AI & computing › Agentic AI & autonome agents

Ontwikkelaar bouwt tool die uitzoekt waarom je AI-quotum plots leeg is

· Bijgewerkt 27 augustus 2026, 20:15 · 2 min leestijd

Agentic AI & autonome agents
Beeld: Hacker News frontpage

Een ontwikkelaar zag zijn AI-quotum binnen tien minuten opraken en bouwde daarom een gratis tool die precies achterhaalt waar al die rekencapaciteit naartoe gaat. Tare van maker kelviq leest de logbestanden die de programmeerassistent Claude Code toch al bijhoudt en vertaalt die naar een simpel antwoord op de vraag: wie of wat verbruikte mijn budget? Alles gebeurt lokaal, zonder dat er data het apparaat verlaat.

Wie AI-hulpmiddelen voor programmeren gebruikt, kent het probleem: het dagbudget raakt op zonder duidelijke reden. Ontwikkelaar kelviq had daar genoeg van na een sessie waarin zijn quotum voor de tool Claude Code binnen tien minuten leeg was. In plaats van te gokken, bouwde hij tare: een gratis programma dat de logbestanden van Claude Code doorzoekt en in gewone taal uitlegt waar het verbruik vandaan komt.

De naam is een verwijzing naar het gewicht van een lege verpakking, dat je aftrekt om te weten hoeveel de inhoud weegt. Bij AI-gebruik is die 'verpakking' vaak de context die telkens opnieuw wordt meegestuurd naar het model. Installeren gaat met één commando; daarna kun je Claude Code gewoon vragen stellen als "waarom raakte ik gisteren mijn limiet?" of "draait er iets op de achtergrond terwijl ik sliep?".

Een script bleek de boosdoener

In een voorbeeld dat kelviq deelt, wees tare uit dat 99 procent van het dagverbruik niet van de gebruiker zelf kwam. Een geautomatiseerd script had in een websiteproject 1.553 korte sessies gestart, goed voor 9.022 losse verzoeken aan het AI-model, met soms 51 sessies tegelijk actief. Het eigen handmatige werk die dag was slechts 93 verzoeken. Het probleem: elke nieuwe sessie bouwt zijn geheugen weer helemaal opnieuw op, en dat is de duurste manier om tokens te verbruiken. Ook subagents en losse hulptools kunnen ongemerkt flink bijdragen aan het verbruik, doordat ze extra context met zich meeslepen.

Waarom tellen zo lastig is

Tare lost twee technische problemen op die het lastig maken om verbruik handmatig te controleren. Ten eerste herhaalt het logformaat van Claude Code elk antwoord van het model meerdere keren; wie de tokens gewoon optelt, komt volgens kelviq in de praktijk tot 86 procent te hoog uit. Tare telt dubbele regels er correct uit. Ten tweede rekent de tool de echte kosten toe aan de oorzaak: een groot bestand dat vroeg in een lange sessie wordt gelezen, reist bij elk volgend bericht opnieuw mee in de context en kan zo een hele week aan kosten laten oplopen, ook al werd het maar één keer echt geopend.

Een venster dat nooit stilstaat

Belangrijk detail: de gebruikslimieten van AI-diensten als Claude Code werken met een rollend venster van bijvoorbeeld vijf uur, naast een wekelijkse cap. Dat venster reset niet zodra je stopt met werken — verbruik van uren geleden telt gewoon nog mee. Tare kan precies berekenen hoe vol dat venster was op het moment dat iemand werd geblokkeerd, en herkent het patroon van tientallen of honderden korte parallelle sessies als typisch script-gedrag in plaats van menselijk gebruik.

Privacy is voor kelviq een uitgangspunt: de scripts leggen geen enkele netwerkverbinding en werken volledig op het eigen apparaat. Een deelbaar rapport bevat alleen totalen, datums en toolnamen, nooit de inhoud van prompts of bestanden. Tare werkt nu alleen op macOS en Linux, en alleen met logs van Claude Code zelf.

Achtergrond & begrippen

Wat betekent dit voor de toekomst? Naarmate meer ontwikkelaars agentic AI-tools als Claude Code gebruiken, groeit ook de behoefte aan inzicht in wat die tools precies kosten en waarom. Tools als tare laten zien dat transparantie over AI-verbruik niet vanzelfsprekend is, maar wel steeds belangrijker wordt naarmate automatisering en losse hulpprogramma's ongemerkt grote hoeveelheden rekencapaciteit kunnen opslokken.

AI-token
De kleine tekstbrokjes waarin een AI-taalmodel tekst opdeelt en waarop het gebruik wordt afgerekend.
Contextvenster
Het 'werkgeheugen' van een AI-model: alle tekst en bestandsinhoud die het model bij elk antwoord opnieuw meekrijgt.
Subagent
Een hulp-AI die door een hoofdprogramma wordt ingeschakeld om een deeltaak uit te voeren, en die daarbij zijn eigen tokens verbruikt.
Agentic AI
AI-systemen die zelfstandig taken uitvoeren, zoals coderen of bestanden aanpassen, in plaats van alleen vragen te beantwoorden.
Rollend gebruiksvenster
Een gebruikslimiet die niet op een vast tijdstip reset, maar continu meeschuift: verbruik van bijvoorbeeld vijf uur geleden telt nog altijd mee totdat dat tijdstip buiten het venster valt.
Tokendeduplicatie
Het corrigeren van dubbel geregistreerde tokens in logbestanden, zodat het werkelijke verbruik niet wordt overschat.

Bronnen

Dit artikel is met behulp van AI geschreven op basis van bovenstaande bronnen en is geen letterlijke vertaling. Zo werkt onze redactie.

Meer over Agentic AI & autonome agents