En cuanto los equipos empiezan a usar asistentes de Inteligencia Artificial para programar, depurar o documentar, aparece una pregunta incómoda —y muy de sysadmin—: ¿cuánto está costando realmente esta fiesta, sesión a sesión y día a día? En ese hueco entra ccusage, una herramienta en formato CLI pensada para analizar el uso de Claude Code a partir de ficheros locales JSONL y convertirlos en informes legibles (y exportables) de tokens y coste estimado.
La propuesta ha corrido como la pólvora en comunidades técnicas por un motivo simple: no intenta ser otro panel corporativo con mil dependencias, sino un “marcador” directo que ayuda a responder rápido a las preguntas que importan cuando hay presupuestos, límites de gasto y picos de consumo.
Qué hace exactamente (y por qué encaja en entornos técnicos)
ccusage está diseñado para agrupar el consumo (tokens y coste estimado) de Claude Code por día, semana y mes, pero también por sesiones de conversación. Además, ofrece una vista especialmente útil para entender la facturación y los “picos”: bloques de 5 horas, alineados con ventanas de cobro/uso, con monitorización activa.
En la práctica, esto permite:
- Localizar días “caros” (y correlacionarlos con despliegues, incidentes o cambios de flujo de trabajo).
- Ver qué modelos se están usando (por ejemplo, Opus/Sonnet) y detectar “derivas” hacia modelos más costosos.
- Medir el impacto de caché (tokens de creación vs lectura), algo que muchas veces explica por qué el gasto sube “sin que nadie haya hecho nada raro”.
- Separar consumo por sesiones para entender qué conversaciones se han convertido en “agujeros negros” de tokens.
Y todo esto con una ventaja operativa clara: trabaja sobre datos locales y puede usarse con modo offline cuando no quieres depender de red para consultar precios/catálogos.
Instalación rápida y ejecución típica
La documentación oficial plantea varios caminos para ejecutarlo (sin obligarte a “casarte” con uno): bunx, npx, pnpm dlx o yarn dlx, según tu stack.
Ejemplos habituales:
# Ejecución (sin instalar globalmente)
bunx ccusage daily
bunx ccusage weekly
bunx ccusage monthly
bunx ccusage session
bunx ccusage blocks
También es relevante un detalle práctico para administradores: la ruta por defecto de los logs puede cambiar con versiones recientes de Claude Code. La guía de variables de entorno indica que, desde Claude Code v1.0.30, el directorio por defecto pasa a ~/.config/claude/projects, manteniéndose soporte para ubicaciones anteriores.
El punto “sysadmin”: integración con statusline y automatización
Donde ccusage empieza a ponerse interesante para perfiles de operaciones es cuando deja de ser “un comando que ejecutas a mano” y pasa a vivir en tu flujo diario.
La documentación explica la integración con la statusline de Claude Code, de forma que puedas ver métricas/resumen sin salir del entorno, mediante una configuración en el fichero de settings.
Y si lo tuyo es automatizarlo todo, ccusage también ofrece salida JSON para encadenarlo con otros sistemas (dashboards internos, pipelines, archivado de métricas).
MCP incluido: cuando el “análisis de uso” también es una herramienta
Un detalle menos obvio —pero potente— es que ccusage incorpora integración con MCP (Model Context Protocol). En la práctica, esto permite exponer su funcionalidad como “servidor” para que otras herramientas puedan consultarle informes de uso de manera estructurada. En la sección de MCP, la documentación menciona paquetes específicos del proyecto orientados a esta parte.
Para equipos que ya están montando “meta-herramientas” (agentes internos, copilotos corporativos, scripts de gobernanza), esto convierte ccusage en algo más que un visor: lo convierte en una pieza reutilizable dentro de un ecosistema de tooling.
Por qué está apareciendo ahora
El fondo de todo esto es que el software asistido por Inteligencia Artificial está entrando en una fase de “uso serio”: ya no basta con que funcione, también debe ser predecible (en coste, en límites, en trazabilidad). Herramientas como ccusage no hacen magia, pero sí resuelven el problema más básico: visibilidad.
Y en 2026, visibilidad suele equivaler a una palabra que los equipos técnicos conocen bien: control.
Preguntas frecuentes
¿ccusage envía mis conversaciones o prompts a algún servicio externo?
ccusage está planteado como una herramienta para analizar ficheros locales JSONL y generar informes; su enfoque es trabajar con datos en local, y además incluye opciones como modo offline.
¿Dónde busca los datos de Claude Code?
La ruta por defecto puede variar según la versión. La guía indica que desde Claude Code v1.0.30 el directorio por defecto pasa a ~/.config/claude/projects (y se mantiene compatibilidad con ubicaciones anteriores).
¿Qué informes son más útiles para un equipo de sistemas?
Los bloques de 5 horas ayudan a detectar picos alineados con ventanas de uso, y los informes por sesión sirven para identificar conversaciones que disparan consumo.
¿Se puede integrar en flujos automáticos o dashboards internos?
Sí: la herramienta anuncia salida JSON y soporte de MCP, dos vías típicas para integrarla en automatización y tooling interno.
