Ein vollständiger Leitfaden zur Überwachung von Claude Code im Jahr 2025

Sie sind mitten in einer intensiven Coding-Session, befinden sich im Flow-Zustand, und dann passiert es. Claude Code stoppt einfach. Keine Warnung, keine Fehlermeldung, nur Stille. Sie haben gerade eines der unsichtbaren Nutzungslimits erreicht, und Ihr ganzer Schwung ist dahin. Eine frustrierend häufige Erfahrung, die Ihren gesamten Arbeitsablauf zum Erliegen bringt.

The real issue is that Anthropic’s Pro and Max plans run on rolling quotas that are notoriously difficult to track. You're left guessing how many tokens you have left or when your limit might reset, turning a powerful coding assistant into an unpredictable one. For anyone leading an engineering team, this ambiguity makes it nearly impossible to budget for AI tools or figure out if you're getting a good return on your investment (ROI).

Dieser Leitfaden führt Sie durch die drei wichtigsten Methoden, mit denen Claude Code überwacht wird – von einfachen lokalen Tools bis hin zu vollwertigen Observability-Plattformen. Ziel ist es, Ihnen zu helfen, die richtige Lösung zu finden, um die Kontrolle zurückzugewinnen.

Was ist Claude Code und warum ist die Überwachung so schwierig?

Für diejenigen, die es noch nicht verwendet haben: Claude Code ist der KI-Assistent von Anthropic, der Entwicklern hilft, Code direkt in ihrem Terminal zu schreiben, zu debuggen und zu verstehen. Er ist unglaublich fähig, aber sein Abonnementmodell bringt eine besondere Herausforderung mit sich, wenn man versucht, die Nutzung zu verfolgen.

Nach dem, was wir in der Entwickler-Community gesehen haben, sind hier die Gründe, warum die Überwachung von Claude Code so mühsam ist:

Habe endlich einen einfachen Echtzeit-Token-Monitor für Claude Code gebaut. Ich war es leid, im Blindflug zu arbeiten und mitten im Sprint an die Nutzungsgrenze zu stoßen. Es ist ein einfaches Skript, aber zumindest habe ich jetzt eine grobe Vorstellung von meinem Verbrauch.

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• Intransparente Limits: Dies ist nicht wie bei einer Pay-per-Token-API, bei der Sie jeden Cent sehen, den Sie ausgeben. Bei den Abonnements von Claude Code wissen Sie, dass es eine Nutzungsbegrenzung gibt, aber Sie wissen nicht genau, wie hoch sie ist oder wie nah Sie dran sind, sie zu erreichen. Es gibt kein Dashboard oder einen Fortschrittsbalken, den man überprüfen könnte.

• Gleitende Zeitfenster: Die Nutzung wird oft in Fünf-Stunden-Blöcken gemessen. Dies ist keine einfache tägliche oder monatliche Rücksetzung, nach der man die Uhr stellen kann. Es ist ein sich ständig bewegendes Fenster, was es unglaublich schwer macht, vorherzusagen, wann Ihr Kontingent tatsächlich erneuert wird. Vielleicht können Sie in einer Stunde weitermachen, oder Sie stecken für den Rest des Nachmittags fest.

• Kein natives Dashboard: Anthropic stellt Ihnen kein integriertes Tool zur Verfügung, um Ihren Token-Verbrauch in Echtzeit zu sehen. Dies lässt Entwicklern und ihren Managern zwei Möglichkeiten: Entweder sie fliegen blind und hoffen auf das Beste, oder sie suchen nach einer Drittanbieterlösung, um die benötigte Transparenz zu erhalten.

Dieser Mangel an Transparenz hat die Entwickler-Community dazu veranlasst, ihre eigenen Umgehungslösungen zu entwickeln, die sich in der Regel in eines von drei Lagern einteilen lassen.

Die drei Hauptmethoden zur Überwachung von Claude Code

Um das Sichtbarkeitsproblem zu umgehen, haben Entwickler eine ganze Reihe von Tools und Arbeitsabläufen entwickelt. Einige sind schnelle und einfache Lösungen, während andere unglaublich leistungsstark sind, aber eine ernsthafte technische Investition erfordern. Schauen wir uns die drei Hauptansätze an.

