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成本追踪。当用户提到费用、成本、用量、账单、@cost 时使用。
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SOC 職業分類に基づく
| name | cost |
| description | 成本追踪。当用户提到费用、成本、用量、账单、@cost 时使用。 |
追踪和分析 AI API 调用费用，提供多维度的成本可视化和优化建议。
@cost@cost --days 7@cost --live@cost --analyze统计各模型的调用次数、token 消耗、费用占比。
每日费用趋势图，识别费用峰值日期。
按 Agent（coder、explorer、test-runner 等）统计费用，发现异常 Agent。
如果多个项目共用同一 API key，可按项目标签拆分费用。
| 条件 | 阈值 | 说明 |
|---|---|---|
| 单日总费用 | > $5.00 | 当日费用偏高 |
| coder 单次平均 token | 超昨日 2 倍 | 任务可能携带过多上下文 |
| 主会话入向 token | > 50,000 | 上下文逐步膨胀 |
| 条件 | 阈值 | 说明 |
|---|---|---|
| 单次调用费用 | > $0.50 | 单次 API 调用异常昂贵 |
| Opus 处理小任务 | 平均 < 2,000 tokens | 大材小用，浪费额度 |
| explorer/test 使用 sonnet | 任何次数 | 简单任务误用昂贵模型 |
cost-analyzer.py 每日 22:00 自动生成优化建议：
python maestro/cost-tracker.py # 今日汇总
python maestro/cost-tracker.py --days 7 # 最近 N 天
python maestro/cost-tracker.py --live # 实时看板（5秒刷新）
输出：通道明细表 + 日均 + 预估月费 + 异常告警
python maestro/cost-analyzer.py # 分析今日数据
python maestro/cost-analyzer.py 2026-06-04 # 分析指定日期
输出：通道分布 + coder 异常 + 模型误用 + 主会话 token + 综合建议
| 模型 | 输入 $/1M tokens | 输出 $/1M tokens | 适用场景 | 性价比 |
|---|---|---|---|---|
| deepseek-v4-flash | $0.14 | $0.28 | 简单搜索、轻量任务 | 最高 |
| deepseek-v4-pro | $0.435 | $0.87 | 主力开发、代码生成 | 高 |
| haiku | $0.25 | $1.25 | 搜索、探索、测试 | 高 |
| deepseek-v3 | $0.27 | $1.10 | 通用中文任务 | 高 |
| deepseek-r1 | $0.55 | $2.19 | 复杂推理 | 中 |
| sonnet | $3.00 | $15.00 | 复杂编码、审查 | 中 |
| mimo-v2-pro | $1.00 | $3.00 | 多模态任务 | 中 |
| opus | $15.00 | $75.00 | 创作、深度推理 | 低 |
定价参考日期：2026-05-31（DeepSeek V4 永久降价 75% 后）
| 命令 | 功能 |
|---|---|
@cost | 今日费用汇总 |
@cost --days 7 | 最近 7 天趋势 |
@cost --days 30 | 月费用报告 |
@cost --live | 实时看板（Ctrl+C 退出） |
@cost --analyze | 完整分析报告（同 cost-analyzer.py） |
架构设计模式参考 —— 常见架构风格的决策框架、优劣对比与适用场景
认证授权模式 —— JWT、OAuth 2.0、RBAC、ABAC 等主流机制的选型与实现指南
浏览器兼容性检查 —— 目标浏览器覆盖率、特性支持度验证与降级策略
缓存策略参考 —— 多级缓存架构、失效策略、缓存穿透/击穿/雪崩防护
数据建模方法 —— ER 模型、领域驱动数据建模、JSON Schema 设计与数据字典维护
数据库设计规范 —— 范式设计、索引策略、分库分表、命名约定与迁移管理