💼 Cost Report
AIエージェントや利用したAIモデルごとに、どれ
📺 まず動画で見る(YouTube)
▶ 【自動化】AIガチ勢の最新活用術6選がこれ1本で丸分かり!【ClaudeCode・AIエージェント・AI経営・Skills・MCP】 ↗
※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。
📜 元の英語説明(参考)
Generate a cost report showing token usage and USD costs by agent and model
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
AIエージェントや利用したAIモデルごとに、どれ
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 同梱ファイル
- 1
💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト
- › Cost Report で、私のビジネスを分析して改善案を3つ提案して
- › Cost Report を使って、来週の会議用の資料を作って
- › Cost Report で、現状の課題を整理してアクションプランに落として
これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。
📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)
この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。
Cost Report
Generate a comprehensive cost report showing token usage, USD costs, and budget utilization for the specified period.
When to use
When you need to understand current spending -- how much each agent costs, which models consume the most budget, and whether you're on track to stay within budget.
Steps
- Retrieve usage -- call
mcp__claude-flow__memory_search(or_list/_retrieve) on thecost-trackingnamespace for the specified period (default: today). Thememory_*tools route by namespace string; theagentdb_hierarchical-*tools do not (they route by tierworking|episodic|semantic), so don't use them here. See ruflo-agentdb ADR-0001 §"Namespace convention" for the routing contract. 1a. Read measured booster data -- ifdocs/benchmarks/runs/latest.jsonexists, load it viaBash-shellednode -e 'console.log(JSON.stringify(JSON.parse(require("fs").readFileSync("docs/benchmarks/runs/latest.json")).summary))'. This provides Tier 1 measured values — booster cost/edit ($0), avg latency, win rate, plus any LLM baseline that was run (Gemini, Sonnet 4.6, Opus 4.7 latencies and per-edit costs). Use these in step 4 for the measured Tier breakdown rather than estimated. - Compute costs -- for each record, calculate cost using model pricing:
- Haiku: $0.25/M input, $1.25/M output
- Sonnet: $3.00/M input, $15.00/M output
- Opus: $15.00/M input, $75.00/M output
- Include cache write/read costs where applicable
- Aggregate by model -- sum costs per model, compute percentage share
- Aggregate by tier -- classify each record as Tier 1 / Tier 2 / Tier 3 using three signals (in priority order): (a) bench data from step 1a — for any record that maps to a measured booster intent, use $0 / measured-latency directly; (b) the
[AGENT_BOOSTER_AVAILABLE]flag stored by thecost-booster-routeskill incost-tracking; (c) the model name as fallback (haiku→ Tier 2;sonnet/opus→ Tier 3). Sum costs per tier, compute share, and count Tier 1 bypasses. The tier breakdown is the most actionable single line — it tells the user what fraction of Sonnet/Opus spend was Tier 1-eligible. - Aggregate by agent -- sum costs per agent, include the model each agent used
- Check budget -- recall budget configuration via
memory_retrieveand compute utilization percentage, check alert thresholds (50%/75%/90%/100%) - Report -- display: total cost, budget remaining, tier breakdown (Tier 1 / Tier 2 / Tier 3), model breakdown, agent breakdown, active alerts. See REFERENCE.md §"Cost report shape" for the canonical layout.
CLI alternative
npx @claude-flow/cli@latest memory search --query "cost report for today" --namespace cost-tracking
npx @claude-flow/cli@latest memory list --namespace cost-tracking