Claude Code나 Codex 같은 AI 코딩 도구가 토큰을 어디에 얼마나 썼는지 터미널 대시보드로 한눈에 보여주는 오픈소스 도구.
AI 코딩 도구를 쓰다 보면 한 달에 200달러어치 토큰을 다 태우고도 "대체 어디서 이렇게 많이 썼지?" 싶을 때가 있다. 코드를 고친 건 얼마 안 되는 것 같은데 한도는 금방 차오른다. Codeburn은 바로 이 답답함을 풀어주는 도구로, AI 코딩 도구가 토큰을 어떤 작업에 얼마나 썼는지 터미널 대시보드(TUI)로 보여준다. 전기 계량기가 어느 가전제품이 전기를 잡아먹는지 알려주는 것처럼, Codeburn은 코딩 세션의 어느 부분이 토큰을 잡아먹는지 알려준다.
핵심은 로컬 우선(local-first)이라는 점이다. API 키도, 프록시도, 별도 계정도 필요 없다. Claude Code나 Codex가 작업 기록을 컴퓨터에 남기는 세션 로그 파일(보통 ~/.claude/projects/ 안의 messages.jsonl 같은 파일)을 직접 읽어서, 각 호출의 토큰 수와 비용을 계산해 화면에 그려준다.
설치할 것도 없이 npx codeburn 한 줄이면 7일치 사용량 대시보드가 바로 뜬다. codeburn today로 오늘 쓴 양만 보거나, codeburn month로 이번 달 전체를 볼 수 있고, 작업 유형·모델·도구·프로젝트·제공자별로 비용이 쪼개져서 나온다. 흥미로운 건 모든 대화 턴을 코딩·디버깅·탐색 등 13가지 범주로 분류해준다는 점인데, 한 사용자는 이걸 보고 "실제 코드 편집은 전체의 21%뿐이고 나머지는 그냥 대화로 토큰이 나갔다"는 걸 깨닫기도 했다.
가격 계산은 별도 래퍼 없이 LiteLLM의 모델 가격표를 그대로 가져다 쓴다. 결과를 CSV나 JSON으로 내보낼 수 있고, codeburn optimize를 돌리면 낭비되는 부분을 찾아 바로 복사해 쓸 수 있는 개선안까지 제시한다. macOS 메뉴바 위젯으로 띄워두고 실시간으로 지켜보는 것도 가능하다.
Claude Code, Cursor 같은 구독형 AI 코딩 도구가 널리 쓰이면서 "내 토큰 예산이 어디로 가는가"가 실무자들의 공통 고민이 됐다. Codeburn은 이 가시성 문제를 정면으로 다루면서 GitHub에서 빠르게 스타를 모았고, Claude Code뿐 아니라 Codex, Cursor, OpenCode 등 25개에 달하는 AI 코딩 도구를 제공자 플러그인 방식으로 지원한다. 비용을 줄이려면 먼저 어디에 쓰는지부터 봐야 한다는, 토큰 예산 관리의 가장 기본적인 출발점을 채워준 셈이다.