token-stats：汇总几台机器的 AI 编程用量
统计我在几台机器上用了多少 Claude Code 和 Codex 的 token，画成 GitHub 主页上的卡片。服务器上什么都不用装，只依赖 Python 标准库。
原创Python / SQLite / SVG / GitHub Actions约 2 分钟
token-stats 是我写的一个命令行工具，用来统计自己用了多少 AI 编程的 token。
我平时同时用 Claude Code 和 Codex，分散在一台笔记本和两台服务器上。每台机器的日志只在它自己身上，Claude Code 还会删掉 30 天前的日志；现成的工具要么只看本机，要么要把数据交给它的服务。所以自己写了一个：在笔记本上运行一条命令，把几台机器的用量拉回来存进本地数据库，再画成卡片放到 GitHub 主页上。
下面这张就是它生成的，数据是我自己的。
怎么做的
笔记本经 ssh 把一段约 150 行的解析程序发到服务器上运行，服务器只把新增的请求传回来，本身不用装任何东西，也不会留下文件。每条请求按唯一键存进 SQLite，几台机器的数据合在一起不会重复计数，日志被清理以后，存下来的也还在。第一次采集约 52 秒，之后每次 6 秒多。
整个工具只用 Python 标准库，macOS 自带的 Python 3.9 就能跑。卡片是直接拼出来的 SVG，一共 9 张，亮色、暗色各一份，推到我自己的公开仓库，主页 README 直接引用。自动提交用的是一个不关联任何账号的作者，每天更新数据不会让贡献图变绿。
一共 9 张卡片，全部的样子见卡片画廊。
这个网站首页的「AI 用量」也来自它。token-stats 每次发布时会顺带生成一份汇总数据，数字和卡片出自同一段代码，网站发布时读一次就行。
测试
在三台真实机器上和 ccusage 对过账，结果一致。61 个单元测试在 macOS、Linux、Windows 上跑，每次推送还会用打包出来的源码走一遍安装和卸载。我没有 Windows 机器，Windows 只在 CI 里测过。
为什么这样设计、开发中踩过的坑，写在博客里：汇总多台机器的 Claude Code 与 Codex 用量，生成 GitHub 主页卡片。