じて発見されるプロジェクトごとのSQLiteデータベース（フォールバック: ~/.local/share/crush/projects.json）

Crushはプロジェクトごとのデータベース（crush.db）に使用量を保存します。Crushは信頼できるメッセージごとまたはモデルごとのトークン集計を提供しないため、Tokscaleはルートセッションのセッションレベルのコスト合計のみをインポートします。レコードはmodel=session-totalとして表示され、トークン内訳はゼロです。

場所: ~/.local/share/goose/sessions/sessions.db（~/Library/Application Support/goose/、~/Library/Application Support/Block/goose/、~/.local/share/Block/goose/ もスキャン; GOOSE_PATH_ROOT でオーバーライド可能）

ネイティブ Windows のスキャンは、XDGやレガシーの場所より先に %APPDATA%\Block\goose\data\sessions\sessions.db を確認します。APPDATA が未設定または空の場合、システムの Roaming ディレクトリを確認し、その後 Desktop の <HOME>/AppData/Roaming を確認します。--home を指定したスキャンは GOOSE_PATH_ROOT とプロセス環境に依存する Windows の場所を使用せず、<home>/AppData/Roaming/Block/goose/data/sessions/sessions.db も確認します。--home を指定しない場合、絶対パスの GOOSE_PATH_ROOT はデータベースが存在しなくても優先され、他の場所にはフォールバックしません。相対パスの値は無視します。実行ファイルを移動しても、データベースの場所は変わりません。

Goose はセッションごとの使用量を SQLite の sessions.db に保存します。Tokscale は model_config_json からモデル、provider_name からプロバイダ、そしてセッションごとに累積された入力/出力トークン合計を抽出します。推論トークンはそのカラムが値を持つ場合に推定されます。

場所: ~/.config/manicode/projects/<project>/chats/<chatId>/chat-messages.json（manicode-dev および manicode-staging チャネルもスキャン; CODEBUFF_DATA_DIR でオーバーライド可能）

Codebuff（旧 Manicode）はチャットごとに JSON ファイルを書き出します。Tokscale は metadata.usage、metadata.codebuff.usage、および run-state の messageHistory[*].providerOptions フォールバックからトークン使用量を解析し、部分的に新しいエントリが実トークン数を持つ古いエントリを覆い隠さないように履歴を逆順に走査します。メッセージごとのタイムスタンプが欠けている場合は chat-id ディレクトリ名、最後にファイルの mtime にフォールバックします。

場所: ~/.gjc/agent/sessions/<project-slug>/*.jsonl（エージェントディレクトリは GJC_CODING_AGENT_DIR でオーバーライド可能；GJC_CONFIG_DIR/PI_CONFIG_DIR に agent/sessions を結合した形式も解決；Linux/macOS では $XDG_DATA_HOME/gjc/sessions/ へのフラットなリダイレクトにも対応）。深さ2のサブエージェントトランスクリプト（<slug>/<session>/N-*.jsonl）も検出します。

セッションヘッダーとメッセージエントリを含む JSONL 形式。Tokscale はアシスタントメッセージのみを対象とし、存在する場合は gjc の信頼性の高いメッセージごとの usage.cost.total（USD）を再利用し、ない場合のみトークンから再計算します：

{"type":"session","id":"S1","timestamp":"2026-01-01T00:00:00.000Z","cwd":"/work/proj"}
{"type":"message","id":"M1","timestamp":"2026-01-01T00:00:01.000Z","message":{"role":"assistant","model":"claude-sonnet-4","provider":"anthropic","usage":{"input":1000,"output":500,"cacheRead":0,"cacheWrite":0,"totalTokens":1500,"cost":{"input":0.1,"output":0.2,"total":0.3}}}}

メッセージは <session id>:<message id>（確定的なフォールバック付き）で重複排除されるため、深さ1/深さ2のトランスクリプトが再生されても1回だけカウントされます。service_tier_change および不正な行は行単位でスキップされます。

Synthetic は他ソースのメッセージを後処理で再帰属します。hf:プレフィックスのモデル ID または synthetic / glhf / octofriend プロバイダを検出した場合、ソースを synthetic として扱います。

また ~/.local/share/octofriend/sqlite.db を検出し、トークン情報を持つレコードを取り込みます。

場所: ~/.local/share/mimocode/mimocode.db（XDG データディレクトリ）

MiMo Code は SQLite データベースにセッションデータを保存します。Tokscale はワークスペースコンテキストのために session テーブルと結合した message テーブルをクエリします：

