WorkBuddy 不提供统一配额图表，但可通过四种方式获取外接模型余量：一、TokenBar 菜单栏实时监控；二、解析 --debug 日志中的 X-Usage-XXX 响应头；三、提取响应体 usage 字段；四、分析本地技能日志反向估算。
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如果您在使用 WorkBuddy 过程中调用了外接资源包（如 GLM-4.7、GEMINI-3-PRO 等第三方模型），但无法直观掌握当前已用额度与剩余配额，则需依赖响应头、日志解析或本地工具提取实时消耗数据。WorkBuddy 本身不提供统一的资源包余量图表界面，但可通过以下多种方式主动获取并可视化统计进度。
一、通过 TokenBar 菜单栏工具实时查看
TokenBar 是 macOS 系统菜单栏中的轻量级监控组件，专为 WorkBuddy 外接模型场景设计，所有数值均在本地解析 HTTP 响应头提取，延迟低于 200ms，不依赖云端上报，可实现毫秒级刷新的余量推演。
1、确保 TokenBar 已安装并启用，图标显示在 macOS 顶部菜单栏右侧。
2、点击 TokenBar 图标，展开面板，查看当前活跃会话的 input_tokens、output_tokens 及预估总消耗值。
3、若已配置 API Key 配额上限（如 GLM-4.7 免费版限 100 万 tokens/月），TokenBar 将自动按当月累计值计算剩余比例，并以环形进度条形式呈现。
4、右键 TokenBar 图标可导出最近 24 小时消耗曲线 CSV，支持导入 Excel 绘制余量趋势图。
二、解析 --debug 日志中的 X-Usage-XXX 响应头
当 WorkBuddy 启动时添加 --debug 参数运行，所有外接模型请求的完整 HTTP 头部信息将输出至终端，其中包含由服务端注入的标准化用量字段，是获取精确消耗的最权威来源。
1、关闭当前 WorkBuddy 进程，在终端执行：workbuddy --debug --model gl47-custom（替换为实际配置的模型别名）。
2、触发一次含模型调用的任务（例如：“总结 D:\报告\Q1财报.pdf”）。
3、在终端滚动日志中查找形如 X-Usage-Input-Tokens: 1842、X-Usage-Output-Tokens: 637 的响应头行。
4、将该数值手动累加至本地记账表，结合已知月度配额（如 500,000 tokens），即可计算实时余量百分比。
三、从响应体 usage 字段提取结构化数据
部分兼容 OpenAI 协议的模型（如 DeepSeek-V3、Kimi、GLM-4.7 官方接口）会在非流式响应（stream: false）的 JSON 正文中嵌入 usage 字段，该字段为标准格式，可被脚本稳定解析，适用于自动化余量统计。
1、在 WorkBuddy 指令前添加固定前缀：请严格按 JSON 格式返回本次响应的 token 使用详情，字段为{"prompt_tokens":xxx,"completion_tokens":yyy,"total_tokens":zzz}。
2、执行任务后，复制完整响应体，粘贴至 VS Code 或在线 JSON 解析器中定位 usage 区块。
3、若响应体未显式含 usage 字段，检查是否因启用 stream 模式导致字段被省略；此时需临时修改 ~/.workbuddy/models.json 中对应模型的 "stream": false 设置。
4、提取 total_tokens 数值后，与本地维护的累计消耗变量相加，再与配额上限做差值运算，获得当前余量。
四、利用本地技能日志反向聚合统计
WorkBuddy 将每次外接模型调用的完整上下文（含输入哈希、模型标识、状态、耗时）写入结构化 JSON 日志文件，虽不直接记录 tokens，但可通过 skill_id 与模型配置映射，结合历史平均单次消耗基准，实现余量估算。
1、定位日志路径：%APPDATA%\WorkBuddy\logs\skills\（Windows）或 ~/Library/Application Support/WorkBuddy/logs/skills/（macOS）。
2、筛选当日最新 .log 文件，用命令行执行：grep '"model":"gl47-custom"' 2026-04-17-skills.json.log | wc -l，获取当日调用次数。
3、查证该模型近期单次平均 token 消耗（例如通过前述 TokenBar 或 debug 日志统计得出的均值为 2418 tokens/次）。
4、执行乘法运算：2418 × 当日调用次数 = 估算已用总量，再与配额上限比对得出余量区间。
