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💼 Cost Report

cost-report

AIエージェントや利用したAIモデルごとに、どれ

⏱ 議事録 30分 → 3分

📺 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

一言でいうと

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. 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. 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. 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\

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

  1. Retrieve usage -- call mcp__claude-flow__memory_search (or _list / _retrieve) on the cost-tracking namespace for the specified period (default: today). The memory_* tools route by namespace string; the agentdb_hierarchical-* tools do not (they route by tier working|episodic|semantic), so don't use them here. See ruflo-agentdb ADR-0001 §"Namespace convention" for the routing contract. 1a. Read measured booster data -- if docs/benchmarks/runs/latest.json exists, load it via Bash-shelled node -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.
  2. 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
  3. Aggregate by model -- sum costs per model, compute percentage share
  4. 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 the cost-booster-route skill in cost-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.
  5. Aggregate by agent -- sum costs per agent, include the model each agent used
  6. Check budget -- recall budget configuration via memory_retrieve and compute utilization percentage, check alert thresholds (50%/75%/90%/100%)
  7. 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