Methode 1: Lokale CLI-Tools

Der einfachste Weg, mit der Überwachung von Claude Code zu beginnen, ist die Verwendung eines lokalen Kommandozeilen-Tools (CLI). Dies sind schlanke Open-Source-Dienstprogramme, die die lokalen Protokolldateien (".jsonl") auswerten, die Claude Code bei jeder Nutzung auf Ihrem Rechner erstellt.

Einige beliebte Optionen sind "ccusage", das schnell und einfach Berichte erstellt, und "Claude-Code-Usage-Monitor", das Ihnen ein interaktiveres Echtzeit-Dashboard direkt in Ihrem Terminal bietet.

Vorteile von lokalen CLI-Tools:

• Sie sind einfach auszuführen. Wir sprechen hier davon, einen einzigen Befehl direkt von Ihrem Terminal aus auszuführen. Es gibt keine komplizierte Einrichtung oder einen Server, der bereitgestellt werden muss. Sie laden einfach das Tool herunter, verweisen es auf Ihre Protokolldatei und erhalten sofort eine Auswertung. Es ist die Art von schneller und unkomplizierter Lösung, die Entwickler für ein unmittelbares Problem lieben.

• Sie erhalten sofortiges Feedback. Sie müssen nicht warten, bis ein Bericht erstellt oder ein Dashboard aktualisiert wird. Sie können Ihren persönlichen Token-Verbrauch in Echtzeit sehen, was perfekt ist, um zu wissen, wann Sie möglicherweise langsamer machen müssen.

• Sie sind kostenlos und privat. Da diese Tools Open Source sind und vollständig auf Ihrem Rechner laufen, verlassen Ihre Daten und Code-Schnipsel niemals Ihren Computer.

Nachteile von lokalen CLI-Tools:

• Sie sind für eine Person konzipiert, nicht für ein Team. Ein Manager hat keine Möglichkeit zu sehen, was das gesamte Team verbraucht. Dies macht es unmöglich, teamweite Kosten zu verfolgen, die Akzeptanzrate zu verstehen oder zu sehen, ob jeder einen Nutzen aus dem Abonnement zieht.

• Sie betrachten nur ein einziges Tool. Diese Dienstprogramme sind für Claude Code und nichts anderes konzipiert. Wenn Ihr Team auch GitHub Copilot, eine neue Test-KI oder ein anderes Tool verwendet, stehen Sie wieder am Anfang ohne eine zentrale Übersicht.

• Sie sind reaktiv, nicht strategisch. Ein CLI-Tool kann Ihnen sagen, wie viele Tokens Sie bereits verbraucht haben, aber es kann keine wirklichen Einblicke bieten. Es wird Ihnen nicht sagen, warum ein bestimmter Entwickler Tokens verbrennt, oder Wissenslücken aufzeigen, die Ihr Team zwingen, sich zu stark auf die KI zu verlassen.

Methode 2: Enterprise-Monitoring mit OpenTelemetry (OTel)

Für Teams, die etwas mehr Leistung und eine zentrale Ansicht benötigen, bietet Anthropic eine integrierte Unterstützung für das Senden von standardisierten Metriken und Protokollen über OpenTelemetry. Dies ist sozusagen der "offizielle" Weg für fortgeschrittenes Monitoring.

Die Funktionsweise ist, dass Sie Ihre Claude-Code-CLI so konfigurieren, dass sie all ihre Telemetriedaten an eine spezialisierte Observability-Plattform sendet. Dies könnte ein selbst gehosteter Stack sein, den Sie mit Tools wie Grafana, Prometheus und Loki selbst aufbauen, oder ein verwalteter Dienst wie SigNoz oder Honeycomb. Mit dieser Einrichtung können Sie detaillierte Dashboards erstellen, um Dutzende von Metriken zu verfolgen, von Token-Zahlen und Kosten bis hin zu API-Latenz und Nutzungsmustern.

