使用统计
使用统计页面展示你在 LoongCode 中的 AI 调用历史，帮助你了解 Token 消耗量、活跃规律与常用模型，便于成本核对和使用习惯分析。数据完全来自本地历史文件，无需联网。
Token 是 AI 模型处理文本的计量单位（一段文字会被拆成若干 Token 处理），AI 服务的费用通常按 Token 数量计算，因此这里的用量也反映了你的使用成本。
入口：设置 → 使用统计
打开使用统计
- 点击左侧任务栏底部的设置按钮（齿轮图标）打开设置页。
- 在设置侧边栏中找到并点击使用统计。
- 页面首次打开时会自动扫描本地历史数据并加载，稍等片刻即可看到统计结果。
时间范围筛选
页面顶部提供三个时间范围选项（界面原文）：
- 全部时间（默认）：统计所有历史记录
- 最近 30 天：仅统计近 30 天内的用量
- 最近 7 天：仅统计近 7 天内的用量
切换时间范围为本地即时计算，无需重新扫描，点击后立即刷新所有数据。页面右上角还提供刷新按钮，点击后重新扫描本地文件获取最新数据。
指标卡
页面顶部区域以卡片形式展示 8 项关键指标：
| 指标（界面原文） | 含义 |
|---|---|
| Token 用量 | 选定范围内的输入 + 输出 Token 总量（不含缓存 Token） |
| 会话数 | 在选定范围内有活动的会话数量 |
| 消息数 | 选定范围内的用户 + AI 消息总条数 |
| 活跃天数 | 选定范围内有实际调用的天数 |
| 当前连续 | 截至今天，连续活跃的天数 |
| 最长连续 | 历史最长连续活跃天数记录 |
| 峰值时段 | 一天中 Token 用量最集中的小时（以本地时间显示） |
| 最常用模型 | 按 Token 占比排名第一的模型名称与其占比 |
「当前连续」「最长连续」两个指标适合用来观察自己的使用习惯，例如是否保持了规律的开发节奏。
活跃热力图
类似 GitHub 贡献图的日历热力图（界面标题：活跃热力图），每个格子代表一天：
- 颜色深浅对应当天的 Token 用量，分为 5 个等级（从无到最深）
- 图例右下角标注「较少」与「较多」两端
- 鼠标悬浮在格子上可查看该日期与具体 Token 用量
热力图直观展示你的使用周期和强度分布，帮你识别高峰时段和闲置期。
按天 Token 趋势
堆叠柱状图（界面标题：按天 Token 趋势），横轴为日期，纵轴为 Token 数量：
- 每根柱子按模型分段着色，一眼看清同一天内各模型的用量占比
- 图表底部附有颜色图例，标注各模型名称
这个图表适合用来观察用量的时间趋势，例如某段时间是否明显增多，或使用模型有无切换。
模型用量表
列表（界面标题：模型用量），按 Token 占比降序展示每个模型的详细数据：
- 模型名称：使用过的所有模型（含历史使用但当前未启用的）
- 输入 / 输出明细：该模型的输入 Token 与输出 Token 分列显示
- 占比：该模型 Token 量占选定范围总量的百分比
模型用量表适合用来核对各模型的实际消耗比例，判断是否有模型用量异常偏高。
空状态与注意事项
- 如果选定范围内没有用量记录，各图区显示「当前区间暂无可展示的用量数据。」
- 统计数据来源于
~/.claude/projects/目录下的本地历史文件，不含未通过 LoongCode 发起的调用。 - 子 Agent（子任务代理）的 Token 用量会计入总量、模型分布和热力图；会话数和消息数只统计主线对话。
如何降低用量
长对话会反复携带历史上下文，是 Token 消耗的主要来源。可以使用对话面板中的手动压缩功能精简对话历史，或在设置 → 常规中保持「自动压缩」开启。
下一步
功能详解至此完结。接下来可以进入常规设置了解 LoongCode 的设置选项，对应用行为进行个性化配置。