clawdboard_// codex-auto-review-Statistiken>codex-auto-review Nutzungsstatistiken
Reale Nutzungsdaten für codex-auto-review von 7 Entwicklern auf clawdboard. codex-auto-review ist an AI model tracked through clawdboard for coding usage. Alle Kosten werden aus Token-Zahlen und veröffentlichten Unknown API-Preisen geschätzt.
As of September 19, 2026 at 7:11 PM UTC, codex-auto-review ranks #21 out of 189 tracked AI coding models on clawdboard, accounting for 0.2% of total community spend. 7 developers have used codex-auto-review, generating $1.8k in estimated API cost and 3.0B tokens (327.5M input, 2.3M output). The average estimated cost per developer is $257.66 (median: $198.94). codex-auto-review has been tracked on clawdboard since May 5, 2026. Data is updated hourly from opt-in developer usage logs.Zuletzt aktualisiert: September 19, 2026 at 7:11 PM UTC · Stundlich aktualisiert · Verfolgt seit May 5, 2026
>codex-auto-review auf einen Blick
Aggregierte codex-auto-review-Nutzung über alle 7 Entwickler, die dieses Modell genutzt haben.
Geschätzte Gesamtkosten
$1.8k
0.2% der Community-Ausgaben
Tokens gesamt
3.0B
99% input / 1% output
Entwickler
7
nutzen codex-auto-review
Modell-Rang
#21
von 189 verfolgten Modellen
Detaillierte Aufschlüsselung
Durchschn. Kosten pro Entwickler
$257.66
Median: $198.94
Eingabe-Tokens
327.5M
Prompt + Kontext
Ausgabe-Tokens
2.3M
generierte Antworten
Durchschn. Kosten pro Token
$0.000001
geschätzter Mischsatz
>codex-auto-review tägliche Nutzungstrends
Wie viel geben Entwickler täglich für codex-auto-review aus? Dieses Diagramm zeigt den gleitenden 7-Tage-Durchschnitt der geschätzten täglichen Kosten und der Anzahl aktiver Nutzer. Spitzen korrespondieren oft mit neuen Versions-Releases oder Preisänderungen.
Daily codex-auto-review Usage
Last 60 days · 7-day moving average
codex-auto-review Token-Aufschlüsselung
Entwickler haben 3.0B Tokens über codex-auto-review verbraucht, aufgeteilt in 327.5M Eingabe-Tokens (Prompts, Kontext, Dateien) und 2.3M Ausgabe-Tokens (generierter Code, Erklärungen, Bearbeitungen).
Prompt-Caching hat 0 Cache-Erstellungs-Tokens und 2.6B Cache-Lese-Tokens verarbeitet. Cache-Lesevorgänge sind deutlich günstiger pro Token, was die effektiven Kosten für Entwickler mit wiederholtem Kontext reduziert.
Das höhere Eingabe-zu-Ausgabe-Verhältnis deutet darauf hin, dass Entwickler umfangreichen Kontext (Dateien, Dokumentation, Fehlermeldungen) zusammen mit ihren Prompts senden..
Was kostet codex-auto-review fürs Coden?
Basierend auf Daten von 7 Entwicklern betragen die durchschnittlichen geschätzten codex-auto-review-Nutzungskosten $257.66 pro Entwickler (gesamt). Der Median liegt bei $198.94, was die Lücke zwischen gelegentlichen und intensiven codex-auto-review-Nutzern widerspiegelt.
codex-auto-review macht 0.2% der gesamten Community-Ausgaben über alle 189 verfolgten Modelle aus und belegt Platz #21 nach geschätzten Kosten.
Dies sind geschätzte API-äquivalente Kosten, keine tatsächlichen Rechnungen. Die meisten Entwickler nutzen codex-auto-review über abonnementbasierte Tools (Claude Code, OpenCode, Codex CLI, Gemini CLI, GitHub Copilot CLI, Antigravity, Pi, Hermes, DeepSeek Harness) mit monatlicher Pauschalpreisgestaltung. Die geschätzten Kosten sind nützlich, um die Nutzungsintensität über Modelle und Entwickler hinweg zu vergleichen.
>Andere Unknown-Modelle
Vergleiche codex-auto-review mit anderen Unknown-Modellen, die auf clawdboard verfolgt werden.
codex-auto-review FAQ
Häufige Fragen zur codex-auto-review-Nutzung, Kosten und Leistungsdaten.
[01]Was kostet codex-auto-review fürs Coden?
Basierend auf Daten von 7 Entwicklern auf clawdboard betragen die durchschnittlichen geschätzten codex-auto-review-Nutzungskosten $257.66 pro Entwickler (gesamt). Der Median liegt bei $198.94. Dies sind geschätzte API-äquivalente Kosten, berechnet aus Token-Zahlen und veröffentlichten Unknown-Preisen — die meisten Entwickler zahlen monatliche Pauschalabonnements, nicht Token-basierte Abrechnung.
[02]Wie beliebt ist codex-auto-review im Vergleich zu anderen KI-Coding-Modellen?
codex-auto-review belegt Platz #21 von 189 verfolgten Modellen nach geschätzten Gesamtkosten und macht 0.2% aller Community-Ausgaben auf clawdboard aus. 7 Entwickler haben codex-auto-review genutzt. Höherwertige Modelle dominieren oft den Kostenanteil, auch bei weniger Nutzern, aufgrund höherer Token-Preise.
[03]Wofür wird codex-auto-review beim Coden verwendet?
codex-auto-review ist an AI model tracked through clawdboard for coding usage. Entwickler nutzen es über KI-Coding-Tools, die von clawdboard verfolgt werden — einschließlich Claude Code, OpenCode und Codex CLI. Das Token-Verhältnis für codex-auto-review ist 99% input / 1% output, was zeigt, wie Entwickler mit dem Modell interagieren.
[04]Woher stammen diese codex-auto-review-Nutzungsdaten?
Alle Daten stammen von Entwicklern, die ihre KI-Coding Nutzung freiwillig über clawdboard verfolgen. Das CLI liest lokale Protokolldateien von unterstützten Tools auf dem Rechner jedes Entwicklers und extrahiert aggregierte Token-Zahlen und Modellkennungen. Es werden kein Code, keine Prompts oder Gesprächesinhalte erfasst — nur Token-Zahlen und geschätzte Kosten.
[05]Wie oft werden die codex-auto-review-Daten aktualisiert?
Einzelne Entwickler synchronisieren ihre Nutzung standardmäßig alle 2 Stunden. Die aggregierten Statistiken auf dieser Seite werden stundlich neu berechnet. codex-auto-review wird auf clawdboard seit May 5, 2026 verfolgt.
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