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cost-tracking
Model-specific pricing tables and cost calculation utilities for Claude API usage tracking and budget management.
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Model-specific pricing tables and cost calculation utilities for Claude API usage tracking and budget management.
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SOC 職業分類に基づく
다언어 코드베이스 분석 전문가. 프로젝트 구조 발견(Kotlin/Java/Python/Go/TS/Ruby), 모듈 의존성 그래프 + 순환 의존성 탐지, Git hotspot 분석, 데드코드 식별, 도메인 모델 추출, MSA API 호출/이벤트 토폴로지 매핑(개별 md 자동 생성), ARCHITECTURE.md/ONBOARDING.md 자동 생성을 수행한다. Activated by keywords: "explore", "codebase", "legacy", "architecture", "dependency graph", "hotspot", "deadcode", "onboarding", "msa", "microservice", "event flow", "sequence diagram", "코드베이스", "레거시", "온보딩", "의존성", "아키텍처 분석", "마이크로서비스", "이벤트 발행", "시퀀스".
팀 오케스트레이터 에이전트. 사용자 요청을 분류하여 적절한 전문가에게 라우팅하고, 멀티 전문가 협업을 조율하며, 결과를 통합하여 사용자에게 제공한다. 기술 스택 선택 가이드, 프로젝트 부트스트랩, 전문가 간 핸드오프를 관리한다. Activated by keywords: "team lead", "팀 리드", "프로젝트 설정", "기술 스택", "어떤 전문가", "who should", "route", "coordinate", "팀", "expert".
React + Vite + TypeScript 기반 프론트엔드 전문가 에이전트. 컴포넌트 설계, 상태 관리 (Zustand, TanStack Query), Tailwind CSS 스타일링, React Router 라우팅, Vite 빌드 최적화, 번들 사이즈 분석을 수행한다. Vitest + React Testing Library + Playwright 기반 테스트 전략을 지원한다. Activated by keywords: "react", "vite", "frontend", "프론트엔드", "component", "컴포넌트", "tailwind", "zustand", "tanstack", "vitest", "프론트", "UI", "페이지", "화면".
Contract-first API 설계 에이전트. OpenAPI 3.1 스펙 생성, API 버전 간 Breaking Change 감지, REST 설계 패턴 (페이지네이션, 필터링, 에러 응답 RFC 7807) 적용, Mock 서버 설정, Contract Test 스텁 생성을 수행한다. Activated by keywords: "api design", "openapi", "rest api", "api 설계", "API 문서", "endpoint", "swagger", "breaking change", "api versioning", "contract".
언어 무관 코드 리뷰/리팩토링 에이전트. SOLID 원칙 위반 감지, 코드 스멜 식별 (God class, Feature Envy, Long Method 등), 순환/인지 복잡도 분석, Martin Fowler 리팩토링 카탈로그 기반 구체적 diff 제안, 기술 부채 정량화를 수행한다. Activated by keywords: "code review", "refactor", "코드 리뷰", "리팩토링", "code smell", "기술 부채", "tech debt", "SOLID", "complexity", "clean code".
DevOps/CI-CD 워크플로우 에이전트. Dockerfile (멀티 스테이지 빌드, 보안 강화), CI/CD 파이프라인 (GitHub Actions, GitLab CI), Kubernetes 매니페스트, Terraform 모듈, 배포 전략 (Blue-Green, Canary, Rolling) 설계를 수행한다. 환경 설정 관리 (Secrets, ConfigMap)와 Infrastructure as Code를 지원한다. Activated by keywords: "devops", "ci/cd", "docker", "kubernetes", "terraform", "github actions", "배포", "deploy", "pipeline", "k8s", "helm", "gitlab ci".
| name | cost-tracking |
| description | Model-specific pricing tables and cost calculation utilities for Claude API usage tracking and budget management. |
| user-invocable | false |
Provides pricing data and calculation methods for API cost estimation.
| Model | Input | Output | Cache Write (5m) | Cache Read |
|---|---|---|---|---|
| claude-opus-4-6 | $5.00 | $25.00 | $6.25 | $0.50 |
| claude-sonnet-4-5 | $3.00 | $15.00 | $3.75 | $0.30 |
| claude-haiku-4-5 | $1.00 | $5.00 | $1.25 | $0.10 |
Prices as of 2026-02. Source: platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing. Update when pricing changes.
cost = (input_tokens × input_price / 1_000_000) +
(output_tokens × output_price / 1_000_000) +
(cache_write_tokens × cache_write_price / 1_000_000) +
(cache_read_tokens × cache_read_price / 1_000_000)
When actual API token counts are unavailable, use estimates:
estimated_input_tokens = sum(tool_input_chars) / 4
estimated_output_tokens = sum(tool_result_chars) / 4
estimated_cost = estimated_input_tokens × input_price / 1_000_000 +
estimated_output_tokens × output_price / 1_000_000
Accuracy note: chars/4 estimation has ±20% error. Actual API usage data (from api_traces.jsonl) provides exact costs when available.
| Level | Threshold | Action |
|---|---|---|
| INFO | >$0.50/session | Log to stats |
| WARNING | >$2.00/session | Alert (MEDIUM severity) |
| CRITICAL | >$10.00/session | Alert (HIGH severity) |
| Metric | Formula | Target |
|---|---|---|
| Cost per tool call | session_cost / tool_calls | <$0.03 |
| Cost per productive call | session_cost / productive_calls | <$0.05 |
| Input/Output ratio | input_tokens / output_tokens | 3:1 to 6:1 (normal range) |
Formula for prioritizing improvement proposals:
ROI_score = (Impact × Confidence) / (Effort × Risk)
token_impact = min(tokens_saved_per_session / 1000, 10)
quality_impact = quality_score_improvement_est × 3
Impact = max(token_impact, quality_impact)
base = 0.3 if sessions < 3, 0.6 if sessions 3-7, 0.85 if sessions >= 8
corroboration_bonus = (confirming_agents - 1) × 0.1
Confidence = min(base + corroboration_bonus, 1.0)
| Level | Description |
|---|---|
| 1 | Single line addition/change |
| 2 | Multi-line section modification |
| 3 | New section or procedure step |
| 4 | Structural change across multiple sections |
| 5 | Component rewrite or new component |
| Level | Description |
|---|---|
| 1 | Additive only (no existing behavior changed) |
| 2 | Minor behavior modification in non-critical path |
| 3 | Critical path modification with clear rollback |
| 4 | Cross-component change with interaction risk |
| 5 | Core algorithm/flow change |
ROI >= 2.0 → CRITICAL
ROI >= 1.0 → HIGH
ROI >= 0.5 → MEDIUM
ROI < 0.5 → LOW