आपके AI एजेंट सब-एजेंट बनाते हैं, टोकन खर्च करते हैं, टूल कॉल करते हैं। आप देख नहीं पाते कि वे क्या कर रहे हैं या आप किसके पैसे चुका रहे हैं। ClawMetry आपको रियल-टाइम में दिखाता है, हर टोकन को उस काम से जोड़ता है जिसने उसे खर्च किया, और बजट बिगड़ने से पहले बेकाबू लूप को चिह्नित करता है।
Engineers and founders from OpenAI, Google, PostHog and more have starred ClawMetry on GitHub. One of them helped build it.
macOS, Linux, Windows. The installer figures it out. · How does this stay private?
एक स्क्रीन। आपके एजेंट्स में हो रहा सब कुछ।
इसे इसलिए बनाया क्योंकि हमें इसकी ज़रूरत थी। अब आपको इसे खुद बनाने की ज़रूरत नहीं।
सब-एजेंट और सब-एजेंट बनाते हैं। एक खराब लूप, और आपका मासिक बिल रातोंरात 3x हो जाता है। ClawMetry लाइव स्पॉन ट्री दिखाता है, लूप शुरू होते ही उसे फ्लैग करता है ("codex looping, 38 tool calls, no progress"), और जैसे ही कोई एजेंट बजट सीमा पार करता है, आपको अलर्ट भेजता है। आपकी फाइनेंस टीम को फर्क ज़रूर दिखेगा।
सब-एजेंट चल रहा है
पूरा होने पर सब-एजेंट
चैनल, गेटवे, मॉडल, टूल, नोड्स। सब जुड़े हुए, हर घटना के साथ अपडेट होते हुए।
टोकन इन, टोकन आउट, कैश हिट, रिस्पॉन्स टाइम, प्रति कॉल लागत। वही आंकड़े जिनकी आपको सच में जरूरत है।
cron जॉब, सर्विस अपटाइम, डिस्क उपयोग, सक्रिय सब-एजेंट। एक नजर में।
हर सेशन लॉग होता है। टाइमलाइन, टूल कॉल, लागत। पीछे जाकर देखें कि क्या हुआ।
OpenClaw के टास्क सिस्टम से जुड़ता है। देखें कौन से एजेंट किन टास्क पर हैं।
प्रति-एजेंट, प्रति-सेशन, प्रति-मॉडल, प्रति-टूल। इनवॉइस आने से पहले ही जानिए कि आप कितना खर्च कर रहे हैं।
लूप में अटके एजेंट, बार-बार विफल होते टूल कॉल और बिना प्रगति वाले सेशन फ्लैग करें। इससे पहले कि वे आपका बजट खा जाएँ।
ClawMetry को अपनी मौजूदा OpenTelemetry पाइपलाइन में जोड़ें। हम /v1/traces और /v1/metrics पर मानक OTLP ट्रेस और मेट्रिक्स स्वीकार करते हैं। किसी प्रोप्राइटरी SDK की जरूरत नहीं।
अगर OpenClaw वहां चलता है, तो ClawMetry भी वहां चलता है। लैपटॉप, सर्वर, Raspberry Pi, कुछ भी।
प्रबंधित डिप्लॉयमेंट, वॉल्यूम प्राइसिंग, और 10+ नोड फ्लीट के लिए संस्थापक से सीधा संपर्क।
नई सुविधाओं, रिलीज़, और बढ़ते -metry इकोसिस्टम के बारे में सूचना पाएं।
ClawMetry के बारे में वह सब जो आपको जानना चाहिए।
ClawMetry OpenClaw, NVIDIA NemoClaw और 15 अन्य रनटाइम पर AI एजेंट्स के लिए एक मुफ़्त, ओपन-सोर्स रियल-टाइम ऑब्ज़र्वेबिलिटी और गवर्नेंस डैशबोर्ड है। यह टोकन लागत, cron जॉब्स, सब-एजेंट गतिविधि, मेमोरी फ़ाइल बदलावों और सेशन हिस्ट्री की तुरंत विज़िबिलिटी देता है, वह भी एक ही लोकल डैशबोर्ड में।
हाँ, पूरी तरह। ClawMetry MIT लाइसेंस के तहत है और आपकी मशीन पर लोकल रूप से चलता है। न क्लाउड पर निर्भरता, न सब्सक्रिप्शन। अगर आप बाद में वैकल्पिक ClawMetry Cloud जोड़ते हैं, तो आपके एजेंट्स की बातचीत एंड-टू-एंड एन्क्रिप्टेड रहती है ताकि उसे केवल आप पढ़ सकें, और लागत और हेल्थ जैसे सरल योग होस्टेड डैशबोर्ड चलाने के लिए सुरक्षित रूप से सिंक होते हैं।
pip install clawmetry चलाएं, फिर clawmetry। यह आपके OpenClaw वर्कस्पेस का स्वतः पता लगा लेता है, किसी कॉन्फ़िग फ़ाइल की जरूरत नहीं। सेटअप में लगभग 30 सेकंड लगते हैं।
ClawMetry प्रति सेशन और मॉडल टोकन उपयोग और लागत, cron जॉब की स्थिति और इतिहास, सब-एजेंट स्पॉन और परिणाम, मेमोरी फ़ाइल बदलाव (SOUL.md, MEMORY.md, AGENTS.md), सेशन ट्रांसक्रिप्ट, चैनल गतिविधि, और रियल-टाइम टूल कॉल ट्रेस को मॉनिटर करता है।
हां। ClawMetry किसी भी मॉडल के साथ काम करता है जो आपके OpenClaw एजेंट इस्तेमाल करते हैं, जैसे Claude (Anthropic), GPT-4 (OpenAI), Gemini (Google), और अन्य। यह प्रति मॉडल लागत और टोकन उपयोग को स्वतः ट्रैक करता है।
LangSmith और W&B एंटरप्राइज़ प्लेटफ़ॉर्म हैं जो LLM एप्लिकेशन डेवलपर्स के लिए बने हैं। ClawMetry खास तौर पर OpenClaw, NVIDIA NemoClaw और 15 अन्य रनटाइम पर AI एजेंट ऑपरेटर्स के लिए बनाया गया है। यह चैनल, cron जॉब्स, सब-एजेंट्स, मेमोरी फ़ाइलों और पूरे एजेंट रनटाइम की खास अवधारणाओं को समझता है, और ज़ीरो कॉन्फ़िग के साथ 30 सेकंड में लोकली चल पड़ता है।
हां। ClawMetry पूरी तरह आपकी अपनी मशीन पर चलता है और हर टूल कॉल, नीति उल्लंघन, और सब-एजेंट कार्रवाई का पूरा ऑडिट ट्रेल रखता है। व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी (PII) डिवाइस पर ही रहती है क्योंकि कोई ट्रांसक्रिप्ट आपके नेटवर्क से बाहर नहीं जाता। डेटा लीडर, अनुपालन, और ऑप्स टीमें यह समीक्षा कर सकती हैं कि हर एजेंट ने क्या, कब, और क्यों किया, बिना किसी वेंडर को डेटा भेजे।
ClawMetry Linux, macOS और Windows (WSL के ज़रिए) पर चलता है। यह Raspberry Pi और अन्य ARM डिवाइसों पर भी काम करता है। इसके लिए Python 3.8+ और कोई समर्थित AI एजेंट रनटाइम चाहिए, जैसे OpenClaw, NVIDIA NemoClaw, Claude Code या 14 अन्य में से कोई एक।