Una guía completa para monitorear el código Claude en 2025

Estás en medio de una sesión de programación, en pleno estado de concentración, y de repente, sucede. Claude Code simplemente se detiene. Sin aviso, sin mensaje de error, solo silencio. Acabas de alcanzar uno de sus límites de uso invisibles y has perdido todo tu impulso. Es una experiencia frustrantemente común que detiene en seco todo tu flujo de trabajo.

El verdadero problema es que los planes Pro y Max de Anthropic funcionan con cuotas móviles que son famosamente difíciles de rastrear. Te quedas adivinando cuántos tokens te quedan o cuándo podría restablecerse tu límite, convirtiendo a un potente asistente de programación en uno impredecible. Para cualquiera que dirija un equipo de ingeniería, esta ambigüedad hace que sea casi imposible presupuestar herramientas de IA o determinar si se está obteniendo un buen retorno de la inversión (ROI).

Esta guía te mostrará las tres formas principales en que la gente está monitorizando Claude Code, desde sencillas herramientas locales hasta plataformas de observabilidad completas. El objetivo es ayudarte a encontrar la solución adecuada para recuperar el control.

¿Qué es Claude Code y por qué es tan complicado monitorizarlo?

Para aquellos que no lo han usado, Claude Code es el asistente de IA de Anthropic, creado para ayudar a los desarrolladores a escribir, depurar y entender código directamente desde su terminal. Es increíblemente capaz, pero su modelo de suscripción presenta un dolor de cabeza único cuando intentas rastrear cuánto lo estás usando.

Según lo que hemos visto en la comunidad de desarrolladores, he aquí por qué monitorizar Claude Code es tan molesto:

Finalmente he creado un monitor de tokens en tiempo real para Claude Code. Estaba harto de ir a ciegas y chocar contra el muro de uso a mitad de un sprint. Es un script básico, pero al menos ahora tengo una idea aproximada de mi consumo.

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• Límites opacos: No es como una API de pago por token donde puedes ver cada céntimo que gastas. Con las suscripciones de Claude Code, sabes que hay un límite de uso, pero no sabes exactamente cuál es ni qué tan cerca estás de alcanzarlo. No hay un panel de control o una barra de progreso para verificar.

• Ventanas de tiempo móviles: El uso a menudo se mide en bloques de cinco horas. No es un simple reinicio diario o mensual que puedas programar. Es una ventana que se mueve constantemente, lo que hace increíblemente difícil predecir cuándo se renovará realmente tu cuota. Podrías estar listo para seguir en una hora, o podrías quedarte atascado el resto de la tarde.

• Sin panel de control nativo: Anthropic no te proporciona una herramienta integrada para ver tu consumo de tokens en tiempo real. Esto deja a los desarrolladores y a sus gerentes con dos opciones: o ir a ciegas y esperar lo mejor, o buscar una solución de terceros para obtener la visibilidad que necesitan.

Esta falta de transparencia ha llevado a la comunidad de desarrolladores a crear sus propias soluciones alternativas, que generalmente se dividen en tres categorías.

Las tres formas principales de monitorizar Claude Code

Para solucionar el problema de la visibilidad, los desarrolladores han ideado una amplia gama de herramientas y flujos de trabajo. Algunas son soluciones rápidas y sencillas, mientras que otras son increíblemente potentes pero exigen una inversión de ingeniería considerable. Analicemos los tres enfoques principales.

Método 1: Herramientas CLI locales

La forma más directa de empezar a monitorizar Claude Code es con una herramienta de interfaz de línea de comandos (CLI) local. Se trata de utilidades ligeras y de código abierto que funcionan explorando los archivos de registro locales (".jsonl") que Claude Code crea en tu máquina cada vez que lo usas.

Un par de opciones populares son "ccusage", que es rápido y sencillo para generar informes, y "Claude-Code-Usage-Monitor", que te ofrece un panel de control más interactivo y en tiempo real directamente en tu terminal.

Ventajas de las herramientas CLI locales:

• Son fáciles de ejecutar. Hablamos de ejecutar un único comando directamente desde tu terminal. No hay una configuración complicada ni un servidor que aprovisionar. Simplemente descargas la herramienta, la apuntas a tu archivo de registro y obtienes una lectura instantánea. Es el tipo de solución rápida y funcional que los desarrolladores adoran para un problema inmediato.

