CodeBurn: la herramienta que te dice dónde se queman tus tokens de IA

CodeBurn es un CLI open source que mide el consumo de tokens, el coste y el rendimiento de 18 agentes de IA para programar a partir de las sesiones que cada herramienta guarda en tu disco.

Llevo meses leyendo developers que se quejan de la factura de Claude Code, de Cursor, de Codex.

Todos parten del mismo punto ciego: no saben dónde se les va el dinero.

Tienes un Plan Max, una API key conectada a una pasarela de empresa, una suscripción a Cursor Pro y, encima de todo eso, una corazonada que te dice que algo se está yendo por el desagüe. Pero corazonada no es métrica.

El contexto explica la urgencia: según la Stack Overflow Developer Survey 2025, el 84% de los developers usa o piensa usar herramientas de IA y el 51% de los profesionales las utiliza a diario. Cuando una tecnología llega a esas cuotas de adopción, medir el consumo deja de ser una rareza para volverse higiene básica.

CodeBurn viene a tapar ese agujero. Lee tus sesiones locales de 18 agentes de IA distintos, las tarifa con los precios oficiales y te muestra en qué tareas, en qué proyectos y con qué modelos te estás dejando los tokens.

Te cuento qué es, cómo se instala, qué partes son las que mueven la aguja y dónde están sus limitaciones reales.

TL;DR ¶

• 🚀 CodeBurn es un CLI open source que mide consumo y coste de 18 herramientas de IA para programar sin proxy ni API key
• 🔧 Se instala con npm install -g codeburn y arranca sin configuración
• ⚡ Calcula precios con datos de LiteLLM y aplica fallback para los modelos de Claude y GPT que más se usan
• 🎯 Sus tres comandos diferenciales son optimize (detecta desperdicio), compare (mide qué modelo te rinde) y yield (correlaciona sesiones con commits a main)
• 📚 Funciona en local con datos en disco; nada sale de tu máquina

¿Qué es CodeBurn y de dónde viene? ¶

CodeBurn es un CLI con dashboard interactivo en terminal que unifica la observabilidad de consumo entre 18 agentes de IA distintos. Lo mantiene AgentSeal, está escrito en TypeScript, se publica bajo licencia MIT y se ejecuta entero en local.

El proyecto vive en github.com/getagentseal/codeburn y usa Ink para pintar la TUI (React en terminal). La inspiración declarada en su README está en ccusage (centrado en Claude Code) y CodexBar (centrado en Codex).

La idea de fondo es sencilla: ningún agente de IA te muestra el consumo de los demás. Claude Code tiene /cost, Codex tiene su panel propio, Cursor te enseña algo en su SQLite interno. Cada uno por su lado.

CodeBurn rompe ese silo. Lee los transcripts en disco de cada agente, los normaliza y los mete en una vista única. No es un wrapper, no es un proxy, no se lleva tus prompts a ninguna nube ajena.

🔑 Todo se ejecuta en local. CodeBurn no necesita API key de Anthropic ni de OpenAI ni de nadie. Se limita a leer ficheros que ya están en tu disco y a tarifarlos con tablas de precios públicas.

Eso lo diferencia de herramientas como Claude Code Usage Monitor, que hablamos en el post de ahorrar tokens en Claude Code y que solo cubre Claude Code. CodeBurn juega en otra liga: te enseña la fotografía completa de tu stack de IA.

¿Por qué necesitas medir antes de optimizar? ¶

Porque las decisiones de optimización sin datos son ruido. CodeBurn convierte tu consumo en métricas auditables: coste por sesión, por modelo, por proyecto y por tipo de tarea.

Aquí va una verdad incómoda: si llevas meses optimizando prompts, recortando tu CLAUDE.md y purgando MCP servers sin tener números delante, lo que estás haciendo es superstición.

Como tirar sal por encima del hombro pero con tokens.

La cifra que mejor refleja por qué importa esto: según la misma encuesta de Stack Overflow, el 66% de los developers cita “soluciones que casi aciertan, pero no del todo” como su mayor frustración con herramientas de IA, y el 45% señala que depurar código generado por IA consume mucho tiempo (Stack Overflow 2025). Cada uno de esos retries tiene un precio en tokens que CodeBurn cuantifica.

