Cost Tracker : estimation couts LLM par agent

Estime les couts d'utilisation LLM de l'equipe BERNARD sur une periode donnee, en croisant les donnees d'activite MCP agent-memory avec la grille tarifaire Anthropic et le routing modele par agent.

Core principle : pas de compteur de tokens reel (pas d'acces API billing). On estime via le volume d'interactions et des hypotheses tokens par type. L'estimation est conservative (fourchette haute) pour eviter les surprises.

Announce at start : "Je declenche la skill cost-tracker pour estimer les couts LLM sur la periode."

Sources de donnees

Source MCP	Usage
list_agents_activity(days)	Volume interactions sent/received par agent
list_interactions(since, limit)	Detail interactions avec timestamps, types, agents source/dest
get_memories(agent, "token usage cost model")	Knowledge historiques sur les couts et consommations

Grille de prix Anthropic (avril 2026)

Modele	Input $/1M tokens	Output $/1M tokens	Cache Read $/1M	Cache Write $/1M
Opus 4.6	$15.00	$75.00	$1.50	$18.75
Sonnet 4.6	$3.00	$15.00	$0.30	$3.75
Haiku 4.5	$0.80	$4.00	$0.08	$1.00

Note : ces prix sont ceux d'avril 2026. Les verifier periodiquement sur https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models pour mise a jour.

Routing modeles par agent

Base sur feedback_agent_models.md :

Tier	Modele	Agents	Count
Opus	claude-opus-4-6	BERNARD, JULIA, MORGAN, SEBASTIEN, CASEY, REBECCA, ONYX, MIKA, NOVA	9
Sonnet	claude-sonnet-4-6	AURELIEN, REMI, LEO, JORDAN, THOMAS, LAURE, IRIS, ELENA	8
Haiku	claude-haiku-4-5	CLAIRE	1

Total : 18 agents.

Hypotheses tokens par type d'interaction

Estimation par defaut (ajustable selon retours) :

Type interaction	Input tokens	Output tokens	Ratio I/O
Delegation	~8,000	~4,000	2:1
Review	~6,000	~2,000	3:1
Question	~3,000	~1,000	3:1
Validation	~4,000	~1,000	4:1
Default (non-type)	~5,000	~2,000	2.5:1

Ces hypotheses supposent des interactions standard Claude Code. Pour les sessions longues (debugging, refactoring), multiplier par 2-3x.

Formules de calcul

# Par interaction
cout_interaction = (input_tokens / 1M × prix_input) + (output_tokens / 1M × prix_output)

# Par agent
cout_agent = SUM(cout_interactions_agent)

# Par projet (si disponible via metadata)
cout_projet = SUM(cout_agents_projet)

# Total periode
cout_total = SUM(cout_agents)

# Avec cache (estimation : ~60% cache read en moyenne)
cout_cache_optimise = cout_total × 0.55  # reduction estimee avec caching

Workflow

Step 1 : Determiner la periode

Demander a l'utilisateur ou prendre par defaut 7 jours.

Periode d'analyse : X jours (default: 7)

Step 2 : Recuperer l'activite par agent

list_agents_activity(days=7)

Resultat attendu : liste d'agents avec sent et received counts.

Step 3 : Recuperer le detail des interactions

list_interactions(since="2026-04-07T00:00:00Z", limit=500)

Classifier chaque interaction par type si le champ type est disponible. Sinon, utiliser "Default".

Step 4 : Router chaque agent vers son modele

Appliquer le mapping de la section "Routing modeles par agent" ci-dessus. Si un agent inconnu apparait, appliquer Sonnet par defaut (tier moyen).

Step 5 : Calculer les estimations

Pour chaque agent :

1. Compter les interactions (sent + received, sans double-comptage)
2. Appliquer les hypotheses tokens selon le type
3. Multiplier par le prix du modele assigne
4. Sommer

Step 6 : Generer le tableau markdown

Format de sortie ci-dessous.

