AgentsView: как добавить кастомную цену для новой модели

Что такое AgentsView и зачем он нужен

Уэс Маккинни (Wes McKinney), создатель библиотеки pandas, собрал для себя целый стек персональных инструментов: AgentsView для аналитики сессий агентов, RoboRev для непрерывного код-ревью, Message Vault для архивирования почты и Money Flow для личных финансов.

Поняв, что ему нужна система для понимания всей своей агентной разработки, он создал AgentsView — своего рода универсальный просмотрщик сессий плюс аналитику и инсайты. По сути, это применение шляпы аналитика данных к собственной агентной разработке.

«Мне нужна была система, чтобы понять всю мою агентную разработку» — Уэс Маккинни

AgentsView читает файлы сессий, которые AI-агенты для написания кода оставляют на вашем компьютере, и предоставляет локальное десктопное и веб-приложение для работы с ними.

Конкретно — это локальный просмотрщик сессий кодирующих агентов для Claude, Codex и Gemini с дашбордом аналитики и полнотекстовым поиском.

AgentsView как замена ccusage

AgentsView usage — быстрая локальная замена инструменту ccusage. Она отслеживает потребление токенов и вычислительные расходы по всем кодирующим агентам, а не только Claude Code. Поскольку данные сессий уже проиндексированы в SQLite, запросы выполняются более чем в 100 раз быстрее, чем у инструментов, которые заново парсят сырые файлы сессий при каждом запуске.

На базе данных из 22 000 сессий agentsview usage daily работает в 80–220 раз быстрее, чем npx ccusage@latest daily.

Инструмент работает с 27 AI-агентами для написания кода, включая Claude Code, Codex, Copilot, Cursor, Gemini и OpenHands.

Что такое Claude Fable 5 — контекст событий

Именно выход нового флагмана Anthropic стал триггером для этой статьи. Сегодня был запущен Claude Fable 5 — модель класса Mythos, безопасная для широкого использования.

Возможности Fable 5 превосходят возможности любой другой публично доступной модели Anthropic. Модель показывает исключительные результаты в разработке ПО, интеллектуальной работе, компьютерном зрении, научных исследованиях и многих других областях. Чем длиннее и сложнее задача, тем больше преимущество Fable 5 над другими моделями.

Стоимость как Fable 5, так и Mythos 5 составляет $10 за миллион входных токенов и $50 за миллион выходных токенов — вдвое дороже Opus 4.8.

С сегодняшнего дня и до 22 июня Fable 5 включён в тарифные планы Pro, Max, Team и корпоративные (с оплатой за место) без дополнительной платы.

Проблема: новая модель не в базе цен

Вот в чём суть истории от Саймона Уиллисона (Simon Willison): когда Claude Fable 5 только вышел, AgentsView не знал его стоимости. База цен, которую инструмент использует по умолчанию, просто ещё не была обновлена.

Данные о токенах хранятся в каждой строке сообщений в таблице messages; ценообразование кэшируется в небольшой таблице model_pricing, которая обновляется при каждом вызове usage. Данные не покидают ваш компьютер — единственный исходящий запрос — это получение цен из LiteLLM, которое можно отключить флагом --offline.

Агенты вроде AgentsView используют библиотеку LiteLLM как каталог актуальных цен на модели. Но новые модели появляются быстрее, чем успевают обновляться такие каталоги. Что делать в этом случае?

Решение: кастомные цены в config.toml

Начиная с версии 0.24.0 можно задавать расценки за миллион токенов для моделей, которых нет в каталоге LiteLLM, или переопределять цены для существующих моделей. Для этого нужно добавить секции [custom_model_pricing.<model>] в файл ~/.agentsview/config.toml.

Ключ таблицы — это название модели в том виде, в каком оно фигурирует в данных вашей сессии. Нужно точно совпадать со строкой, которую пишет сам агент, включая точки — если ключ содержит специальные символы, его нужно взять в кавычки.

Вот как выглядит конфигурация для Claude Fable 5 (цены актуальны на 9 июня 2026 г.):

[custom_model_pricing."claude-fable-5"]
input_cost_per_million = 10.0
output_cost_per_million = 50.0
cache_creation_input_cost_per_million = 12.5
cache_read_input_cost_per_million = 1.0

Для сравнения — конфигурация для Claude Opus 4.8:

[custom_model_pricing."claude-opus-4-8"]
input_cost_per_million = 5.0
output_cost_per_million = 25.0
cache_creation_input_cost_per_million = 6.25
cache_read_input_cost_per_million = 0.5

Пользовательские расценки имеют приоритет над данными из LiteLLM и встроенными резервными значениями, и применяются к дашборду Usage, CLI agentsview usage и режиму pg serve.