Ya escribimos en Web Reactiva sobre tokenmaxxing y cómo gastar tokens con criterio. La conclusión de aquel post se mantiene: no puedes mejorar lo que no mides. CodeBurn es la pieza que faltaba para dejar de adivinar.

Mira el patrón que se repite en muchos developers que hacen estas preguntas:

1. Pagan suscripción Pro o Max a uno o varios agentes.
2. Dispersan sesiones entre Claude Code, Cursor y a veces Codex CLI.
3. Tienen la sensación de que el modelo Opus se les dispara a fin de mes.
4. No saben cuántos tokens son de caché y cuántos son input nuevo de verdad.
5. Tampoco saben qué proyectos están comiendo más presupuesto.

Si te suena, no eres una excepción. Es lo normal cuando trabajas con cuatro o cinco herramientas a la vez. Si todavía no tienes claro qué agente encaja con cada tarea, en la comparativa de IA para programación en terminal repasamos en detalle las diferencias entre Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI y Qwen Code antes de pasarles la lupa de CodeBurn. Y si tu factura de Copilot es la que te ha empujado a medir, hay un método para migrar de GitHub Copilot a Claude Code y Codex en el que CodeBurn entra como pieza central del diagnóstico.

Los 18 agentes compatibles ahora mismo ¶

CodeBurn cubre los principales agentes de IA en terminal, los IDE con extensiones de IA y algunas apps de escritorio. El soporte incluye Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Gemini CLI, GitHub Copilot, Qwen, Droid y otros diez más.

Para situar el alcance: el 82% de los developers usó modelos de GPT en 2025 y el 45% de los profesionales usó modelos de Claude Sonnet (Stack Overflow 2025, sección Technology). Los agentes que tarifa CodeBurn son justo los que orquestan esas llamadas.

Esta es la lista que aparece en el README oficial, ordenada por categoría para que veas el alcance real:

Agentes en terminal

• Claude Code (~/.claude/projects/)
• Codex de OpenAI (~/.codex/sessions/)
• Gemini CLI (~/.gemini/tmp/)
• Qwen (~/.qwen/projects/)
• cursor-agent (~/.cursor/projects/)
• Droid (~/.factory/projects/)
• Pi (~/.pi/agent/sessions/)
• OMP, Oh My Pi (~/.omp/agent/sessions/)
• OpenClaw (~/.openclaw/agents/, con compatibilidad legacy con .clawdbot, .moltbot, .moldbot)
• OpenCode (SQLite en ~/.local/share/opencode/)
• Goose (SQLite en ~/.local/share/goose/)

Editores e IDE

• Cursor (lee la SQLite state.vscdb)
• GitHub Copilot (lee de ~/.copilot/session-state/ y de workspaceStorage de VS Code)
• Roo Code y KiloCode (extensiones tipo Cline en VS Code)
• Kiro (~/Library/Application Support/Kiro/...)
• Antigravity (~/.gemini/antigravity/conversations/)

Apps de escritorio

• Claude Desktop (modo agente local)

Los paths son los de macOS. CodeBurn detecta los equivalentes en Linux y Windows. Si tienes varios proveedores con datos en disco, la tecla p te alterna entre ellos en el dashboard.

💡 ¿Te interesa algún agente que no aparezca? El propio README invita a abrir un issue. Añadir un proveedor son unas pocas decenas de líneas en src/providers/. Es un buen primer aporte si quieres pisar el código.

Cómo instalar CodeBurn paso a paso ¶

Instalar CodeBurn requiere Node.js 20 o superior y un comando: npm install -g codeburn. También se distribuye por Homebrew y se puede lanzar sin instalar con npx codeburn.

Tres caminos para tenerlo en marcha:

# Vía npm como instalación global
npm install -g codeburn

# Vía Homebrew si estás en macOS o Linuxbrew
brew tap getagentseal/codeburn
brew install codeburn

# Sin instalar nada, lanzando con npx o bunx
npx codeburn
bunx codeburn

Si vas a usar Cursor u OpenCode, CodeBurn instala better-sqlite3 como dependencia opcional. Lee las bases de datos SQLite de esas dos herramientas en modo solo lectura. No las modifica, no las copia, no las sube a ningún sitio.