• Obtienes feedback instantáneo. No tienes que esperar a que se genere un informe o se actualice un panel de control. Puedes ver tu consumo personal de tokens en tiempo real, lo cual es perfecto para saber cuándo podrías necesitar reducir la velocidad.

• Son gratuitas y privadas. Dado que estas herramientas son de código abierto y se ejecutan completamente en tu máquina, tus datos y fragmentos de código nunca salen de tu ordenador.

Desventajas de las herramientas CLI locales:

• Están diseñadas para una persona, no para un equipo. Un gerente no tiene forma de ver lo que está usando todo el equipo. Esto hace imposible rastrear los costos de todo el equipo, entender las tasas de adopción o ver si todos están obteniendo valor de la suscripción.

• Solo analizan una herramienta. Estas utilidades están diseñadas para Claude Code y nada más. Si tu equipo también está usando GitHub Copilot, una nueva IA para pruebas o cualquier otra herramienta, vuelves al punto de partida sin una vista centralizada.

• Son reactivas, no estratégicas. Una herramienta CLI puede decirte cuántos tokens ya has usado, pero no puede ofrecer ninguna información real. No te dirá por qué un desarrollador en particular está consumiendo tantos tokens ni destacará las lagunas de conocimiento que están obligando a tu equipo a depender demasiado de la IA.

Método 2: Monitorización empresarial con OpenTelemetry (OTel)

Para los equipos que necesitan algo con un poco más de potencia y una vista centralizada, Anthropic ofrece soporte integrado para enviar métricas y registros estandarizados a través de OpenTelemetry. Esta es prácticamente la forma "oficial" de realizar una monitorización avanzada.

Funciona configurando tu CLI de Claude Code para que envíe todos sus datos de telemetría a una plataforma de observabilidad especializada. Esto podría ser una pila autohospedada que construyas tú mismo con herramientas como Grafana, Prometheus y Loki, o un servicio gestionado como SigNoz o Honeycomb. Con esta configuración, puedes construir paneles de control detallados para rastrear docenas de métricas, desde el recuento de tokens y los costos hasta la latencia de la API y los patrones de uso.

Ventajas de OpenTelemetry:

• Es extremadamente potente. Puedes rastrear casi todos los aspectos imaginables del uso de Claude Code con un detalle increíble. Si quieres saber el tiempo de respuesta promedio para consultas relacionadas con Python los martes por la tarde, probablemente puedas crear un gráfico para ello.

• Obtienes una vista centralizada para todo el equipo. Todos los datos de cada desarrollador se pueden recopilar en un único conjunto de paneles de control. Esto brinda a los líderes una imagen completa de cómo se está utilizando la herramienta en toda la organización.

• Se basa en un estándar de la industria. OpenTelemetry es un estándar de observabilidad neutral para los proveedores y ampliamente adoptado. Esto significa que no te estás encerrando en un ecosistema propietario y puedes adaptar tu configuración en el futuro.

Desventajas de OpenTelemetry:

• Es increíblemente complejo de configurar. Seamos claros: esto no es una herramienta, es un proyecto de ingeniería en toda regla. Requiere desplegar y configurar recolectores de datos, bases de datos de series temporales, sistemas de agregación de registros y capas de visualización. Esto puede llevar fácilmente semanas o incluso meses para hacerlo bien.

• Necesitas un especialista para manejarlo. Construir paneles de control significativos requiere un profundo conocimiento de lenguajes de consulta como PromQL o LogQL. Esto a menudo está fuera de las habilidades de los gerentes de ingeniería o los líderes de equipo que realmente necesitan la información.

• Solo te dice qué pasó, no por qué. Una pila de OTel es fantástica para mostrarte métricas en bruto (por ejemplo, "usamos 10 millones de tokens la semana pasada"). Pero no ofrece ninguna información cualitativa sobre las razones detrás de ese uso o cómo mejorar los flujos de trabajo que lo provocaron.

Este video explica cómo configurar un sistema de nivel empresarial para monitorizar Claude Code usando OpenTelemetry y SigNoz.

Método 3: Plataformas de IA integradas con observabilidad incorporada

Los dos primeros métodos tratan la monitorización como un complemento, algo que se añade a una herramienta después de que ya has comenzado a usarla. Pero, ¿y si la observabilidad fuera una característica principal desde el principio? Este es el enfoque que adoptan las plataformas de IA integradas. Después de todo, monitorizar una herramienta de desarrollador es una cosa, pero monitorizar los agentes de IA de los que dependen tus clientes y equipos internos todos los días requiere una solución completamente diferente.

