オープンソース · 自分の端末で動く

何を変えるべきか

エージェントは毎ターンをすでに記録しています。そのログを読み、手を打つ価値のある数点だけを、数字つきで示します。

設定は1分もかからない
アカウント不要
データは端末の外に出ない

# 60日分のサンプルから、そのままダッシュボードまで
$ git clone https://github.com/jxxyx-bloop/ai-observatory
$ cd ai-observatory/observatory
$ python3 observe.py demo digest report

Python 3 標準ライブラリのみ。インストール・依存・ビルド、いずれも不要。

出力

数字ではなく、次の一手を

高払わなくてよいピーク料金を払っています≈ 月34ドル

時間帯課金モデルでの支出の61%がピーク時間帯に入っており、同じトークンが最大2倍の値段になっています。

見ている必要のない作業（テスト生成・移行・ドキュメント整理）はオフピーク帯に回してください。

中コンテキストを再利用せず、作り直しています≈ 月61ドル

キャッシュ再利用率は38%。コンテキストの再構築は、読み戻すおよそ12倍のコストがかかります。

関連する作業は同じセッションで続けてください。この差はモデルの入れ替えより効きます。

低月18ドルのプランが23倍を返しています23倍

従量課金なら同じ作業に412ドルかかっていました。ここに直すところはありません。

このまま継続を。月間ターンが400を下回ったら再検討してください。

15種類の検査。月15ドル未満の項目は格下げされるので、上位は常に意味があります。健全な使い方は、健全と報告します。

仕組み

3ステップ、約1秒

読む
エージェントがすでにログを書いています。その場のファイルをそのまま読むだけ——インストールも、有効化も不要です。
測る
トークン、キャッシュ、時間帯、コスト。実行された時点で有効だった料金で計算します。
動く
優先順位つきの変更リスト。根拠と、月あたりの価値が必ず添えられます。

APIキー・プロキシ・アカウント・通信、いずれも不要。収集自体のトークン消費はゼロです。

違い

実際の支払い方に合わせて計算する

時刻で価格が変わる

DeepSeekとGLMは時間帯課金です。UTC+7〜+9では、そのピーク帯がちょうど仕事の午後にあたります。

プランは請求書ではない

月18ドルのプランで「412ドル使った」は作り話です。「23倍」は違います。

キャッシュ料率はベンダーごとに違う

0.1倍はAnthropicの慣習であって法則ではありません。ここを外すと、最重要の数字が狂います。

13の通貨

IDR・VND・THB・PHP・MYRほか。現地の日当と並べて示します。412ドルの重みは、どこでも同じではありません。

ここの金額はすべて公開 API の定価、つまり上限です。エンタープライズ契約や月額プランはこれより安くなります。

プライバシー

仕組みそのものが守る

設定ファイルを自分で書き換えない限り、データは端末の外に出ません。

決して保存しないもの：プロンプト、応答、コード、コマンド、ファイルパス。
ファイルを読むそばから捨てるので、ダッシュボードには届きません。
ダッシュボードもこのページも外部リクエストはゼロ。CDNもフォントも解析タグもありません。

古くなったらページ自身が知らせます

ダッシュボードはサーバーではなくファイルです。生成時刻が刻まれ、ページ自身が差を計算します。オフラインで、問い合わせ先は不要です。

1日以内

何も出しません。常に出ている告知は誰も読まないからです。

1日を過ぎたら

最後に生成した時刻と、それ以降のセッションがまだ数値に入っていないことを示します。

1週間を過ぎたら

古い状態だとはっきり伝え、更新コマンドをコピーボタン付きで示します。

サンプルデータは、生成直後であっても必ずその旨を表示します。

One command, about a minute

One line. It checks your setup, reads what your coding agents already wrote on this disk, builds your dashboard, puts an icon in your Dock and opens it.

git clone https://github.com/jxxyx-bloop/ai-observatory.git && cd ai-observatory/observatory && python3 observe.py setup

What that command does, step by step →

Something did not work

“python3: command not found”: macOS and Linux ship Python 3 already, so this is almost always Windows. Install it from python.org and tick “Add Python to PATH” during setup, then use python instead of python3.
“sync: 0 new events from 0 sources”: No supported tool has run on this machine yet, or its transcripts live somewhere non-standard. This is expected on a fresh laptop — the sample data in step 1 still shows the whole product.
The page says there is no digest yet: Collection and rendering are separate steps. Run python3 observe.py digest report, or just python3 observe.py all, which does every step in order.
Nothing opened in my browser: The file is still there — open dist/observatory.html from the project folder. Scheduled runs never open a browser on purpose, so a morning refresh cannot steal focus while you work.
macOS says the app is from an unidentified developer: That warning belongs to downloaded apps. The launcher is generated on your own machine, so it should never appear — if it does, the app was copied from another computer. Delete it and run python3 observe.py install again to build a local one.

Still stuck? Run python3 observe.py doctor — it checks every step and prints the exact fix for whichever one failed.

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何を 変えるべきか