追踪你的 OpenAI Codex 用量与花费（Codex CLI）

一句话总结：Codex CLI 会把每个会话的日志存在 ~/.codex/sessions/**/rollout-*.jsonl。每一轮都记录用了多少输入、输出、缓存和推理 token，以及模型和时间——从不记录你的源代码。你可以手动看、写脚本看，或用一个可视化的桌面面板看。

这里说的是哪个 Codex

叫 Codex 的东西有两个，分清楚很重要。最早的 Codex 是 2021 年 OpenAI 的一个 API 模型，现已弃用。今天的 Codex 指的是 Codex CLI——OpenAI 的终端编码代理，跑在当前的 GPT 模型上。本文讲的是这个 CLI：你在终端里安装、运行的那个工具，它会给每个会话写一份用量日志。如果你在盯编码代理的开销，这份日志就是唯一准确的来源。

Codex CLI 把用量日志存在哪里

Codex 会自动给每个会话写一份日志文件，你不需要开启任何东西：

会话按日期分文件夹存放，每个会话一个 rollout-*.jsonl。作为对比，Claude Code 把同类日志存在 ~/.claude/projects/**/*.jsonl——正因如此，一个工具才能把两者一起统计。

日志记了什么——又没记什么

每一行是一个事件。对统计用量有意义的是周期性的 token-count 事件，它带着这一轮累计的 token 数。从中你能读到：

• ✦token 计数，分为输入、输出、缓存输入、推理四类
• ✦回答这一轮的 GPT 模型
• ✦时间戳和会话 id
• ✦但不包含你的源代码文件，也不理解你 prompt 的含义

原始文件里确实含有消息正文，因为它是一份完整的会话记录。但要统计开销，你只需要 token 和模型这两类字段——好的统计工具只读这些。比如 Token Forest 只取计数、模型名和时间戳；它从不把你的 prompt 或代码复制进自己的数据，也从不上传任何东西。

为什么 Codex 的 token 数看着那么大

有两类 token 会把原始数字撑大，却不会按同等比例撑大账单。缓存输入 token 是模型在一个会话里反复重读的上下文，计费远低于完整输入价。推理 token 是模型的内部思考。两者都可能远超看得见的输入和输出，所以只看原始总数很容易被吓到。

用估算的花费来判断开销，别看原始 token 总数。数字到十亿级是正常的，并不意味着账单也是同一个量级——大部分是以极低价格重读的缓存上下文。

看清 Codex 花费的三种方法

1. 手动看日志

1. 1打开 ~/.codex/sessions/，选一个按日期命名的文件夹，再选一个 rollout-*.jsonl 文件。
2. 2用文本编辑器打开。每一行是一个 JSON 事件；找带累计总数的 token-count 事件。
3. 3把 token 数乘以你所用模型的单价来估算花费。麻烦，但零额外工具也能做。

2. 用命令行工具

命令行工具能解析日志并打印总数。这很快、也方便写脚本，但它只活在终端里，给你的是一次快照而非常驻显示，而且除非工具内置价目表，token 到价格的换算还得你自己做。

3. 用离线桌面面板

Token Forest 读取同样的 Codex 日志（以及 Claude Code 的），把它们变成一幅常驻的画面：随时间的成长、按模型的用量、跨多周的热力图，以及带内置可更新价目表的离线花费估算。它跑在 Windows 和 macOS 上，完全离线，只读上面说的 token 计数和元数据——绝不读你的代码。

把 Codex 和 Claude Code 并排追踪

如果你两个代理都用，你不会想要两份各算各的账。Token Forest 把 Codex 和 Claude Code 合并进同一个总数，并按来源给实时 token 气泡上色——Claude Code 暖橙、Codex 蓝紫——一眼就能看出开销花在了哪。它是独立工具，不是任何单一 CLI 的前端，也不与它们共享代码。