Пользовательская запись полностью заменяет строку тарифов для этой модели — пропущенные поля трактуются как ноль, а не подтягиваются из LiteLLM.

Как AgentsView строит отчёт: общая схема

graph TD
    A[Сессии агентов
Claude/Codex/Gemini] --> B[Парсинг JSONL-файлов]
    B --> C[SQLite — локальная БД]
    C --> D{Обогащение ценами}
    D --> E[LiteLLM API
актуальные тарифы]
    D --> F[config.toml
кастомные тарифы]
    E --> G[Таблица model_pricing]
    F --> G
    G --> H[Дашборд Usage]
    G --> I[agentsview usage CLI]
    G --> J[pg serve / TeamDashboard]

Кастомная запись в config.toml имеет наивысший приоритет — она перекрывает как данные из LiteLLM, так и встроенные резервные значения.

Что показывает AgentsView после настройки

После добавления кастомных цен на Fable 5 дашборд Usage сразу заработает корректно. По словам Саймона Уиллисона, он визуализировал использование Claude Fable 5 за день в виде treemap (древовидной карты) — разбивки расходов по разным локальным проектам.

Страница Usage построена вокруг четырёх панелей: сводные карточки, тренд расходов по времени, треемап распределения расходов и нижняя сетка с топ-сессиями по стоимости и разбивкой по эффективности кэша.

Можно генерировать сводки и анализ ваших кодирующих сессий с помощью Claude, Codex, Copilot или Gemini. Доступны ежедневные дайджесты активности, многодневный анализ и рекомендации — с фокусом на проект или по всем проектам сразу.

Сравнение актуальных моделей Claude и их стоимость

Стоимость Opus 4.8 начинается от $5 за миллион входных токенов и $25 за миллион выходных, с возможностью экономии до 90% при использовании кэша промптов и до 50% при пакетной обработке.

Метод обратной разработки: как Уиллисон нашёл решение

Отдельно интересна сама история нахождения решения. Уиллисон использовал Claude Fable 5, чтобы… разобраться во внутреннем устройстве AgentsView и найти, как именно там хранятся и применяются цены на модели. То есть новая модель помогла понять, как прописать для неё же кастомную цену.

Это наглядный пример так называемого агентного инжиниринга (agentic engineering) — когда AI используется для исследования и расширения самих же AI-инструментов.

Масштаб использования: сколько тратят активные пользователи

По данным на момент публикации, текущее использование самого Уэса Маккинни составляет порядка $20 000 в месяц по API-тарифам — это он видит в AgentsView.

Именно это и стало одной из причин, по которым он создал AgentsView: чтобы иметь обзор собственного использования, лучший «token intelligence», а также для того, чтобы крупные компании могли отслеживать расходы каждого разработчика.

Для большинства разработчиков масштаб, конечно, скромнее. Но сам принцип актуален для любого, кто параллельно запускает несколько AI-агентов и хочет понимать, какой проект «съедает» больше всего токенов.

Быстрый старт с AgentsView

Если вы ещё не пробовали AgentsView, вот минимальный набор команд:

# Установка
npm install -g agentsview
# или через pip
pip install agentsview

# Первый запуск — автодискавери сессий и запуск веб-UI
agentsview serve

# Ежедневная сводка расходов
agentsview usage daily

# Разбивка по моделям
agentsview usage daily --breakdown

# Фильтр по агенту и дате
agentsview usage daily --agent claude --since 2026-06-01

При первом запуске AgentsView обнаружит сессии всех поддерживаемых агентов на вашей машине, синхронизирует их в локальную базу данных SQLite и откроет веб-интерфейс по адресу http://127.0.0.1:8080.

Итог

История с Claude Fable 5 и AgentsView — отличная иллюстрация нескольких важных принципов работы с современными AI-инструментами:

1. Инструменты не всегда успевают за моделями. Новые модели выходят быстро — базы цен обновляются с задержкой. Умение конфигурировать инструменты вручную становится необходимым навыком.

2. Локальный контроль важен. AgentsView использует SQLite-базу, встроенный веб-фронтенд, без облачных сервисов и без аккаунтов. Это особенно ценно, когда работаешь с проприетарными корпоративными проектами.

3. AI помогает разбираться в AI. Использование Fable 5 для реверс-инжиниринга AgentsView — элегантный пример рекурсивной полезности современных моделей.