# LLM Usage

Собирает стоимость вызовов LLM в локальную базу и отдаёт её кодинг-агенту через MCP. Пригодится, когда счёт за API приходит неожиданно.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI · ★ 6
- Автор: zhaoyue722
- Лицензия: MIT · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/zhaoyue722/llm-usage-mcp
- Обновлён: 2026-10-21
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/llm-usage

## Что делает

Сервер перехватывает вызовы к провайдерам через локальный прокси, считает токены и стоимость по каждому маршруту и складывает всё в SQLite-файл `~/.llm-usage/usage.db`. Прокси слушает только `127.0.0.1:5525`, ключи API остаются на его стороне, клиентам их передавать не нужно. Поддержаны Anthropic, OpenAI, DeepSeek и Qwen, потоковые и обычные запросы.

Кроме MCP есть CLI: `llm-usage spend`, `llm-usage compare`, `llm-usage recommend`. Одни и те же данные читаются и агентом, и из терминала. Это счётчик, а не роутер: он показывает, сколько потрачено и какой провайдер дешевле для конкретного запроса, но сами вызовы не меняет.

Перед запуском нужен хотя бы один ключ провайдера в переменной окружения — `ANTHROPIC_API_KEY`, `OPENAI_API_KEY`, `DEEPSEEK_API_KEY` или `DASHSCOPE_API_KEY` для Qwen. Прокси стартует и без ключа, но запросы к провайдеру без ключа вернут `503 configuration_error`. Клиент направляется на прокси через `ANTHROPIC_BASE_URL` и аналогичные переменные.

## Требования
- Нужно: Python и uv (команды через uvx)

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы**
```bash
claude mcp add llm-usage-mcp -- uvx llm-usage-mcp
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from llm-usage-mcp <команда>

### Codex

**Командой платформы**
```bash
codex mcp add llm-usage -- uvx llm-usage-mcp
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from llm-usage-mcp <команда>

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "llm-usage": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "llm-usage-mcp"
            ]
        }
    }
}
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from llm-usage-mcp <команда>

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "llm-usage": {
            "type": "stdio",
            "command": "uvx",
            "args": [
                "llm-usage-mcp"
            ]
        }
    }
}
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from llm-usage-mcp <команда>

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini mcp add llm-usage uvx llm-usage-mcp
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from llm-usage-mcp <команда>

## Когда брать
- узнать, сколько ушло на Anthropic и OpenAI за неделю
- сравнить стоимость одного запроса у разных провайдеров
- свести расходы по нескольким API в одну локальную базу
- проверить, что вызов агента записался в учёт
- посчитать цену запроса на 10k входящих и 2k исходящих токенов

## Примеры запросов агенту
- Сколько я потратил на Claude за эту неделю?
- Какой провайдер дешевле для запроса на 10k входящих и 2k исходящих токенов?
- Покажи расходы по провайдерам за последние дни.

## Похожие
- [model-usage](https://affpapa.org/nevibecode/skills/model-usage.md) — скилл · 5500 установок
- [claude-usage-analyst](https://affpapa.org/nevibecode/skills/claude-usage-analyst.md) — скилл · 403 установки
- [cost-benchmark](https://affpapa.org/nevibecode/skills/cost-benchmark.md) — скилл · 679 установок
- [llm-council](https://affpapa.org/nevibecode/skills/llm-council.md) — скилл · 1400 установок
- [llm-context](https://affpapa.org/nevibecode/skills/llm-context.md) — скилл · 1300 установок
- [jetson-llm-serve](https://affpapa.org/nevibecode/skills/jetson-llm-serve.md) — скилл · 1200 установок

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md