We rank the best,
not the most.

Five leaderboards already tell you who burned the most tokens. None of them tell you which of those tokens were wasted. That's the only question worth asking.

已经有五家在排「谁烧得多」。没有一家告诉你——你烧掉的那些 token,哪些是白花的。

工具

全部在浏览器本地计算,不上传、不登录、无账号体系。

LIVE

Context Budget Calculator

贴入你的 CLAUDE.md 或系统提示词,算出每轮固定开销、以及它一个月真实花掉多少钱。大多数人第一次看到这个数字会愣一下。

LIVE

Cross-Model Cost Compare

同一段上下文在 15 个模型下的真实价格。正确处理 prompt cache 的写入/读取分层计价——多数计算器在这里算错。

阶段二

npx token-best

读本地会话日志,算出缓存纪律、无效消耗、返工率,输出一份带金额的处方。默认不联网、不上传任何东西。

阶段三

Config Leaderboard

排的是配置和做法,不是人。「CLAUDE.md 多长最划算」「哪个 CLI 的缓存纪律最好」——一个决策工具,不是虚荣榜。

为什么 tokens per dollar 是个坏指标

这是现有榜单的通病,也是我们存在的理由。

缓存读取的单价只有正常输入的 十分之一。而现有榜单追踪的数万亿 token 里, 绝大部分是 prompt cache 读取。

也就是说——「每美元 token 数」高,往往只说明你在反复读同一份被缓存的上下文, 并不代表你干成了更多事。把成本侧的副作用当成了效率,排名自然是错的。
我们的立场:不做「谁烧得多」总榜,不做 tokens-per-dollar 排名,也不自建 benchmark。 我们只做一件别人没做的事——诊断浪费,并开出带金额的处方

定价数据

所有计算基于公开 API 定价,带日期戳,推算值明确标注。

模型输入输出缓存写入缓存读取上下文