LLM locaux
litellm
The fastest, litest AI Gateway. Rust core with Python SDK. Call 100+ LLM APIs in OpenAI (or native) format with cost tracking, guardrails, load balancing, an…
★ 60,1 k étoilesCustom
Voir le guide →LibreAI / LLM locaux / token-monitor
// local-llm · Javis603/token-monitor
token-monitor
token-monitor est un projet de LLM locaux open source, créé par Javis603 (Javis603/token-monitor sur GitHub). Il compte 2 591 étoiles sur GitHub et 261 forks, il est publié sous la licence MIT et a été mis à jour pour la dernière fois sur GitHub le 4 octobre 2026.
Local-first widget tracking token usage and costs across 43+ AI coding tools.
💎 Pépite cachée★ 2,6 k étoiles⑂ 261 forksMITmis à jour oct. 2026
▦ visuel — le README de ce projet ne contient aucune capture intégrable,
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
voici donc un emplacement réservé. Le guide ci-dessous est complet malgré tout.
// détails du projet
Détails du projet
- Étoiles GitHub
- 2 591
- Forks
- 261
- Licence
- MIT
- Dernière mise à jour sur GitHub
- 4 octobre 2026
- Catégorie
- LLM locaux
- Type de fiche
- Pépite cachée — une page plus courte pour un projet moins connu
- Site officiel
- Official site
// fonctionnement
Comment ça marche
- Install the widget
Add it to your desktop.
- Connect your tools
Link the AI coding tools you use.
- Watch usage
See tokens, costs, and limits in one place.
- Sync devices
Keep the picture consistent across machines.
// fonctionnalités
Pourquoi on l'adore
43+ tools
Covers Claude Code, Cursor, Codex, and many more.
Cost tracking
See what AI assistance actually costs.
Limit alerts
Know before you hit usage caps.
Local-first
Your usage data stays on your machines.
Desktop widget
Always-visible, glanceable monitoring.
Multi-device sync
One view across all your computers.
Advertisement
// lancez-le
Lancez-le vous-même
- Step 1 — Clone the repo
Download the source and move into the project folder.
git clone https://github.com/Javis603/token-monitor.git cd token-monitor - Step 2 — Check the README
Every project documents its own setup; start with install requirements.
cat README.md | head -60 - Step 3 — Run it
Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.
# see README for the exact launch command
// cas d'usage
Ce que vous pouvez créer
- Track AI coding spend in one place.
- Avoid surprise API bills.
- Compare costs across tools.
- Monitor usage limits proactively.
Advertisement
// faq
Questions fréquentes
Which tools are tracked?
43+ AI coding tools including Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, and OpenClaw.
Is token-monitor free for commercial use?
MIT licensed — commercial use allowed.
Is my usage data private?
It is local-first, so data stays on your devices.
How does it read usage?
Through integrations with each tool; check the docs for setup per tool.
Does it work on all desktops?
Check the repo for supported platforms.
// continuez l'exploration
Outils similaires
LLM locaux
exo
Run frontier AI locally.
★ 47,7 k étoilesApache-2.0
Voir le guide →LLM locaux
Fabric
Fabric is an open-source framework for augmenting humans using AI. It provides a modular system for solving specific problems using a crowdsourced set of AI …
★ 44,2 k étoilesMIT
Voir le guide →LLM locaux
Orkas
Local-first desktop where a commander LLM directs specialist coding agents.
★ 2,2 k étoilesMIT
Voir le guide →LLM locaux
solomd
Local-first markdown editor that coding assistants can drive directly.
★ 1,2 k étoilesMIT
Voir le guide →LLM locaux
agent-console
Local-first dashboard of tokens, models, and cost for coding agents.
★ 800 étoilesMIT
Voir le guide →// alternatives
Alternatives en LLM locaux
Les autres projets de la catégorie LLM locaux avec le plus d'étoiles du catalogue LibreAI — la sélection réaliste d'alternatives si token-monitor ne vous convient pas.
- Ollama★ 182,1 k
The simplest way to run open language models on your own machine.
- Open Webui★ 153,9 k
User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, ...)
- llama.cpp★ 130,2 k
LLM inference in C/C++
- vLLM★ 93,1 k
A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs
- lobehub★ 83,0 k
🤯 LobeHub is your Chief Agent Operator, organizing your agents into 7×24 operations by hiring, scheduling, and reporting on your entire AI team.
// plus en local-llm
Plus en LLM locaux
Projets de la catégorie LLM locaux proches dans le catalogue, les plus proches en étoiles de token-monitor — continuez à explorer de part et d'autre.
- ReadAny★ 2,7 k
AI e-book reader with semantic search, RAG chat, notes, and text-to-speech.
- handy-ollama★ 2,5 k
动手学Ollama，CPU玩转大模型部署，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/
- maid★ 2,7 k
Maid is a free and open source application for interfacing with llama.cpp models locally, and with Anthropic, DeepSeek, Ollama, Mistral and OpenAI models rem…
- TokenSpeed★ 2,5 k
TokenSpeed — a speed-of-light LLM inference engine designed for agentic workloads, with TensorRT-LLM-level performance and vLLM-level usability
- atomic-agent★ 2,7 k
Atomic Agent is a local-first AI agent. Runs open-weight models on your own machine via llama.cpp.
- comfyui_LLM_party★ 2,4 k
LLM Agent Framework in ComfyUI includes MCP sever, Omost,GPT-sovits, ChatTTS,GOT-OCR2.0, and FLUX prompt nodes,access to Feishu,discord,and adapts to all llm…
Obtenir token-monitor
Gratuit et ouvert : récupérez le code source, mettez une étoile au dépôt et commencez à créer.