补充刚才报的kiro统计不准的信息：
好问题。另一个 agent 的回答里有几个具体断言我得先核实(它说 CLI 在本地 SQLite 实时记 token、有个 PyPI kiro-usage 每 10 秒读库、能拆 CacheRead/CacheWrite)。我先两路并行:一路扒 Kiro CLI 自己的 data.sqlite3(conversations_v2 里存的是 JSON,可能藏着用量),一路联网核实那些开源工具是否真实存在。
kiro-usage 确实存在,但它的描述是"每 10 秒快照 session 做归档防止 /clear 丢失",不一定等于统计 token——我得核实那个 agent 说的 CacheRead/Output 拆分。更有价值的是 OpenTokenUsage 的 kiro провайдер文档,它明确提到"Kiro 本地归一化用量缓存 + 运行时日志 + API 回退",这正好回答"CLI 把用量放哪了"。两份都拉下来。
核实完毕,而且纠正了那个 agent 的一个关键夸大。先在你机器上验证真正的"权威用量"藏在哪——OpenTokenUsage 指出 Kiro 把用量缓存在 IDE 的 state.vscdb 和 q-client.log 里。查一下你本地有没有。
拿到权威数据了。关键洞察:Kiro 计费单位是 Credits / INVOCATIONS(调用次数),不是 token。 这才是"为什么 CLI 不往本地写 token"的根因。我再从 q-client.log 把 currentUsage 随时间的变化抽出来,估一下你这两天的增量。
全部核实完，而且现在能给你一个真实数字了。先纠正那位 agent 的几个偏差，再给结论。
为什么 CLI 不往本地写 token —— 真正的原因
不是"懒得写"，而是Kiro 的计费单位根本不是 token，是 Credits / INVOCATIONS(调用次数)，且计量在服务端(AWS CodeWhisperer Runtime, q.<region>.amazonaws.com)完成。验证如下:
- 你本机
state.vscdb里kiro.kiroAgent → kiro.resourceNotifications.usageState实打实写着:"unit": "INVOCATIONS"、currentUsage: 3798.63 / usageLimit: 10000。计费基元是"次"，不是"token"。 - 既然 token 不是记账单位，客户端就没有义务持久化它。所以我上一轮看到 CLI 日志里
input_token_count/output_token_count204 个全是 0——它们是没被填充的残留字段。 - 你之前问的桌面端
dev_data/tokens_generated(vibe-usage 读的那张表)只是尽力而为的 dev 遥测计数器，不是账本真源，所以在你机器上几乎是空的。
一句话:**token 在 Kiro 这里是"服务端内部量"，本地只缓存"信用点用量"。**那位 agent 说"CLI 在本地 SQLite 实时记录详细 Token 消耗事件"——这点是错的，至少对你这版不成立。
你这两天到底用了多少(真实数据)
我从 q-client.log 把 currentUsage 的时间序列扒出来了(本计费周期，7/1 重置):
| 时间 | 累计 Credits |
|---|---|
| 6/25 周期初 | 0 → 4 |
| 6/28 | 4 → 130 |
| 6/29 17:51 | 164 |
| 6/29 20:10 起 | 204→281→363→533→625→708→3333→…→3798 |
| 现在 | 3798.63 / 10000 (37.99%) |
所以这两天(6/29–6/30)≈ 消耗 3,650 个 Credits(agentic 调用)，占你月度 1万额度的约 36%，其中 6/29 晚上那个 session 一口气从 708 跳到 3333(+2,600 多)是大头——应该是一次重型 agentic 任务。注意单位是"调用次数"不是 token；超额按 $0.04/credit 计，封顶 1万。额度明天 7/1 重置。
招儿(工具对比，附诚实评估)
| 工具 | 数据源 | 给你什么 | 坑 |
|---|---|---|---|
| OpenTokenUsage (PowerUserZ) | state.vscdb + q-client.log + API 回退 |
准确的 Credits/额度(就是上面那套) | 多 provider，最贴近"账本真源"，我最推荐 |
kiro-usage (PyPI, weswes0/kiro-usage-tracker) |
轮询 Kiro SQLite，按文本估算 | CacheWrite/CacheRead/Output + 成本，今日/周/月看板，守护进程每 10s 归档防 /clear 丢失 |
⚠️ input 和 cache 是 字符数÷4 估算，只有 output 准(它 FAQ 自己承认)。那位 agent 说"极其精细"是夸大 |
| TokenTracker (mm7894215) | 13 个 CLI 本地日志 | 跨工具看板 + macOS 菜单栏 + 桌面 widget | 同样是 token 估算口径 |
| vibe-usage | 仅桌面 App tokens_generated |
token 桶 | 对你几乎为 0，最弱 |
| 企业/AWS S3 审计 | org admin 在 Kiro Console 开 Prompt Logging | CSV 用户活动报表 | 官方权威口径，但需组织管理员；那位 agent 给的具体 S3 路径我没核实，以 AWS Kiro 后台文档为准 |
结论与建议:
- 想看"真实账单(信用点)"——别折腾 token 估算工具,直接读
state.vscdb的usageState(我已经帮你读出来了),或用 OpenTokenUsage。这是唯一权威口径。 - 想看"token 级别的相对趋势/缓存命中"——装 kiro-usage(
uv tool install kiro-usage && kiro-usage install),但记住它的 input/cache 是估算值,适合调优看趋势,不能当账单。 - 那位 agent 的总体方向对(本地 SQLite + 开源工具 + 企业 S3),但把"credit 计量"说成了"token 计量",并高估了 kiro-usage 的精度。
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