Vorteile von OpenTelemetry:

• Es ist extrem leistungsstark. Sie können nahezu jeden denkbaren Aspekt der Claude-Code-Nutzung mit unglaublicher Detailtiefe verfolgen. Wenn Sie die durchschnittliche Antwortzeit für Python-bezogene Abfragen an Dienstagnachmittagen wissen möchten, können Sie wahrscheinlich ein Diagramm dafür erstellen.

• Sie erhalten eine zentrale, teamweite Ansicht. Alle Daten von jedem Entwickler können in einem einzigen Satz von Dashboards gesammelt werden. Dies gibt Führungskräften ein vollständiges Bild davon, wie das Tool in der gesamten Organisation verwendet wird.

• Es basiert auf einem Industriestandard. OpenTelemetry ist ein herstellerneutraler, weit verbreiteter Standard für Observability. Das bedeutet, dass Sie sich nicht in ein proprietäres Ökosystem einschließen und Ihre Einrichtung in Zukunft anpassen können.

Nachteile von OpenTelemetry:

• Die Einrichtung ist unglaublich komplex. Um es klar zu sagen: Dies ist kein Werkzeug, sondern ein vollwertiges technisches Projekt. Es erfordert die Bereitstellung und Konfiguration von Datensammlern, Zeitreihendatenbanken, Protokollaggregationssystemen und Visualisierungsebenen. Dies kann leicht Wochen oder sogar Monate dauern, bis es richtig funktioniert.

• Sie benötigen einen Spezialisten, um es zu betreiben. Das Erstellen aussagekräftiger Dashboards erfordert ein tiefes Verständnis von Abfragesprachen wie PromQL oder LogQL. Dies liegt oft außerhalb der Fähigkeiten der Engineering Manager oder Teamleiter, die die Einblicke tatsächlich benötigen.

• Es sagt Ihnen nur, was passiert ist, nicht warum. Ein OTel-Stack ist fantastisch darin, Ihnen Rohdaten zu zeigen (z. B. "wir haben letzte Woche 10 Millionen Tokens verbraucht"). Aber er bietet keine qualitativen Einblicke in die Gründe für diese Nutzung oder wie die Arbeitsabläufe, die dazu geführt haben, verbessert werden können.

Dieses Video erklärt, wie man ein unternehmenstaugliches System zur Überwachung von Claude Code mit OpenTelemetry und SigNoz einrichtet.

Methode 3: Integrierte KI-Plattformen mit eingebauter Observability

Die ersten beiden Methoden behandeln das Monitoring als ein Add-on, etwas, das man an ein Tool anbaut, nachdem man es bereits verwendet. Aber was wäre, wenn Observability von Anfang an ein Kernmerkmal wäre? Dies ist der Ansatz, den integrierte KI-Plattformen verfolgen. Schließlich ist die Überwachung eines Entwickler-Tools eine Sache, aber die Überwachung der KI-Agenten, auf die Ihre Kunden und internen Teams täglich angewiesen sind, erfordert eine völlig andere Lösung.

Plattformen wie eesel AI bieten komplette KI-Lösungen wie Support-Agenten, Copiloten und Chatbots mit leistungsstarken Analysen und Berichten, die von Anfang an integriert sind.

Der Ansatz von eesel AI stellt das Monitoring auf den Kopf:

• Sie können in Minuten statt Monaten loslegen. Vergessen Sie komplexe OTel-Konfigurationen und Abfragesprachen. Das Analyse-Dashboard in eesel AI funktioniert automatisch, sobald Sie Ihren Helpdesk oder Ihre Wissensquellen verbinden.

• Die Berichte haben tatsächlich eine geschäftliche Bedeutung. Die Dashboards gehen über einfache Token-Zählungen hinaus. Sie sind darauf ausgelegt, Ihnen geschäftliche Einblicke zu geben, wie zum Beispiel das Aufzeigen von Lücken in Ihrer Wissensdatenbank, die Identifizierung der wichtigsten Kundenprobleme, die sich perfekt für die Automatisierung eignen, und sogar die Vorhersage von Lösungsraten.

• Sie können sehen, was es tun wird, bevor Sie den Schalter umlegen. Bevor Sie Ihren KI-Agenten überhaupt aktivieren, kann eesel AI eine Simulation mit Tausenden Ihrer vergangenen Tickets durchführen. Dies gibt Ihnen eine genaue Vorschau darauf, wie effektiv er sein wird und wie Ihr ROI aussehen könnte – etwas, das kein lokales Tool oder keine generische Observability-Plattform leisten kann.