La primera ejecución sobre una base de datos grande de Cursor puede tardar hasta un minuto. Los resultados se cachean en ~/.cache/codeburn/cursor-results.json y las siguientes veces son inmediatas.

Después de instalar, basta con escribir codeburn y aparecerá el dashboard de los últimos 7 días.

Los comandos esenciales para empezar ¶

El comando codeburn sin argumentos abre el dashboard interactivo de los últimos 7 días. Los subcomandos today, month, report, optimize, compare, yield, status y export cubren todos los casos de uso habituales.

Hay un puñado de ellos que merece la pena conocer desde el primer día:

# Vista interactiva por defecto (últimos 7 días)
codeburn

# Tu consumo de hoy
codeburn today

# Tu consumo del mes en curso
codeburn month

# Una ventana móvil de 30 días
codeburn report -p 30days

# Todo lo que tienes registrado, sin filtros de fecha
codeburn report -p all

# Un rango exacto entre dos fechas
codeburn report --from 2026-04-01 --to 2026-04-10

# El resumen compacto de una línea (hoy + mes)
codeburn status

# Exportar como CSV o JSON
codeburn export
codeburn export -f json

Dentro del dashboard, las flechas cambian entre Hoy, 7 días, 30 días, Mes y 6 Meses. Los atajos 1 a 5 hacen lo mismo. La tecla c abre la comparativa de modelos, o abre el comando optimize, q cierra.

El dashboard se refresca cada 30 segundos por defecto. Si te molesta, le metes --refresh 0 y se queda quieto.

Cómo calcula el precio (con honestidad sobre los huecos) ¶

CodeBurn descarga las tarifas oficiales del repositorio público de LiteLLM cada 24 horas y multiplica los tokens registrados de cada llamada (input, output, lectura de caché, escritura de caché y búsqueda web) por el precio de su modelo correspondiente. Para los modelos más usados de Claude y GPT hay fallbacks hardcodeados que impiden errores de matching difuso.

Aquí es donde CodeBurn juega su carta más interesante.

Cada llamada que hace un agente queda registrada con un desglose de tokens: input nuevo, output, lectura de caché, escritura de caché y, si aplica, búsqueda web. CodeBurn lee ese desglose, identifica el modelo y aplica los precios oficiales.

¿De dónde saca esos precios? De LiteLLM, que mantiene un fichero model_prices_and_context_window.json con las tarifas públicas de cada proveedor. CodeBurn descarga ese fichero, lo cachea durante 24 horas en ~/.cache/codeburn/ y lo usa como tabla maestra.

Para los modelos que más se usan en el mundo Claude y GPT, hay fallbacks hardcodeados dentro del propio CodeBurn. Eso evita que un fallo de matching difuso te pinte un precio incorrecto. Si LiteLLM falla, el precio de tu Sonnet 4.6 sigue siendo el correcto.

// Lógica resumida del cálculo de coste por llamada
const costPerCall =
  inputTokens * pricing.input +
  outputTokens * pricing.output +
  cacheReadTokens * pricing.cacheRead +
  cacheWriteTokens * pricing.cacheWrite +
  webSearchTokens * pricing.webSearch;

// Fast mode multiplier para Claude (cuando aplica)
const finalCost = fastMode ? costPerCall * fastModeMultiplier : costPerCall;

⚠️ Hay agentes en los que CodeBurn estima el coste porque el agente no expone el modelo real. Cursor en modo “Auto” oculta qué modelo está usando, así que CodeBurn lo etiqueta como Auto (Sonnet est.) y aplica precios de Sonnet. Kiro va por el mismo camino: sin modelo expuesto, se factura como kiro-auto a tarifa Sonnet.

Para Gemini hay una sutileza: el agente reporta los tokens de input incluyendo los cacheados. CodeBurn resta los cacheados antes de tarifar para no cobrarte dos veces el mismo token. Detalle pequeño pero importante.

Si usas un proxy que renombra los modelos y ves precios de cero, el comando codeburn model-alias te deja mapear el nombre que reporta tu proxy al canónico de LiteLLM. Por ejemplo, si tu pasarela corporativa devuelve my-proxy-model en vez de claude-opus-4-6, el alias resuelve el lío:

codeburn model-alias "my-proxy-model" "claude-opus-4-6"
codeburn model-alias --list

Las funciones que de verdad mueven la aguja ¶

Más allá del dashboard, las tres funciones que justifican CodeBurn son optimize (detecta patrones de desperdicio y propone fixes copiables), compare (mide one-shot rate, retry rate y eficiencia por modelo) y yield (correlaciona sesiones con commits que llegan a main).

