carbon-md ingest

Charge l'usage depuis un fichier ou stdin. Le chemin universel — si votre stack sait écrire du JSON, elle peut être comptabilisée.

npx carbon-md ingest <fichier>
npx carbon-md ingest -          # lire stdin

Entrées acceptées

Le format est détecté automatiquement :

Entrée	Détection
JSONL usage-report	un objet JSON par ligne, avec des champs de tokens
Tableau JSON	un tableau des mêmes objets
JSON OTLP / OpenTelemetry	aplatit `*.token.usage` et `gen_ai.client.token.usage`

Les noms de champs et leurs alias sont documentés dans Format usage-report.

Exemples

# un journal d'usage écrit par votre agent
npx carbon-md ingest usage.jsonl

# un export OpenTelemetry — n'importe quel agent instrumenté OTel convient
npx carbon-md ingest otel-export.json

# directement depuis un pipeline
my-agent --emit-usage | npx carbon-md ingest -

Idempotence

Les lots ingérés sont suivis dans .carbon-md/sources/. Ré-ingérer le même fichier ne compte pas deux fois. Dans le doute, --dry-run d'abord :

npx carbon-md ingest usage.jsonl --dry-run

Sortie

✔ Ingested 412 events → ~1.2 kg CO2e central estimate, 2,910,004 tokens
  3 models were classified by guess — see `npx carbon-md factors`

Dépannage

Symptôme	Cause	Correctif
`0 events ingested`	champs non reconnus	vérifiez les noms dans usage-report
Tout est en `medium (guessed)`	chaînes de modèles inconnues du classifieur	ce n'est pas grave — les fourchettes s'élargissent ; envisagez une PR sur la table de facteurs
Les chiffres semblent trop élevés	lectures de cache comptées comme entrée	envoyez-les en `cache_read_tokens` ; elles sont alors exclues
Des totaux qui semblent dupliqués	mêmes données ingérées par deux chemins	une seule source par flux (`sync` ou `ingest`)