Jenseits der Überwachung von Claude Code: Monitoring von KI für Support-Teams

Die Kopfschmerzen bei der Überwachung von Claude Code sind eigentlich nur eine kleine Version einer viel größeren Herausforderung, der sich Führungskräfte in den Bereichen Support, IT und Operations gegenübersehen, wenn sie KI-Agenten einsetzen. Diese Führungskräfte benötigen Antworten auf kritische Geschäftsfragen, für die auf Entwickler ausgerichtete Tools einfach nicht konzipiert sind:

• Was ist der wahre ROI unseres KI-Support-Agenten?

• Welche Kundentickets werden erfolgreich automatisiert und welche schlagen immer wieder fehl?

• Wie können wir die Lücken in unserer Dokumentation finden und schließen, die dazu führen, dass unsere KI aufgibt und Tickets an menschliche Agenten eskaliert?

An diesem Punkt stoßen generische Überwachungstools an ihre Grenzen. Ein Grafana-Dashboard kann Ihnen die API-Latenz anzeigen, aber es kann Ihnen nicht sagen, dass Ihre KI Schwierigkeiten hat, weil Ihre Onboarding-Dokumente veraltet sind. Sie benötigen eine Plattform, die die Leistung der KI direkt mit Ihren Geschäftsabläufen verbindet.

Eine Plattform wie eesel AI ist speziell dafür entwickelt worden. Sie vereint Ihr gesamtes Geschäftswissen, von Zendesk-Tickets und Makros über Confluence-Seiten bis hin zu Google Docs, um Ihrer KI das vollständige Bild zu geben. Ihre anpassbare Workflow-Engine und das integrierte Berichtswesen geben Ihnen die volle Kontrolle und Sichtbarkeit über Ihre KI-Operationen. Außerdem ist die Preisgestaltung transparent und vorhersehbar, ohne überraschende Gebühren pro Lösung, die Sie dafür bestrafen, dass Sie erfolgreich mehr Arbeit automatisieren.

Das Ziel verschiebt sich von der reinen Überwachung eines Tools hin zur aktiven Verwaltung und Verbesserung eines gesamten KI-gestützten Geschäftsbereichs.

Das richtige Werkzeug zur Überwachung von Claude Code wählen

Letztendlich beginnt die Beherrschung Ihrer Claude-Code-Nutzung damit, einen klaren Überblick über das Geschehen zu haben. Die richtige Methode hängt wirklich nur von Ihren Bedürfnissen ab.

1. Lokale Tools: Ideal für einen einzelnen Entwickler, der nur eine schnelle Echtzeitüberprüfung seiner persönlichen Nutzung benötigt, um diese frustrierenden Limits zu vermeiden.

2. OTel-Stacks: Die richtige Wahl für Plattform-Engineering-Teams, die eine tiefgehende, benutzerdefinierte Beobachtbarkeit darüber benötigen, wie Entwickler-Tools im gesamten Unternehmen verwendet werden, und die über die Ressourcen verfügen, ein solches System aufzubauen und zu warten.

3. Integrierte Plattformen: Die ideale Lösung für Führungskräfte, die einen gesamten KI-gesteuerten Betrieb wie den Kundensupport verwalten, überwachen und optimieren müssen, mit umsetzbaren Erkenntnissen und ohne den Einrichtungsaufwand.

Während die Überwachung der Nutzung der erste Schritt ist, besteht das eigentliche Ziel darin, Erkenntnisse zu gewinnen, die die Leistung verbessern, den Wert nachweisen und bessere Geschäftsergebnisse erzielen.

Wenn Sie bereit sind, über die grundlegende Nutzungsverfolgung hinauszugehen und echte, umsetzbare Einblicke in Ihre Kundenservice-KI zu erhalten, erfahren Sie, wie eesel AI sofort einsatzbereite Berichte, Simulationen und Workflow-Automatisierung bietet, um Ihnen die Kontrolle zu geben. Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion.