Claude Code 팀 사용량 확인, Team 플랜에선 API가 없습니다 (그래서 직접 만들었다)

관리자의 질문

팀에서 Claude Code(클로드 코드)를 쓰기 시작하면 개발 리더 입장에서 반드시 마주치는 질문이 있다.

"누가, 얼마나, 어떤 모델로 쓰고 있지? 그리고 잘 쓰고 있는 건가?"

나도 이 질문에 수치로 답하고 싶었다. 사실 몇 달 전에 한 번 시도했다가 포기한 적이 있다. 그때는 "뭔가 API가 있겠지" 하고 문서를 뒤지다가 흐지부지됐는데, 이번에 제대로 파보니 포기했던 이유가 명확해졌다. Team 플랜에는 사용량 API가 없다.

잠깐: Console 조직과 Team 플랜은 다른 것이다

여기서 헷갈리기 쉬운 게 있다. 나도 처음엔 몰랐다. Anthropic에서 Claude를 "회사로" 쓰는 방법이 두 갈래다:

• Console 조직 (API 종량제) — platform.claude.com에서 관리. sk-ant-... API 키를 발급받아 쓴 토큰만큼 과금된다. 자체 서비스에 Claude API를 붙이는 회사들이 쓰는 방식이고, Claude Code도 API 키로 로그인해서 쓸 수 있다.
• 구독 플랜 (claude.ai 계정) — Pro/Team/Enterprise. 인당 월정액이고, Claude Code에 claude.ai 계정으로 로그인해서 쓴다. 팀원들이 "로그인 창에서 카카오/구글 계정처럼 클로드 계정으로 로그인"한다면 이쪽이다.

우리 팀은 Team 플랜(구독)이다. 그리고 사용량 API는 이 구분에 따라 갈린다 — 관리 도구는 대부분 Console 쪽에 몰려 있다.

공식 경로 확인: 세 가지 다 막힌다

Anthropic 문서에 사용량 관련 API는 두 종류가 있다. 결론부터 표로:

방법	대상	Team 플랜에서
Admin API (/v1/organizations/usage_report/...)	Console(API 종량제) 조직	❌ Admin 키 발급 자체가 불가
Enterprise Analytics API (/v1/organizations/analytics/...)	Enterprise 플랜	❌ Team은 대상 아님
claude.ai 관리자 대시보드	Team/Enterprise	△ 화면으로만, export·API 없음

Admin API 키는 Console 조직의 관리자만 발급할 수 있고, Analytics API 키는 Enterprise의 Primary Owner만 만들 수 있다. Team 구독 조직은 어느 쪽에도 해당하지 않는다. 즉 Team 플랜 관리자가 팀 사용량을 코드로 뽑을 공식 방법은 (2026년 9월 기준) 없다.

반전: 데이터는 이미 각자 PC에 전부 있다

그런데 Claude Code는 모든 세션을 로컬에 JSONL로 남긴다.

맥/리눅스:  ~/.claude/projects/<프로젝트별 폴더>/<세션ID>.jsonl
윈도우:     C:\Users\<이름>\.claude\projects\...

파일을 열어보면 어시스턴트 응답마다 이런 레코드가 있다 (필요한 부분만 발췌):

{
  "type": "assistant",
  "timestamp": "2026-09-25T11:42:03.512Z",
  "message": {
    "id": "msg_01...",
    "model": "claude-opus-4-8",
    "usage": {
      "input_tokens": 512,
      "output_tokens": 2048,
      "cache_creation_input_tokens": 12000,
      "cache_read_input_tokens": 480000
    }
  }
}

모델명과 토큰 4종(입력/출력/캐시 쓰기/캐시 읽기)이 다 있다. 이걸 집계해서 API 정가로 환산하면 "이 사용량을 API로 썼다면 얼마"가 나온다. Team은 정액제라 실제 청구액은 아니지만, 팀원 간 비교와 주간 추이를 보는 지표로는 충분하다.

