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token-tamer象征驯服者

Agent Skill

token-tamer 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

7,342

周安装

297

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,305
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:token-tamer(象征驯服者)
来源仓库:https://github.com/theshadowrose/token-tamer
安装命令:
openclaw skills install token-tamer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install token-tamer

简介

监控、预算和优化任何提供商的 AI API 支出。跟踪每个呼叫、执行预算、检测浪费、提供优化建议。

SKILL.md

name
Token Tamer — AI API Cost Control
description
Monitor, budget, and optimize AI API spending across any provider. Tracks every call, enforces budgets, detects waste, provides optimization recommendations.
author
@TheShadowRose
version
1.1.0
tags
["cost-control", "budget", "optimization", "api-costs", "monitoring", "spending"]
license
MIT

Token Tamer — AI API Cost Control

Use this skill to track AI API costs, enforce spending budgets, and get optimization recommendations. Works with any provider: OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama, or custom.

When to Use This Skill

Invoke this skill when a user asks about:

  • "How much am I spending on API calls?"
  • Setting daily/weekly/monthly budget limits
  • Getting a cost breakdown by model or provider
  • Detecting wasteful API usage patterns
  • Receiving an alert when spending approaches a budget limit

Setup

  1. Copy config_example.py to token_config.py
  2. Set your budget limits and model pricing
  3. Configure your storage file path
# token_config.py
USAGE_FILE = "./token_usage.json"
BUDGETS = {
    'daily': 10.00,
    'weekly': 50.00,
    'monthly': 150.00,
}
ALERT_THRESHOLDS = {
    'warning': 80,   # alert at 80% of budget
    'critical': 95,  # alert at 95% of budget
}

Recording API Usage

Call this after every API request to track the cost:

import token_config as config
from token_tamer import TokenTamer

tamer = TokenTamer(config)

# Log a call — returns (cost, status)
cost, status = tamer.log_usage(
    provider='anthropic',
    model='claude-sonnet-4-5',
    input_tokens=1500,
    output_tokens=800,
    task='summarize',       # optional
    session='sess_001'      # optional
)

if status == 'KILL':
    raise Exception("Kill switch activated — daily budget exceeded")

Checking Budget Status

status = tamer.get_status()
# Returns: {
#   'daily':   { 'cost': 2.40, 'budget': 10.00, 'status': 'OK', 'message': None },
#   'weekly':  { 'cost': 8.10, 'budget': 50.00, 'status': 'OK', 'message': None },
#   'monthly': { 'cost': 8.10, 'budget': 150.00, 'status': 'OK', 'message': None },
#   'kill_switch': False
# }

if status['daily']['status'] == 'CRITICAL':
    print("Daily budget nearly exhausted — switch to cheaper model")

Pre-Call Budget Check

# Check before making an expensive call (returns True = OK, False = blocked)
if not tamer.check_before_call(estimated_cost=0.10):
    raise Exception("Kill switch active — API calls blocked")

Cost Reports

import token_config as config
from token_reports import ReportGenerator

reporter = ReportGenerator(config)

# Daily report
report = reporter.generate_daily_report()
reporter.print_report(report)

# Weekly report
report = reporter.generate_weekly_report()
reporter.print_report(report)

# Breakdown by provider
report = reporter.generate_by_provider_report()
reporter.print_report(report)

# Breakdown by model
report = reporter.generate_by_model_report()
reporter.print_report(report)

# Breakdown by task
report = reporter.generate_by_task_report()
reporter.print_report(report)

Waste Detection & Optimization

import token_config as config
from token_optimizer import WasteDetector, Optimizer

# Detect waste (last 7 days)
detector = WasteDetector(config)
waste = detector.detect_all(days=7)

# Get optimization recommendations
optimizer = Optimizer(config)
recommendations = optimizer.generate_recommendations(days=7)

CLI Usage

# Check current spend status
python token_tamer.py --status

# Log a call via CLI
python token_tamer.py --log --provider openai --model gpt-4o \
    --input-tokens 1500 --output-tokens 300 --task "code_generation"

# Check if API calls should proceed (exit code 0 = OK, 1 = blocked)
python token_tamer.py --check

# Generate daily report
python token_reports.py --daily

# Detect waste (last 7 days)
python token_optimizer.py --detect-waste --days 7

# Get optimization recommendations
python token_optimizer.py --recommendations --days 7

See README.md for full API reference, model pricing configuration, and advanced usage.

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

70.7%
按下载量换算1,630

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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