Lo del dashboard básico está bien. Pero estos tres comandos son los que justifican toda la herramienta.

Optimize: encuentra el desperdicio y te da el parche ¶

codeburn optimize                       # escanea los últimos 30 días
codeburn optimize -p week               # los últimos 7 días
codeburn optimize --provider claude     # solo Claude Code

Este comando escanea tus sesiones y tu setup de ~/.claude/ buscando patrones de desperdicio. La lista de cosas que detecta es larga y muy concreta:

• Ficheros que tu agente relee entre sesiones sin que cambie su contenido
• Ratio bajo de Read entre Edit, que es síntoma de edits sin contexto previo y, por tanto, de retries caros
• Output de bash sin tope (BASH_MAX_OUTPUT_LENGTH) y ruido al final
• Servidores MCP instalados pero no usados, que pagan su esquema de herramientas en cada sesión sin aportar nada
• Agentes, skills y comandos definidos en ~/.claude/ que nunca se invocan
• CLAUDE.md hinchados, contando la expansión de los @-import
• Sesiones donde el input efectivo más la caché aplastan al output

Cada hallazgo viene con dos cosas que importan: el ahorro estimado en tokens y dólares, y un fix que puedes copiar y pegar. Una línea para el CLAUDE.md, una variable de entorno o un comando mv para archivar lo que no usas. Si quieres complementar estos parches con un recorrido más amplio, los 60 trucos para dominar Claude Code cubren configuración, comandos y flujos avanzados que se cruzan con varios de los hallazgos de optimize.

🛡️ Los hallazgos se rankean por urgencia (impacto contra el desperdicio observado) y se agrupan en una nota de salud de la A a la F para tu setup. Si vuelves a ejecutarlo en 48 horas, te marca lo nuevo, lo que mejora y lo que ya está resuelto.

Si vienes del post de ahorrar tokens en Claude Code y aplicaste todas las técnicas de allí, esto es el siguiente nivel: te dice cuáles de esas técnicas tienen impacto real en tus sesiones.

Compare: el modelo que te rinde mejor con tu código ¶

codeburn compare                        # picker interactivo
codeburn compare -p week                # últimos 7 días
codeburn compare --provider claude      # solo sesiones de Claude Code

Este es el comando que necesitas si dudas entre Opus y Sonnet, o entre GPT-5 y Sonnet, o entre Sonnet y Haiku para tareas concretas.

CodeBurn cruza dos bloques de métricas:

Rendimiento por modelo

Eficiencia por modelo

Si vienes del debate de Claude Code vs OpenCode, aquí tienes una forma cuantitativa de elegir según tu uso real, no según el de un benchmark sintético. Y si quieres llevar este criterio a tu factura, el post sobre cómo elegir el modelo de IA correcto en Copilot explica el patrón planifica-caro-ejecuta-barato que después puedes validar con los datos de compare.

Yield: correlaciona sesiones con commits que llegan a main ¶

codeburn yield                  # últimos 7 días
codeburn yield -p 30days

Este es el más ambicioso. CodeBurn cruza tus sesiones con los commits de tu repo Git por timestamp y clasifica cada sesión en tres categorías:

• Productive: hubo commits cerca de la sesión y llegaron a main
• Reverted: hubo commits, pero después se revirtieron
• Abandoned: o no hubo commits cerca, o los hubo pero nunca llegaron a fusionarse

Necesitas estar en un repo Git para que tenga sentido. Y la correlación por timestamp no es un contrato firmado: una sesión de 3 horas con 4 commits de otra rama puede confundirla. Pero como aproximación de ROI, es de lo mejor que vas a encontrar en local.

💡 Yield convierte la pregunta vaga “¿estoy aprovechando bien el agente?” en una métrica observable: cuánto del coste se transforma en código que sobrevive a la rama main.

