最近几个月，我们团队在几个项目里深度使用了 DeepSeek 的 API——从 AI 辅助编码到自动化工作流，调用量一路走高。
然后账单来了。
问题：当 CSV 变成阅读理解题
DeepSeek 官方后台提供了月度 CSV 导出功能。但当你打开那个文件，面对几百行密密麻麻的数字时，脑子里只剩一个问题：
"所以，到底是哪个项目烧了最多的 Token？"
这不是玩笑。我们认真看了 CSV——它有 utc_date、model、api_key_name、type、amount 等字段，数据很全，但完全不适合人眼阅读。想做以下分析基本靠 Excel 手工透视：
- 这个月总费用是多少？每天的趋势如何？
- 哪个 API Key 消耗最大？费用占比是多少？
- 缓存命中率达标了吗？有没有优化空间？
- 不同模型之间的用量对比？
每一题都需要大量手工操作，而且每次都要重来一遍。
方案：自己动手，造一个仪表盘
作为一支"能用代码解决的问题绝不手动操作"的团队，我们决定自己造一个可视化工具。
核心目标就三条：
- 绝对安全——账单数据涉及费用敏感信息，不能上传到任何服务器
- 简单易用——拖拽 CSV 文件，即刻出图，不需要任何配置
- 开源透明——代码公开，任何人都能审查和贡献
基于这些原则，我们确定了纯前端架构：Next.js 16 (App Router) + React 19 + TypeScript 做框架层，Papa Parse 在浏览器 Worker 线程里解析 CSV，ECharts 5 负责图表渲染。所有计算和渲染100% 在浏览器本地完成——没有后端服务器，没有数据库，没有任何数据离开你的设备。
功能一览
四大分析维度
| 维度 | 图表类型 | 你能看到什么 |
|---|---|---|
| 费用分析 | 柱状图 + 环形图 | 每日费用趋势、各 Key 费用占比 |
| 用量分析 | 通栏表格 | 各 Key 的 Token 数、费用、请求数、费用占比条 |
| 缓存分析 | 折线图 + 堆叠柱状图 | 每日缓存命中率趋势、各 Key 命中/未命中对比 |
| 趋势分析 | 可切换折线图 | 在费用/Token/命中率/请求数四个指标间自由切换 |
实用特性
- 多月份智能合并——一次拖入好几个月的文件，自动配对合并，长期趋势一目了然
- 模型筛选器——Apple 风格胶囊分段控件，多个模型时自由切换查看
- 中英双语——支持中文/英文界面切换，深色/浅色主题自动记忆
- KPI 指标卡——四列通栏大数字：总费用、总 Token 数、缓存命中率、活跃 Key 数
技术架构：为什么选纯前端
处理账单数据，隐私是不可妥协的底线。我们选择纯前端架构不是因为没有后端能力，而是因为：
你的账单数据，从头到尾只应该存在于你自己的浏览器内存里。
具体实现上：
- CSV 解析——Papa Parse 在 Web Worker 中异步解析，不阻塞 UI
- 图表渲染——ECharts 5 提供丰富的交互式图表
- 主题系统——CSS 自定义属性驱动的双主题（深色/浅色），Apple 风格极简设计
- 部署——Vercel，静态站点，全球 CDN 加速
代码完全开源在 GitHub，欢迎审查、Star 和贡献。
如何使用
三步上手：
- 登录 DeepSeek 平台，进入「用量」页面，选择月份导出 CSV（每个月会下载
amount-*.csv和cost-*.csv两个文件） - 打开 https://deepseek-usage.xyz
- 把刚下载的 CSV 文件拖进去——搞定
不需要注册，不需要安装，三个步骤一共 30 秒。
关于 MindRose
我们是 MindRose，一支专注于为中小制造企业、物流公司和跨国贸易商提供轻量级数字化解决方案的技术团队。
我们不卖虚无的"数字化转型"概念——我们用 AI 技术和全栈敏捷开发（Next.js、React、Mendix 等），在几周内给你交付真正解决业务痛点的应用。
这个仪表盘虽然是一个免费开源工具，但它背后的技术能力和产品思维，和我们做商业项目是一脉相承的：先搞清楚问题是什么，再用最合适的技术去解决它，并且把体验做到极致。
如果你正在考虑：
- 为企业定制类似的数据看板或 BI 工具
- 将 AI 深度集成到业务工作流中
- 构建现代、优雅的内部管理系统
- 或者基于这个开源项目做进一步的合作
欢迎通过 联系我们 页面聊聊。我们提供免费的瓶颈诊断和定制化方案建议。
立即体验：https://deepseek-usage.xyz
GitHub 仓库：https://github.com/GavinCnod/deepseek-api-usage-analysis
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