SELECT m.id, m.session_id, m.data, NULLIF(s.directory, '') AS workspace_root
FROM message m
LEFT JOIN session s ON s.id = m.session_id
WHERE json_extract(m.data, '$.role') = 'assistant'
  AND json_extract(m.data, '$.tokens') IS NOT NULL

data カラムは JSON 形式で、以下のトークン関連フィールドを含みます：

{
  "role": "assistant",
  "modelID": "claude-sonnet-4",
  "providerID": "anthropic",
  "cost": 0.0032,
  "tokens": {
    "input": 1200,
    "output": 450,
    "reasoning": 0,
    "cache": { "read": 800, "write": 0 }
  },
  "time": { "created": 1780410897000, "completed": 1780410912000 },
  "agent": "micode",
  "path": { "root": "/Users/me/project" }
}

Tokscale はタイムスタンプ、モデル、プロバイダ、トークン数、コスト、エージェント名のフィンガープリントを使用して、フォークされたセッション間のメッセージを重複排除します。

Aside のフラットな assistant 使用量は ~/.aside/u/<account>/sessions/<session>/messages.jsonl に保存されます。元のタイムスタンプ、モデル情報、キャッシュ入力の区分（1時間 TTL のキャッシュ書き込み分を含む）を保持します。reasoning は output から分離し、合計と推定費用に一度だけ計上します。Aside の provider フィールドはベンダーではなく経路を記録するため、Claude Code 経路は Anthropic として集計し、汎用ゲートウェイ経路はモデルファミリー推論に従います。明示的なベンダー ID はそのまま優先されます。同一プロバイダーの response ID の重複はセッション・アカウント間で除去し、ID のない呼び出しは個別に保持します。正の記録費用を保持し、0 または未記録の場合は既存の料金計算を使用します。tokscale --no-spinner --client aside で絞り込めます。Windows 実行は未検証です。

場所: ~/.local/share/muse/sessions/YYYY/MM/DD/<session-uuid>/session.jsonl（Windows を含む全プラットフォームで共通の XDG 形式パス。subagent/<uuid>/ 配下のサブエージェント記録も走査対象）

Muse Code はセッションごとにイベントソーシング形式の JSONL 記録を 1 件書き出します。Tokscale は model_completed イベントを読み取ります。このイベントにはモデル ID（muse-spark-*）、Responses 形式の usage オブジェクト（input_tokens、output_tokens、cached_tokens/cache_read_tokens、cache_write_tokens、reasoning_tokens）、および呼び出しの duration_ms が含まれます。recorded_at の単位はマイクロ秒です。cached_tokens は input_tokens の部分集合であり、reasoning は output_tokens の内数であるため、価格計算と集計の前に両方を分離します。親セッション側の workflow_child_lifecycle 使用量集計は、対象の子記録を別途走査するため読み飛ばします。ワークスペースラベルはファイル内の runtime.session.metadata レコードから取得します。

Muse Spark モデルはアップストリームのデータセットから価格付けされます。LiteLLM と models.dev は Meta 公開レートの meta/muse-spark-* 行を収録しているため、Muse の使用量はそのままコスト化されます（Standard: 入力/出力 100 万トークンあたり $1.25/$4.25、キャッシュ入力 $0.15。Contributor: $0.10/$0.20、キャッシュ入力 $0.002。料金とレート制限を参照）。

場所: ~/.vibe/logs/session/<prefix>_<YYYYMMDD_HHMMSS>_<short-id>/meta.json（macOS、Linux、Windows すべて同じ ~/.vibe ルート。Vibe は XDG や %APPDATA% のパスを使いません。ルートは VIBE_HOME、セッションディレクトリは session_logging.save_dir で変更可能）

Vibe はセッションごとにディレクトリを作成し、meta.json と messages.jsonl の会話記録を保存します。使用量はセッション単位です。会話記録にはメッセージ単位のモデル、タイムスタンプ、トークン数が含まれないため、Tokscale は meta.json の累積 stats ブロック（session_prompt_tokens、session_completion_tokens、session_cached_tokens）のみを読み取り、会話内容は読み取りません。session_cached_tokens は session_prompt_tokens に加算される値ではなくその内数であるため、価格計算の前にキャッシュ読み取りを入力トークンから分離します（Vibe 自身のコスト表示と同じ計算です）。したがってセッションあたり 1 件のメッセージがこの形式で表現できる最小単位であり、steps がメッセージ数、end_time（ISO-8601、無い場合は start_time）がタイムスタンプになります。2.0 より前のセッションは同じフィールドを metadata キーの下に置いたフラットな <prefix>_*.json で保存しており、この形式も引き続き読み取ります。

モデルは meta.json の config.active_model（セッションに固定されたエイリアス）から取得します。一度も固定されていないセッションは空文字列を記録しますが、これは Vibe が文書化している「設定された既定値に従う」センチネルです。そのため Tokscale は空のモデルとして集計せず、セッション自身の config.models テーブル、次に Mistral が公開している既定エイリアスから解決します。エイリアス（mistral-medium-3.5）は実際の送信 ID ではありません。Vibe は公開価格データセットに存在しない CLI 専用エンドポイント名（mistral-vibe-cli-latest）を送信するため、価格はエイリアスで解決します。ワークスペースラベルは environment.working_directory、無い場合は origin_directory から取得します。