Las 13 categorías de tareas que te enseñan tu patrón ¶

CodeBurn clasifica cada turno del agente en una de 13 categorías mediante reglas deterministas que combinan herramientas usadas y palabras clave en los mensajes. No llama a un LLM para clasificar, así que el proceso es predecible y gratuito.

La clasificación es transparente y se puede auditar mirando el código:

El one-shot rate se calcula sobre las categorías que tocan código. Si tu Coding está al 90%, es que el agente acierta a la primera nueve de cada diez veces. Si está al 35%, hay un patrón de retries que sangra tokens.

Cómo leer el dashboard sin volverte loco ¶

Las métricas del dashboard se interpretan como síntomas, no como veredictos. Un cache hit por debajo del 80% en una sesión exploratoria es normal; ese mismo número sostenido durante semanas es un problema de configuración.

El contexto importa porque las herramientas de IA tienen un margen real de error. Solo el 29% de los developers profesionales confía en el output de las herramientas de IA, una caída de 11 puntos respecto a 2024 según la Stack Overflow Developer Survey 2025. Esa desconfianza se traduce en sesiones con más retries, más exploración y más coste por turno productivo.

Aquí va una tabla del propio README que ahorra muchas horas de interpretación:

Estos son síntomas, no veredictos. Un cache hit del 60% en una sola sesión exploratoria no es nada raro. El mismo 60% durante semanas sí es un problema de configuración.

Configuración que no aparece en el README pero merece la pena ¶

Hay tres opciones que pasan desapercibidas y que cambian la experiencia: el seguimiento de planes de suscripción, la conversión a moneda local y los filtros por proyecto.

Casi nadie las usa y separan un consumo casual de un seguimiento profesional.

Plans para suscripciones ¶

Si pagas Claude Max, Claude Pro o Cursor Pro, le dices a CodeBurn cuánto pagas y te pinta una barra de progreso del coste API equivalente contra esa cifra.

codeburn plan set claude-max
codeburn plan set claude-pro
codeburn plan set cursor-pro
codeburn plan set custom --monthly-usd 150 --provider claude

Esto no modela los límites exactos de tokens, porque ningún proveedor publica esos números. Pero te da una orientación de si estás “amortizando” la suscripción contra lo que costaría a precio API.

Moneda en tu divisa local ¶

Por defecto todo va en dólares. Cambias a euros, libras o yenes con un comando:

codeburn currency EUR
codeburn currency GBP
codeburn currency JPY
codeburn currency --reset

Las tarifas se traen de Frankfurter, que usa datos del Banco Central Europeo y no pide API key. La conversión se aplica en dashboard, menubar, exportaciones y JSON.

Filtros por proyecto ¶

Esto es oro si trabajas en varios repos:

codeburn report --project myapp
codeburn report --exclude tests
codeburn month --project api --project web
codeburn export --project inventory

Combina con --provider para ver, por ejemplo, cuánto te cuesta solo el proyecto X solo en Cursor.

La menubar app para macOS ¶

Para usuarios de macOS hay una app nativa en SwiftUI que vive en la barra de menú, muestra el gasto del día siempre visible y abre un popover con métricas por agente. Se instala con codeburn menubar y se actualiza cada 30 segundos.

codeburn menubar

Se descarga de la última release, se instala en ~/Applications y se queda viviendo en la barra de menú de macOS. Muestra el gasto del día, abre un popover con tabs por agente, gráficas de tendencia, forecast del mes y los hallazgos del optimize. Refresca cada 30 segundos.

Limitaciones honestas ¶

CodeBurn tiene cinco puntos ciegos reconocibles: estima costes cuando el modelo no se expone, no mide trabajo manual, depende de timestamps para correlacionar yield, exige aliases para proxies que renombran modelos y su classifier puede generar falsos positivos.

Es importante ponerlos por escrito para no leer las cifras como dogma:

• Estima el coste cuando el agente no expone el modelo real (Cursor Auto, Kiro, Copilot en algunos formatos)
• No mide tu trabajo manual, solo lo que pasa por el agente
• La correlación de yield depende de timestamps, no es un contrato perfecto entre sesión y commit
• Si usas proveedores con proxies que renombran modelos, vas a tener que mantener tu tabla de aliases
• El classifier de tareas es determinista por palabras clave: clasifica bien la mayoría, pero algún falso positivo verás

🔑 Saber esto no es un argumento para no usarlo. Es un argumento para no leer los números como verdad absoluta. CodeBurn te da una fotografía aproximada y honesta. La interpretación sigue siendo cosa tuya.

