इस प्रोजेक्ट के बारे में

Vole एक स्थानीय-प्रथम उपयोग, लागत, और विसंगति मॉनिटर है जो AI कोडिंग एजेंटों के लिए है। यह उन डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो कई एजेंटों को साथ-साथ चलाते हैं और जानना चाहते हैं कि कोई एजेंट गलत व्यवहार कर रहा है या नहीं, न कि केवल उसने कितना खर्च किया है। यह ऐप Apple silicon के लिए macOS 26+ पर चलता है और मेनू बार में रहता है। यह उन लॉग को पढ़ता है जो कोडिंग टूल पहले से डिस्क पर लिखते हैं, उन्हें एक सामान्य स्कीमा में सामान्यीकृत करता है, और सब कुछ स्थानीय रखता है: कोई क्लाउड API नहीं, कोई खाता नहीं, और कोई प्रॉम्प्ट या टूल सामग्री संग्रहीत नहीं होती। इसके लिए केवल वैकल्पिक अधिसूचना अनुमति की आवश्यकता होती है, और यह पूर्ण डिस्क पहुंच का अनुरोध नहीं करता क्योंकि स्रोत स्थानीय डॉटफ़ाइल और एप्लिकेशन समर्थन फ़ाइलें हैं। Vole कई टूल का समर्थन करता है, जिनमें Claude Code, OpenCode, Codex CLI, Grok CLI, Cursor, Devin, और Antigravity शामिल हैं। यह डेटा विश्वास स्तरों को अलग करता है: टूल लॉग से सीधे पढ़े गए सटीक मान, दर्ज विधि के साथ निर्धारक अनुमान, और केवल-गतिविधि पंक्तियाँ जब कोई टूल रिकॉर्ड करता है कि एक कॉल हुआ लेकिन टोकन मापने के लिए पर्याप्त विवरण नहीं। कुल बताते हैं कि उनमें कौन से स्तर शामिल हैं, और अज्ञात मॉडल अनुमान लगाने के बजाय NULL लौटाते हैं। डैशबोर्ड मुख्य टोकन और लागत आंकड़े, एक स्पार्कलाइन, प्रति-टूल बार, और घटना-एनोटेटेड टाइमलाइन प्रदान करता है। टाइमलाइन टोकन को टूल द्वारा स्टैक करती है और घटनाओं को चिह्नित करती है, जिससे स्पाइक्स और उनके कारणों का निरीक्षण करना आसान हो जाता है। मेनू-बार आइटम लाइव टोकन, लागत, या केवल एक स्थिति चिह्न दिखा सकता है, और जब कोई घटना खुली होती है तो यह रंगीन होता है। विसंगति पहचान में बिल योग्य बर्न स्पाइक्स, दोहराए गए कॉल लूप, त्रुटि तूफान, दर-सीमा दबाव, और संदर्भ दबाव के नियम शामिल हैं। बेसलाइन लीव-वन-आउट तुलना का उपयोग करते हैं ताकि एक एकल स्पाइक अपनी बेसलाइन के अंदर छिप न सके। लूप पहचान कॉल वॉल्यूम को फ्लैट आउटपुट और बढ़ती कैश रीड के साथ जोड़ती है ताकि झूठी सकारात्मकता कम हो। लागत की गणना सूची मूल्य पर समकक्ष API मान के रूप में की जाती है, सदस्यता बिलिंग नहीं। मूल्य दरें संस्करणित डेटा के रूप में संग्रहीत की जाती हैं, प्रति स्थापना ओवरराइड की जा सकती हैं, और अज्ञात मॉडल शून्य छोड़ दिए जाते हैं। एक सत्यापन कमांड स्वतंत्र रूप से संग्रहीत पंक्तियों को उनके स्रोत रिकॉर्ड से पुनः प्राप्त करता है ताकि मूल्य निर्धारण या पार्सिंग बग पकड़ सके। परियोजना में लाइव सत्र, डाइजेस्ट, PR उपयोग तालिकाओं, स्थिति रेखाओं, अनुकूलन निष्कर्षों, बजट सीमाओं, मॉडल दक्षता, और स्वास्थ्य जांच के लिए CLI कमांड भी शामिल हैं। एक MCP सर्वर एजेंटों को समान स्थानीय डेटा उजागर करता है, जिससे एक एजेंट अपने स्वयं के सत्र लागत, संदर्भ उपयोग, और घटना स्थिति क्वेरी कर सकता है। बजट सीमाएं समर्थित हुक के माध्यम से लागू की जा सकती हैं जहां उपलब्ध हों, जबकि हुक समर्थन के बिना टूल के लिए सलाहकार बनी रहती हैं। ज्ञात सीमाओं में Devin और Antigravity के लिए सीमित स्थानीय टोकन डेटा, आंशिक रूप से व्युत्पन्न Cursor संदेश समय, Cursor की हालिया स्थानीय टोकन गिनती की कमी, केवल API-त्रुटि कवरेज, कुछ टूल के लिए निचली-सीमा पीढ़ी गति, और केवल प्रथम-पक्ष मॉडल आईडी के लिए संदर्भ-विंडो समाधान शामिल हैं।