TokscaleはLiteLLMの価格データベースからリアルタイム価格を取得します。

ダイナミックフォールバック: LiteLLMにまだ存在しないモデル（例：最近リリースされたモデル）は、OpenRouterのエンドポイントAPIから自動的に価格を取得します。

Cursorモデル価格: LiteLLMとOpenRouterの両方にまだ存在しない最新モデル（例：gpt-5.3-codex）は、Cursorモデルドキュメントから取得したハードコード価格を使用します。これらのオーバーライドはすべてのアップストリームソースの後、ファジーマッチングの前にチェックされるため、実際のアップストリーム価格が利用可能になると自動的に優先されます。

Sakana Fugu価格: Fugu UltraのコストはSakanaが公開している従量課金（pay-as-you-go）レートから推定します。fuguルーターモデルは、実際にオーケストレーションした基盤モデルの変動レートがそのままコストになるため、意図的に価格を設定していません。

キャッシュ: 価格データは1時間TTLでディスクにキャッシュされ、高速な起動を確保します：

• LiteLLMキャッシュ: ~/.config/tokscale/cache/pricing-litellm.json
• OpenRouterキャッシュ: ~/.config/tokscale/cache/pricing-openrouter.json（サポート対象プロバイダーのモデル作成者価格をキャッシュ）

価格には以下が含まれます：

• 入力トークン
• 出力トークン
• キャッシュ読み取りトークン（割引）
• キャッシュ書き込みトークン
• 推論トークン（o1などのモデル用）
• モデル固有の階層型価格（例: 200k または 272k トークン以上）

クライアントが古いセッショントランスクリプトを削除した場合、オプトインのレジャー ~/.config/tokscale/recovered-usage-v1.json（TOKSCALE_CONFIG_DIR で解決される設定ディレクトリ）を使って、それらのセッションの古いローカルエクスポートをローカルレポートに突き合わせて復元できます。ファイルは Archive JSON オブジェクトで、version（1 必須）、home（スキャン対象のホームディレクトリと完全一致必須）、および省略可能な messages / daily_floors 配列（シリアライズされた UnifiedMessage レコード）からなります。messages はディスク上に残っていないセッションのアーカイブ済みリクエスト行を復元し、daily_floors は（クライアント、日付）ごとの集計スナップショットを保持し、スナップショットと計上済み日次合計との正の差分のみを埋めます。ライブのトランスクリプトが常に優先され、復元行は local-recovery: デデュープキーと「Recovered request archive」/「Recovered daily aggregate (component split estimated)」のエージェントラベルで示されます。オーバーレイは厳密にローカル専用です：復元された使用状況がリーダーボードに送信されることはなく、ソースメッセージキャッシュに書き込まれることもなく、日次フロア集計は Sessions・Agents・Hourly・Minutely の各ビューから除外されます。レジャーを無視するには TOKSCALE_RECOVERY_DISABLE を設定してください。フォーマットは内部向けです：local-recovery: キーは Tokscale 自身が生成したものとして信頼されるため、手作業で作成しないでください。一致するレジャーが存在する間、ローカルレポートはメッセージをストリーミングせず全件収集するため、非常に大きなコーパスを持つユーザーはメモリ使用量が増加する場合があります。

{
  "version": 1,
  "home": "/Users/you",
  "messages": [ /* シリアライズされた UnifiedMessage としてのアーカイブ済みリクエスト行 */ ],
  "daily_floors": [ /* シリアライズされた UnifiedMessage としての（クライアント、日付）ごとの集計スナップショット */ ]
}

コントリビューションを歓迎します！以下の手順に従ってください：

1. リポジトリをフォーク
2. 機能ブランチを作成（git checkout -b feature/amazing-feature）
3. 変更を加える
4. テストを実行（cd packages/core && bun run test:all）
5. 変更をコミット（git commit -m 'Add amazing feature'）
6. ブランチにプッシュ（git push origin feature/amazing-feature）
7. プルリクエストを開く

• 既存のコードスタイルに従う
• 新機能にはテストを追加
• 必要に応じてドキュメントを更新
• コミットは集中的かつアトミックに

• インスピレーションを与えてくれたccusage、viberank、Isometric Contributions
• ターミナルUIフレームワークRatatui
• リアクティブレンダリングのSolid.js
• 価格データのLiteLLM
• Rust/Node.jsバインディングのnapi-rs
• 2Dグラフ参照のgithub-contributions-canvas

MIT © Junho Yeo

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