Original en inglés: https://argusic.com/subject/codeburn
codeburn
Herramienta gratuita y local para rastrear el uso de tokens de codificación de IA y el costo en 37 herramientas y agents (Claude Code, Cursor, Codex, Gemini y más), por modelo, proyecto y tarea. npx codeburn
Funcionafuente: GitHubsitio webTypeScriptMITcommit 500412aa88dc
TypeScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai coding, claude code, cli, codex, cost tracking, cursor ide, developer tools y menubar.
codeburn funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 9 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
CodeBurn v0.9.23 builds, passes 3546 of 3567 tests, TypeScript compiles clean, and the CLI prints help and version on demand.
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 100 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- 2 test timeouts in full suite (cli-plan.test.ts / cli-price-override.test.ts)2 minutos
- Node.js v18.19.1 is pre-installed but project requires >=22.13.01 minuto
- Tiempo de instalación
- 9 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 8 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- vitest run --exclude 'cache-refresh-lock*' exited with 2 timeout failures in 285s; retrying each failing file in isolation showed both pass; tsc --noEmit -> exit 0; node dist/cli.js --version -> 0.9.23
- Tokens de modelo usados
- 38.863
- Commit exacto probado
- 500412aa88dc
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
- `npm run build` succeeded (tsup + dash build). - Test suite: 261 of 266 test files passed (3546 of 3567 tests passed, 2 timed out, 19 skipped). - The 2 timeouts (`cli-plan.test.ts` / `cli-price-override.test.ts`) are parallel-resource conten… - `npx tsc --noEmit` clean (0 errors). - `node dist/cli.js --version` → `0.9.23`. - No third-party cloud credentials are required; all provider integrations are local-file exec /bin/sh -lc 'echo "Total elapsed: approximately 5 minutes"' in /work/repo succeeded in 0ms: Total elapsed: approximately 5 minutes tokens used 38,863
Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Se recuperó de los 2 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
- Medido 3 veces, así que el resultado no es algo puntual.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 9 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 5 proyectos comparables que ha medido Argusic.
De los 6 proyectos de ai-coding que Argusic ha instalado y cronometrado, codeburn fue el 5.º más rápido en llegar a funcionar, y 5 de 6 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
- Una evaluación rápida: estaba funcionando 9 minutos después del clon.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
Temas (de GitHub)
ai-codingclaude-codeclicodexcost-trackingcursor-idedeveloper-toolsmenubarobservabilityterminal-uitoken-usageweb-dashboard
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/codeburn)Preguntas
- ¿Funciona codeburn?
- Sí. codeburn funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 9 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic codeburn?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit 500412aa88dc. Hay 3 intentos registrados, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar codeburn?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,03 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda codeburn en instalarse?
- 9 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita codeburn una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar codeburn?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara codeburn con las alternativas?
- De los 6 proyectos de ai-coding que Argusic ha instalado y cronometrado, codeburn fue el 5.º más rápido en llegar a funcionar, y 5 de 6 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de codeburn?
- Las 3 ejecuciones registradas están en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.