Qu'est-ce que Claude Code Monitor ?

Claude Code exporte désormais des données de télémétrie complètes prêtes à l'emploi via OpenTelemetry — la méthode officielle et indépendante des fournisseurs pour surveiller tout ce que produisent vos sessions de codage agentiel.

• Utilisation des jetons (entrée, sortie, création de cache, lecture du cache)
• estimations de coûts (en temps réel et prédictif)
• Activité de l'outil (modification de fichiers, exécution de commandes, opérations Git, utilisation du navigateur)
• Tâches en arrière-plan et sessions persistantes (/tâches, agents de longue durée)
• Indicateurs de productivité (lignes de code acceptées, taux d'acceptation des suggestions)

Contrairement aux anciens tableaux de bord communautaires locaux basés sur JSONL, la prise en charge officielle d'OTel vous offre une visibilité de niveau entreprise sans aucun code personnalisé. Les agents Claude Code fonctionnent désormais de manière autonome pendant des heures, voire des jours ; sans surveillance, vous risquez des factures imprévues, la perte de données ou des dépassements de limites de débit.

// Flux de données du collecteur OpenTelemetry — l'épine dorsale de l'architecture de surveillance officielle de Claude Code

// Moniteur de session Claude Code en temps réel (terminal + vue multi-session)

Guide d'installation étape par étape

Lancez Claude Code avec ces variables d'environnement. Ajoutez-les à votre ~/.zshrc ou ~/.bashrc pour la permanence :

export CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY=1 export OTEL_METRICS_EXPORTER=otlp export OTEL_LOGS_EXPORTER=otlp export OTEL_TRACES_EXPORTER=otlp export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://localhost:4317 # Indiquez l'adresse de votre collecteur export OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL=grpc export OTEL_METRIC_EXPORT_INTERVAL=10000 # 10 secondes pour un rendu en temps réel

Redémarrez votre terminal et exécutez Claude — La télémétrie sera désormais diffusée automatiquement.

Créez un dossier de projet et ceci docker-compose.yml:

version: '3.8' services: otel-collector: image: otel/opentelemetry-collector-contrib:latest command: ["--config", "/etc/otel/config.yaml"] volumes: - ./otel-config.yaml:/etc/otel/config.yaml ports: - "4317:4317" # gRPC - "4318:4318" # HTTP depends_on: - prometheus prometheus: image: prom/prometheus:latest ports: - "9090:9090" volumes: - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml grafana: image: grafana/grafana:latest ports: - "3000:3000" environment: - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin depends_on: - prometheus

otel-config.yaml (minimaliste mais puissant) :

récepteurs : otlp : protocoles : grpc : http : processeurs : batch : exportateurs : prometheus : point de terminaison : « 0.0.0.0:9464 » journalisation : service : pipelines : métriques : récepteurs : [otlp] processeurs : [batch] exportateurs : [prometheus] journaux : récepteurs : [otlp] processeurs : [batch] exportateurs : [journalisation]

prometheus.yml:

scrape_configs: - job_name: 'otel-collector' static_configs: - targets: ['otel-collector:9464']

docker compose up -d

1. Ouvrir http://localhost:3000 → Connexion (admin/admin)
2. Ajouter une source de données Prometheus (URL : http://prometheus:9090)
3. Importez ou créez un tableau de bord avec les requêtes clés ci-dessous

Vous verrez instantanément de magnifiques graphiques illustrant la combustion des jetons, les courbes de coûts et l'état des agents.

Pipeline d'observabilité complet : Claude Code → Collecteur OTel → Prometheus → Grafana

Indicateurs clés que vous pouvez suivre aujourd'hui

• Consommation de jetons en temps réel avec taux de réussite du cache
• prévision des coûts — heures avant d'atteindre votre limite
• État de l'agent en arrière-plan (/tâches vue + durée)
• Retour sur investissement en matière de productivité (Lignes de code acceptées vs. temps gagné)
• alertes d'anomalie (Pic soudain de jetons = agent potentiellement incontrôlable)

Avancé : Optimisation des coûts + Stratégie multi-modèles

Une fois que vous savez exactement où vont vos dépenses Claude Code, l'étape suivante consiste à optimiser le routage.

Pour un conseil : Utilisez une plateforme OneAPI unifiée comme backend intelligent. Acheminez les calculs complexes vers Claude Code (supervisé par OTel). Acheminez les tâches répétitives ou à volume élevé vers des modèles plus économiques (Gemma 4, MAI, Hermes, etc.).

• Tableaux de bord intégrés pour l'enregistrement de l'utilisation et les coûts
• Basculement automatique et équilibrage de charge
• Options de confidentialité sans conservation

Résultat : des coûts réduits de 30 à 60 % tout en conservant une visibilité totale.

Questions fréquentes et dépannage