Zadanie 9: koszty-per-zadanie (opencode + CEO/Hermes)

Treść zadania

Prośba użytkownika (1:1):

> Dowiedz się jak zmusić opencode do zapisywania kosztów (w tokenach i USD) swojego działania, tak żeby było wiadomo ile kosztuje działanie opencode. Identycznie postąp z CEO (Hermes) — ile zużywasz tokenów na zarządzanie zadaniem, delegowaniem itp.

Uzupełnienie: koszty mają być PER ZADANIE (nie tylko globalne statystyki).

Najważniejsze ustalenie: OBIE strony mają to WBUDOWANE

Nie trzeba „zmuszać" — wystarczy wiedzieć skąd czytać i doliczyć ceny.

1. opencode — gotowe (koszt USD już liczony)

Baza danych: /root/.local/share/opencode/opencode.db — tabela session zawiera per sesja:

cost (USD, REAL), tokens_input, tokens_output, tokens_reasoning, tokens_cache_read, tokens_cache_write, model, title, time_created, directory.

Widok globalny: opencode stats (stan 2026-08-26: 119 sesji, łącznie $111.27, ~$0.73/dzień), opencode stats --days N --project , opencode stats --models.
Eksport sesji do JSON: opencode export ;
Per zadanie: przy starcie każdy nasz task to osobna sesja opencode (tmux) — session.id widoczny w logu (~/.local/share/opencode/log/opencode.log, linia loop session.id=ses_...). Po zakończeniu:

```bash

opencode db "SELECT id, cost, tokens_input, tokens_output, tokens_cache_read FROM session WHERE id='ses_...'"

```

Ceny (Venice, cache 2026-08): kimi-k2-7-code $0.75/M in, $3.50/M out (opencode liczy koszt sam, wg własnej tabeli).

2. Hermes / CEO — wbudowane (tokeny), USD po skonfigurowaniu pricing

Baza: ~/.hermes/profiles/ceo/state.db:
session_model_usage — per (sesja, model): api_call_count, input_tokens, output_tokens, cache_read_tokens, cache_write_tokens, reasoning_tokens, estimated_cost_usd (dziś 0.0 / cost_source=none — brak pricing), task.
sessions — zagregowane tokeny per sesja.
async_delegations — mapowanie delegacji (parent → child session); sesje subagentów widać w session_model_usage (dziś: 6 sesji subagent ≈ 13.2M tokenów).
Widok globalny: hermes insights --days N (koszt: „Unknown — no pricing data", dopóki nie ma pricing).
Włączenie USD: Hermes liczy koszt z canonical agent.usage_pricing — po skonfigurowaniu cen modeli estimated_cost_usd i hermes insights pokażą $.
Jednorazowe runy CLI: hermes --usage-file zapisuje JSON zużycia po przebiegu.
Per zadanie (CEO, sesja Telegram): pomiar delta — snapshot sum tokenów sesji CEO na starcie zadania i po zakończeniu (session_model_usage), albo przypisanie sesji do zadania wg okna czasowego (zadania delegowane do opencode mają dokładne timestamps).
Ceny (Venice, cache 2026-08): deepseek-v4-flash-0731-fast $0.35/M in, $0.70/M out (model CEO); cache read liczony orientacyjnie 10% ceny input.

Narzędzie wdrożone: `/root/scripts/task-cost.py`

python3 /root/scripts/task-cost.py opencode <session_id|latest> [dir_substr]   # koszt USD + tokeny opencode
python3 /root/scripts/task-cost.py hermes <session_id|latest>                  # tokeny + est. USD CEO

opencode: odczyt z opencode.db (cost jw. — autorytatywny USD z opencode).
hermes: sumy z session_model_usage + est. USD wg cen Venice (cache read 10% input).
Wpięte w proces: opencode-delegation (krok 6.5/7) i task-execution-summary — komentarze Basecamp dostają realne liczby.

Retrospektywa kosztów (2026-08-26, opencode per zadanie)

Zadanie	Koszt opencode (USD)	Uwagi
Z1 — cennik tło jak hero	~0.13	sesja „Implementacja sdd-cennik-tlo-spec.md"
Z2 — przywrócenie strony	—	CEO (bez opencode)
Z3 — karuzela partnerów	—	CEO (wyjątek jednorazowy)
Z4 — stabilizacja opencode	~0.01	testy
Z5 — kafelki kategorii	~0.92	3 sesje (0.34 główna + próbne/przygotowawcze)
Z6 — podsumowanie zadań w komentarzu Basecamp	—	CEO (skill + proces, bez opencode)
Z7 — bot WhatsApp ↔ Basecamp (propozycja)	—	CEO (research, bez opencode)
Z8 — kafelki /partnerzy (index)	~0.13–0.16	3 sesje implementacyjne
Suma dziś (Z1–Z8)	~1.2–1.3	+ zarządzanie CEO (osobno, niżej)

CEO (Hermes), sesja Telegram dnia: 1.59M in / 265k out / 41.2M cache (stan 14:xx)

→ est. ~$2.10–2.20 za całodzienne zarządzanie WSZYSTKIMI zadaniami (jedna ciągła sesja).

Po wdrożeniu pomiaru delta będzie można podzielić to per zadanie.

Dalsze kroki (rekomendowane)

Skonfigurować agent.usage_pricing w configu CEO (ceny deepseek-v4-flash-0731-fast

i kimi-k2-7-code) → estimated_cost_usd + hermes insights liczą $ automatycznie.

W opencode-delegation: przy starcie taska zapisywać session.id (grep loga),

przy zamknięciu wołać task-cost.py → liczby do komentarza Basecamp (robione od Z8/Z9).

Docelowo: tabela zbiorcza kosztów zadań (JSON/CSV pod /root/convertere/reports/zadania/costs/) — porównywanie botów.

Status

Wdrożone (pomiar per zadanie aktywny: Z8 ma koszt w komentarzu; skrypty + skille). Krok 1 (pricing Hermes) — do wykonania w kolejnym zadaniu.

Źródła (Pliki)

/root/scripts/task-cost.py — helper kosztów per zadanie (opencode + hermes)
/root/.local/share/opencode/opencode.db — tabela session (cost + tokeny per sesja)
/root/.hermes/profiles/ceo/state.db — session_model_usage, sessions, async_delegations
/root/.hermes/profiles/ceo/skills/venice-model-cache/data/models_cache.json — ceny Venice
/root/.hermes/profiles/ceo/skills/devops/task-execution-summary/SKILL.md — szablon komentarza
/root/.hermes/profiles/ceo/skills/devops/opencode-delegation/SKILL.md — krok 6.5/7
/root/convertere/reports/zadania/9-koszty-per-zadanie.md — ten plik

Źródła (Linki URL)

https://opencode.ai/docs — CLI: stats, db, export
https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/llms-full.txt — agent.usage_pricing, hermes insights, --usage-file