Plataformas como eesel AI proporcionan soluciones completas de IA, como agentes de soporte, copilotos y chatbots, con potentes análisis e informes incorporados desde el primer día.

El enfoque de eesel AI le da la vuelta a la monitorización:

• Puedes empezar en minutos, no en meses. Olvídate de las complejas configuraciones de OTel y los lenguajes de consulta. El panel de análisis en eesel AI funciona automáticamente en el momento en que conectas tu servicio de ayuda o tus fuentes de conocimiento.

• Los informes realmente significan algo para el negocio. Los paneles de control van más allá de simples recuentos de tokens. Están diseñados para darte información empresarial, como resaltar lagunas en tu base de conocimientos, identificar los principales problemas de los clientes que son perfectos para la automatización e incluso pronosticar las tasas de resolución.

• Puedes ver lo que hará antes de activarlo. Incluso antes de activar tu agente de IA, eesel AI puede ejecutar una simulación en miles de tus tickets pasados. Esto te da una vista previa precisa de cuán efectivo será y cuál podría ser tu ROI, algo que ninguna herramienta local o plataforma de observabilidad genérica puede hacer.

Más allá de monitorizar Claude Code: monitorizando la IA para equipos de soporte

Los dolores de cabeza de monitorizar Claude Code son en realidad solo una versión a pequeña escala de un desafío mucho mayor que enfrentan los líderes de soporte, TI y operaciones cuando despliegan agentes de IA. Estos líderes necesitan respuestas a preguntas críticas de negocio que las herramientas centradas en desarrolladores simplemente no están diseñadas para responder:

• ¿Cuál es el verdadero ROI de nuestro agente de soporte de IA?

• ¿Qué tickets de clientes se están automatizando con éxito y cuáles siguen fallando?

• ¿Cómo podemos encontrar y corregir las lagunas en nuestra documentación que hacen que nuestra IA se rinda y escale los tickets a agentes humanos?

Aquí es donde las herramientas de monitorización genéricas se quedan cortas. Un panel de Grafana puede mostrarte la latencia de la API, pero no puede decirte que tu IA está teniendo dificultades porque tus documentos de incorporación están desactualizados. Necesitas una plataforma que conecte el rendimiento de la IA directamente con tus operaciones comerciales.

Una plataforma como eesel AI está creada específicamente para esto. Unifica todo tu conocimiento empresarial, desde tickets y macros de Zendesk hasta páginas de Confluence y Google Docs, para darle a tu IA una visión completa. Su motor de flujo de trabajo personalizable y sus informes integrados te brindan un control y una visibilidad totales sobre tus operaciones de IA. Además, el precio es transparente y predecible, sin tarifas sorpresa por resolución que te penalicen por automatizar con éxito más trabajo.

El objetivo cambia de solo vigilar una herramienta a gestionar y mejorar activamente toda una parte de tu negocio impulsada por IA.

Elegir la herramienta adecuada para monitorizar Claude Code

En última instancia, dominar el uso de Claude Code comienza con tener una visión clara de lo que está sucediendo. El método correcto realmente depende de tus necesidades.

1. Herramientas locales: Ideales para un desarrollador en solitario que solo necesita una verificación rápida y en tiempo real de su uso personal para evitar alcanzar esos frustrantes límites.

2. Pilas de OTel: La opción correcta para los equipos de ingeniería de plataformas que necesitan una observabilidad profunda y personalizada sobre cómo se utilizan las herramientas de desarrollo en toda la empresa y tienen los recursos para construir y mantener dicho sistema.

3. Plataformas integradas: La solución ideal para los líderes de negocio que necesitan gestionar, monitorizar y optimizar una operación completa impulsada por IA como el soporte al cliente, con información procesable y sin la sobrecarga de la configuración.

Si bien monitorizar el uso es el primer paso, el objetivo real es obtener información que mejore el rendimiento, demuestre el valor e impulse mejores resultados comerciales.

Si estás listo para ir más allá del seguimiento básico del uso y obtener información verdaderamente procesable sobre tu IA de servicio al cliente, descubre cómo eesel AI proporciona informes listos para usar, simulación y automatización de flujos de trabajo para darte el control. Inicia tu prueba gratuita hoy.