Cómo encaja CodeBurn en tu flujo de trabajo ¶

La secuencia recomendada es: instala, observa una semana sin tocar nada, lanza optimize y aplica solo los dos hallazgos más relevantes, vuelve en 48 horas para validar el progreso y usa compare y yield como pulso mensual.

Mi recomendación, después de leer el README a fondo, es esta secuencia:

1. Instala CodeBurn y déjalo registrar una semana entera sin tocar nada de tu setup
2. Pasa la primera semana lanzando codeburn report -p week cada par de días para entender tu patrón
3. Lanza codeburn optimize y aplica solo los dos hallazgos de mayor impacto
4. Vuelve al cabo de 48 horas y ejecuta optimize otra vez para ver qué se ha resuelto
5. A partir de la segunda semana, usa compare para decidir si el modelo que tienes por defecto es el adecuado para tu mix de tareas
6. Si trabajas en repo Git, lanza yield mensual para ver cuánto se traduce en commits a main

No es un plan rígido. Es la diferencia entre medir antes de tocar y andar a oscuras tocando interruptores aleatorios.

Preguntas frecuentes sobre CodeBurn ¶

¿CodeBurn envía mis prompts o mi código a algún servidor?
No. Lee los transcripts que cada agente guarda en disco y los procesa en tu máquina. Lo único que descarga es el fichero de precios de LiteLLM (público) y, si activas conversión de moneda, los tipos de cambio de Frankfurter.

¿Funciona en Windows?
Sí. Los paths del README son los de macOS pero CodeBurn detecta los equivalentes en Linux y Windows. Para Cursor en Windows usa %APPDATA%/Cursor/User/globalStorage/state.vscdb.

¿Qué Node.js necesito?
Node 20 o superior. Si tienes una versión antigua, actualiza antes de instalar.

¿Por qué algunos modelos me aparecen con coste cero?
Porque el nombre que reporta tu proveedor no coincide con ninguna entrada de LiteLLM. Pasa con proxies corporativos que renombran modelos. Soluciónalo con codeburn model-alias "nombre-proxy" "nombre-canónico".

¿Puedo limitar el análisis a un proveedor concreto?
Sí. Cualquier comando acepta --provider. Por ejemplo, codeburn report --provider claude o codeburn export --provider cursor.

¿Qué diferencia a CodeBurn de Claude Code Usage Monitor?
Claude Code Usage Monitor solo cubre Claude Code y monitoriza en tiempo real durante una sesión. CodeBurn cubre 18 herramientas y se centra en análisis histórico, comparativa y detección de desperdicio.

¿Funciona con Cursor en modo Auto?
Sí, pero con asterisco. Cursor oculta el modelo real en Auto y CodeBurn estima el coste a tarifa Sonnet, etiquetándolo como Auto (Sonnet est.). Es una aproximación, no un dato exacto.

¿Puedo usarlo en CI o servidor?
Sí. Los comandos report, today, month y status aceptan --format json y se pueden combinar con jq para alertas o dashboards externos.

¿Cómo añado un agente que no aparece en la lista?
El proyecto es open source y aceptan PRs. La estructura está en src/providers/ con un fichero por proveedor. El propio README pone codex.ts como ejemplo de referencia.

¿Cuánto cuesta CodeBurn?
Cero euros. Es licencia MIT y se mantiene por AgentSeal con sponsors en GitHub.

Fuentes ¶

• Repositorio oficial de CodeBurn en GitHub
• LiteLLM, fuente de precios usada por CodeBurn
• Frankfurter, conversión de divisas usada para mostrar en moneda local
• Cómo ahorrar tokens en Claude Code, Web Reactiva
• Tokenmaxxing: 7 formas de inflar tokens y 7 de usarlos con criterio, Web Reactiva
• Caveman: la skill que recorta tokens de salida, Web Reactiva
• Claude Code vs OpenCode: cuál elegir y por qué, Web Reactiva
• ccusage, proyecto que inspiró a CodeBurn
• CodexBar, proyecto que inspiró a CodeBurn

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