Step 7 : Comparer au budget

Plans Bernard-as-a-Service :

Plan	Prix/mois	Budget hebdo estime
Solo	149 EUR (~$162)	~$40/semaine
Agence	599 EUR (~$651)	~$163/semaine
Scale	1,990 EUR (~$2,163)	~$541/semaine

Calculer la marge :

marge = ((budget_hebdo - cout_estime) / budget_hebdo) × 100

Step 8 : Recommandations

Analyser les resultats et proposer :

• Downgrade : agents avec < 5 interactions/semaine sur Opus → candidats Sonnet
• Gros consommateurs : agents avec > 30% du cout total → investiguer
• Cache : si ratio cache faible, recommander prompt caching
• Batching : interactions nombreuses courtes → fusionner les delegations
• Cron awareness : les crons (email, sync) generent un cout continu → ref skill am-sql-preprod-deploy et email-cron-create

Format sortie attendu

## Cost Report : {periode}

### Par agent

| Agent | Modele | Interactions | Est. Input | Est. Output | Cout estime |
|---|---|---|---|---|---|
| BERNARD | opus-4-6 | 29 | ~232K | ~116K | ~$12.18 |
| SEBASTIEN | opus-4-6 | 12 | ~96K | ~48K | ~$5.04 |
| IRIS | sonnet-4-6 | 8 | ~40K | ~16K | ~$0.36 |
| CLAIRE | haiku-4-5 | 15 | ~75K | ~30K | ~$0.18 |
| ... | | | | | |

### Totaux

| Metrique | Valeur |
|---|---|
| **Total estime** | $XX.XX |
| **Budget {plan} ({prix}/mois)** | ~$XX/semaine |
| **Marge estimee** | XX% |
| **Cout moyen/interaction** | $X.XX |
| **Agent le plus couteux** | {agent} ($XX.XX, XX%) |

### Top 3 agents par cout

1. **{agent}** : $XX.XX (XX% du total) : {nb} interactions sur {modele}
2. ...
3. ...

### Recommandations

- [ ] {recommandation 1}
- [ ] {recommandation 2}
- [ ] ...

Edge cases

Cas	Action
Agent inconnu (pas dans le routing)	Appliquer Sonnet par defaut + warning
Zero interactions sur la periode	Reporter "Aucune activite" pour l'agent
Interaction sans type	Classer en "Default" (5K input / 2K output)
Periode > 30 jours	Avertir que l'estimation perd en precision
Donnees MCP indisponibles	Fallback sur les derniers chiffres connus ou demander a l'utilisateur

Red Flags

Ne JAMAIS :

• Presenter l'estimation comme un cout exact (toujours prefixer par "~" ou "estime")
• Ignorer le routing modele (un agent Opus facture 5x Sonnet et 19x Haiku)
• Oublier le double-comptage : une interaction = 1 envoi + 1 reception, compter UNE seule fois
• Utiliser des prix obsoletes sans les verifier

Toujours :

• Afficher la periode d'analyse et la date du rapport
• Preciser les hypotheses tokens utilisees
• Mentionner le ratio cache si applicable
• Proposer au moins une recommandation actionnable
• Comparer au budget si le plan est connu

Integration

Dashboard /observability : le composant CostTracker dans bernard-app (commit 9d7d928) affiche les estimations cote frontend. Ce skill fournit la logique d'estimation et la grille de prix que le dashboard consomme.

Agents concernes :

• IRIS (data, analytics, execution du skill)
• BERNARD (orchestration, suivi couts equipe)
• JORDAN (finance, validation budget/marge)
• JULIA (CTO, decisions routing modeles)

Pairs avec :

• am-sql-preprod-deploy (estimation cout crons continus)
• email-cron-create (cout recurrent crons email)
• Dashboard /observability (visualisation frontend)

Reference

• Source : roadmap plugin v0.5 (P0)
• Grille tarifaire : https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/models
• Routing modeles : feedback_agent_models.md
• Dashboard : bernard-app /observability (CostTracker composant, commit 9d7d928)
• Plans pricing : Bernard-as-a-Service (Solo 149 EUR / Agence 599 EUR / Scale 1,990 EUR)