Test Adapter ai-usage 0.6.0
Aktuelle Version
0.6.0
Github
https://github.com/krobipd/ioBroker.ai-usage
Hallo zusammen,
ai-usage ist ein neuer Adapter, der den Verbrauch von KI-Konten als Datenpunkte in ioBroker legt: wie viel vom Kontingent verbraucht ist, wann es zurückgesetzt wird, wie viel Guthaben noch da ist und was bereits an Kosten aufgelaufen ist. Der Adapter liest nur — er ruft keine KI auf und schreibt nichts zurück.
Was macht der Adapter?
Die Abos von Claude, ChatGPT und Google werden mit dem eigenen Konto angemeldet. Die Konfigurationsseite führt dabei Schritt für Schritt durch den Ablauf, der beim jeweiligen Anbieter nötig ist.
Zugänge mit Schlüssel — OpenRouter, DeepSeek sowie OpenAI und Anthropic als Organisation — kommen aus dem zentralen Zugangsdaten-Speicher der Admin-Oberfläche. Man schaltet sie in einer Liste einfach an.
Pro Konto ein Knoten mit denselben Datenpunkten, egal welcher Anbieter dahinter steckt: Auslastung in Prozent samt Rücksetz-Zeitpunkt, Guthaben, Kosten.
Eine Warnschwelle pro Konto. Wird sie überschritten, kommt genau eine Meldung, und sie nennt das Fenster, um das es geht.
Gesamtwerte über alle Konten, unter anderem ein Datenpunkt, der auf „Limit erreicht" schaltet — als Auslöser für eigene Skripte.
Jedes Konto trägt das Verbindungs-Symbol im Objektbaum, dazu ein Datenpunkt mit dem Grund im Klartext, falls gerade nichts ankommt.
Was man braucht
Admin 8 — der Adapter nutzt den zentralen Zugangsdaten-Speicher, den es erst dort gibt.
Dazu mindestens ein KI-Konto. Für die drei Abos reicht das normale Konto beim Anbieter, für die Schlüssel-Zugänge ein Schlüssel im Zugangsdaten-Speicher. Bei OpenAI und Anthropic muss es ein Organisations-Admin-Schlüssel sein, ein persönlicher liefert die Verbrauchsdaten nicht.
Einrichtung
Adapter installieren, Instanz öffnen, das gewünschte Konto in der Liste einschalten, speichern, anmelden. Danach stehen die Werte innerhalb von Sekunden im Objektbaum.
Getestet habe ich bisher nur das Claude-Abo, ein ChatGPT- oder Google-Abo habe ich selbst nicht. Wer eins hat und es ausprobiert: Rückmeldung sehr willkommen, gerne hier oder als GitHub Issue.