집계 스크립트 (복사해서 바로 실행 가능)

표준 라이브러리만 쓰므로 파이썬만 있으면 된다. usage_check.py로 저장하고 python3 usage_check.py 실행:

#!/usr/bin/env python3
"""~/.claude/projects 로그를 집계해 일별 토큰·정가 환산 비용을 출력."""
import glob, json, os, datetime as dt
from collections import defaultdict

DAYS = 7  # 최근 N일
# (input, output) USD / 1M tokens. 캐시 쓰기 = input x1.25, 읽기 = x0.1
PRICES = {"claude-fable": (10, 50), "claude-opus": (5, 25),
          "claude-sonnet": (3, 15), "claude-haiku": (1, 5)}

since = dt.date.today() - dt.timedelta(days=DAYS)
daily = defaultdict(float); seen = set()
for p in glob.glob(os.path.expanduser("~/.claude/projects/**/*.jsonl"),
                   recursive=True):
    for line in open(p, errors="replace"):
        try: rec = json.loads(line)
        except ValueError: continue
        m, ts = rec.get("message") or {}, rec.get("timestamp", "")
        u = m.get("usage") if isinstance(m, dict) else None
        if not (u and ts) or (m.get("id"), rec.get("requestId")) in seen:
            continue
        seen.add((m.get("id"), rec.get("requestId")))
        day = ts[:10]
        if day < since.isoformat(): continue
        pin, pout = next((v for k, v in PRICES.items()
                          if (m.get("model") or "").startswith(k)), (5, 25))
        daily[day] += ((u.get("input_tokens", 0) * pin
                        + u.get("output_tokens", 0) * pout
                        + u.get("cache_creation_input_tokens", 0) * pin * 1.25
                        + u.get("cache_read_input_tokens", 0) * pin * 0.1) / 1e6)

for day in sorted(daily):
    print(f"{day}  ${daily[day]:8.2f}")
print(f"합계     ${sum(daily.values()):8.2f}  (API 정가 환산, 실청구액 아님)")

핵심 디테일 두 가지:

• 중복 제거: 스트리밍 중 같은 메시지가 여러 줄로 기록될 수 있어서 (message.id, requestId)로 dedup한다. 이거 안 하면 사용량이 뻥튀기된다.
• 캐시 토큰 가중치: 캐시 쓰기는 입력 단가의 1.25배, 캐시 읽기는 0.1배다. Claude Code는 캐시 읽기 토큰이 압도적으로 많아서(내 경우 입력 토큰의 96%가 캐시 읽기) 이걸 정가로 계산하면 수치가 완전히 왜곡된다.

팀 측정으로 확장하려면: 팀원들이 각자 이 스크립트를 돌려서 결과만 공유하면 된다. 강제하기 부담스러우면 자원자부터 — 나는 내 수치를 먼저 까고 시작했다.

실제로 돌려본 결과 (내 데이터, 최근 30일)

• 활성 24일, 세션 100여 개
• 활성일당 환산 비용: 공식 문서의 기업 배포 평균($13/활성일) 대비 약 6.7배
• 모델 비중: 최상위 모델(Fable 5)이 환산 비용의 53%, Opus 4.8이 47%
• 출장 후 몰아서 일한 2주는 평소의 3~4배 스파이크 → 기준선은 평균이 아니라 중앙값으로 잡아야 했다

이 숫자를 보고 나서야 다음 실험이 정해졌다. 비용의 절반 이상이 최고가 모델인데, 모든 작업에 그게 필요할까? — 이게 다음 글의 주제다.

함정 3개 (겪고 나서 알았다)

1. 로그는 30일 뒤 조용히 사라진다. Claude Code가 오래된 세션을 자동 정리한다. 나는 이것 때문에 지난 분기 출장 기간 데이터를 통째로 잃었다. 측정할 거면 ~/.claude/settings.json에 먼저 넣어두자: { "cleanupPeriodDays": 120 }
2. 정가 환산 ≠ 실청구액. Team은 정액제다. 이 수치는 "사용 강도" 비교용이지 회계용이 아니다. (오히려 내 환산액을 보면 구독이 얼마나 이득인지 알게 된다.)
3. 로컬 로그엔 없는 지표가 있다. 도구 수락률, 코드 라인 수 같은 건 Admin API 전용이라 Team 플랜에선 못 본다. 토큰·모델·세션 수까지가 한계다.

한 줄 정리

Team 플랜은 사용량 API가 없지만, 데이터는 각자 PC의 ~/.claude/projects에 전부 있다. 보존 기간부터 늘리고(cleanupPeriodDays), 위 스크립트로 집계하라.