新模型 GPT-5.5 在各工具里烧了多少 Token？怎么单独查
换上 GPT-5.5 之后想知道它单独烧了多少 Token，但 Codex、Cursor 的自带统计都只给总数，不按模型拆。这篇讲清为什么按模型查这么难，以及三种能把单个模型用量拆出来的方法。
新模型上线，第一件想干的事往往是「换上试试它到底烧不烧」。但你真换上 GPT-5.5 跑了几天，想回头算「这个模型单独花了我多少」，会发现出奇地难——Codex 的 codex usage 给的是总数，Cursor 给的是请求次数，没有一个工具默认按模型把账单拆开。这篇讲清为什么按单个模型查用量这么别扭，以及三种能真把它拆出来的方法。
先说结论：要按模型查，你得找一个「能区分 model 字段」的数据源。下面从最粗到最细排。
为什么自带统计查不了单个模型
大多数工具的自带用量是按「账号 / 计费周期」汇总的，不是按模型。原因很实际：对工具自己来说，它只需要知道「这个月该收你多少钱」，不需要替你拆「其中 GPT-5.5 占多少」。
所以你在 Codex 的 codex usage、Cursor 的 Usage 面板里看到的，都是把所有模型混在一起的总数。你换了 GPT-5.5 之后总消耗涨了，但涨的那部分到底是「新模型更烧」还是「这周你恰好干得多」，自带统计区分不了。要回答这个问题，得有按 model 维度拆开的数据。
方法一：服务商后台按模型看（如果是 API 计费）
如果你走的是 API 计费（比如直接用 OpenAI key 跑 Codex），服务商后台通常能按模型拆。
登录服务商的 Usage / Billing 页面，多数会有一个「按模型」的视图，能看到 gpt-5.5 这一行单独的 Token 数和费用。
它的短板
- 只覆盖走这个 key 的调用——你要是同一个 key 还跑了别的脚本、别的工具，全混在一起
- 看不到按项目拆（哪个仓库在用 GPT-5.5 烧得最多）
- 看不到缓存命中率——而这恰恰是新模型最该盯的（后面会讲）
- 订阅套餐用户基本看不到这页
方法二：自己解析本地日志
Claude Code 和 Codex 这类 CLI 把每场会话写在本地，每条 message 都带 model 和 usage 字段：
~/.claude/projects/<project>/<session>.jsonl
~/.codex/sessions/<session>.jsonl
理论上你可以写个脚本，把所有 jsonl 里 model 等于 gpt-5.5 的 message 的 token 加起来，就得到这个模型单独的消耗。
优势： 数据完整、能按模型也能按项目拆。
短板： 要自己写解析脚本，而且不同工具的 jsonl 结构略有差异；每想换个聚合维度（按天 / 按项目 / 按模型）都得改脚本。Cursor 更麻烦——它的数据在云端，本地没有这份日志。
方法三：用跨工具方案直接按模型拆
我自己用的是 Vibe Usage——它把方法二自动化了，而且天然按 model 维度统计。装好之后我能直接看到：
- GPT-5.5 这个模型这个月单独烧了多少，和我还在用的 GPT-5.4、Claude Opus 各占多少
- 换上 GPT-5.5 之后，我的总消耗到底是模型变了还是工作量变了——因为它把每个模型分开画了趋势线
- GPT-5.5 的缓存命中率——这是我最该盯的一个数
新模型最该盯的不是「烧多少」，是缓存命中率
换新模型有个隐藏成本：换模型的时候人常常顺手清了上下文、开了新 session，把缓存打没了。新模型对缓存的依赖很高，一旦命中率掉下来，账单不是涨一点，是按好几倍往上窜。
所以查 GPT-5.5 的消耗，真正的重点不是看它绝对烧了多少，是看它的缓存命中率有没有掉。这个数自带统计基本都不给，得靠能区分 cached input 的工具看。缓存为什么这么关键，我们单独拆过 缓存输入 token 为什么能让账单差十倍。
选哪个的简单判断
- API 计费、只想看大盘费用：服务商后台的按模型视图
- 想完全自己掌控数据、愿意写脚本：解析本地 jsonl
- 想一眼看到 GPT-5.5 的用量 + 缓存命中率，还想和别的模型比：打开 Vibe Usage 按模型看一眼
我的经验是：换新模型那一周最值得查一次，看清它在你这儿的真实画像再决定要不要把它设成默认。我自己就是这么发现有个脚本早把默认拉成 GPT-5.5 了，每天在悄悄花钱——不查根本不知道。