成本追踪¶
OneManCompany 按项目追踪 LLM token 用量和美元成本，让你随时掌握 AI 公司的支出情况。
追踪内容¶
- Token 用量 — 每位员工每个任务的输入和输出 token
- 美元成本 — 根据模型定价计算（因供应商和模型而异）
- 按项目明细 — 精确查看每个项目的开销
工作原理¶
员工的每次 LLM 调用都会记录：
- 员工 ID
- 任务/项目上下文
- 使用的模型
- Token 数量（Prompt + Completion）
- 估算成本
查看成本¶
成本数据在 CEO 控制台中可查看：
- 按任务成本 — 每个任务消耗了多少
- 按项目成本 — 项目所有子任务的总成本
- 按员工成本 — 哪些员工最"烧钱"
成本优化建议¶
明智选择模型
每位员工可以分配不同的模型。简单任务（邮件、摘要）用便宜的模型，复杂工作（编码、设计）用更强的模型。
重度任务使用 Claude Code
如果你有 Claude 订阅，将创始员工切换到 Claude Code 模式处理复杂任务，可以减少 OpenRouter 的按 token 费用。
尽早关注项目成本
在项目进行中就检查成本，不要等到结束。如果某个任务 token 消耗过快，考虑提供更清晰的指令或将其拆分为更小的任务。
成本与质量¶
不同模型提供不同的成本/质量权衡：
| 档位 | 示例模型 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 经济型 | 小型开源模型 | 简单任务、大量调用 |
| 中端 | Claude Haiku、GPT-4o-mini | 日常工作、协调沟通 |
| 高端 | Claude Opus、GPT-4o | 复杂推理、编码 |
为每位员工分配不同模型的灵活性，让你可以在整个组织中优化这一平衡。