আমার LLM gebruiker's অডিট: SQLite, OpenCode, Ollama Cloud, এবং কেন আমার প্রো সাবস্ক্রিপশন বিশ্বজিৎ বাজারকে ফুটিয়ে দিচ্ছে?

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam defaultFontSize 12

title সরলীকৃত স্কিম — OpenCode SQLite
entity "সেশন" as S {
  * id : TEXT
  --
  * model : TEXT (JSON)
  * cost : REAL
  * tokens_input : INTEGER
  * tokens_output : INTEGER
  * tokens_reasoning : INTEGER
  * tokens_cache_read : INTEGER
  * tokens_cache_write : INTEGER
  * time_created : INTEGER
  * project_id : TEXT
}

entity "বার্তা" as M {
  * id : TEXT
  --
  * session_id : TEXT <<FK>>
  * data : TEXT (JSON)
  * time_created : INTEGER
}

entity "প্রকল্প" as P {
  * id : TEXT
  --
  * worktree : TEXT
  * name : TEXT
}

S ||--o{ M : "session_id"
S }o--|| P : "project_id"

note right of S
সেশন টেবিল সংগ্রহ করে
টোকেন + খরচ + মডেল।
এটি আমাদের প্রবেশ বিন্দু
প্রধান।
end note

note right of M
ব্যক্তিগত বার্তা।
ডেটা ফিল্ড ধারণ করে
ব্যবহৃত মডেল (ফরম্যাট JSON)
যদিও সেশন পরিবর্তন হয়
মডেলের চলমান পথ।
end note

@enduml

{
  "id": "deepseek-v4-pro:cloud",
  "providerID": "ollama-cloud",
  "variant": "default"
}

const { DatabaseSync } = require('node:sqlite');
const db = new DatabaseSync(
  `${process.env.HOME}/.local/share/opencode/opencode.db`,
  { readonly: true }
);

// 1. Statistiques globales
const global = db.prepare(`
  SELECT
    COUNT(*) as sessions,
    SUM(tokens_input) as total_input,
    SUM(tokens_output) as total_output,
    SUM(tokens_reasoning) as total_reasoning,
    SUM(tokens_cache_read) as total_cache_read,
    SUM(cost) as total_cost
  FROM session
`).get();

// 2. Ventilation par modèle et fournisseur
const byModel = db.prepare(`
  SELECT
    json_extract(model, '$.id') as model_id,
    json_extract(model, '$.providerID') as provider,
    COUNT(*) as sessions,
    SUM(tokens_input) as total_input,
    SUM(tokens_output) as total_output,
    SUM(cost) as total_cost
  FROM session
  WHERE model IS NOT NULL
  GROUP BY model_id, provider
  ORDER BY SUM(tokens_input) DESC
`).all();

// 3. Par mois
const monthly = db.prepare(`
  SELECT
    strftime('%Y-%m', datetime(time_created/1000, 'unixepoch')) as month,
    COUNT(*) as sessions,
    SUM(tokens_input) as total_input,
    SUM(tokens_output) as total_output,
    SUM(cost) as total_cost
  FROM session
  WHERE time_created IS NOT NULL
  GROUP BY month
  ORDER BY month
`).all();

// 4. Messages par modèle (détection des changements intra-session)
const msgByModel = db.prepare(`
  SELECT
    json_extract(m.data, '$.model.providerID') as provider,
    json_extract(m.data, '$.model.modelID') as model_id,
    COUNT(*) as messages
  FROM message m
  WHERE json_extract(m.data, '$.model') IS NOT NULL
  GROUP BY provider, model_id
  ORDER BY COUNT(*) DESC
`).all();

console.log({ global, byModel, monthly, msgByModel });
db.close();

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam defaultFontSize 12

title মাসিক বিবর্তন — টোকেন inp​ut
rectangle "মার্চ ২০২৬\n9 সেশন\n৩৭,৭M টোকেন" as MARS #FFE082
rectangle "এপ্রিল ২০২৪\n৪৮৬ সেশন\n১,৩³ Md টোকেন" as AVR #81C784
rectangle "মে ২০২৬\n৫২৭ সেশন\n১,২৫ Md টোকেন" as MAI #64B5F6

MARS -right-> AVR : ×৩৫
AVR -right-> MAI : স্থির (বর্তমান সময়)

note bottom of MAI
মে ১৮ তারিখ পর্যন্ত গণ্য করা হয়েছে।
পূর্ণ মাসের অনুমান : ~২,১ Md টোকেন যদি প্রবীতি বজায় থাকে।
end note
@enduml

Modèles utilisés dans les messages (ollama-cloud provider) :
├─ deepseek-v4-pro      1 441 msgs  (32%)
├─ qwen3.5:397b         1 217 msgs  (27%)
├─ glm-5.1                712 msgs  (16%)
├─ kimi-k2.6:cloud        634 msgs  (14%)
├─ qwen3-coder:480b       414 msgs   (9%)
├─ gpt-oss:20b             34 msgs  (0,8%)
├─ qwen3-coder-next        27 msgs  (0,6%)
└─ gemma4:31b               7 msgs  (0,2%)

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam defaultFontSize 11

title প্রাক্কলিত মাসিক খরচ — ২২০M ইনপুট + ১.৯M আউটপুট
rectangle "Ollama Cloud Pro\n~২০€" as OC #4CAF50
rectangle "Gemini Flash\n\$৬৯" as GF #8BC34A
rectangle "DeepSeek promo\n\$৯৮" as DSP #FFC107
rectangle "GPT Mini\n\$১৭৪" as GM #FF9800
rectangle "Claude Haiku\n\$২৩০" as CH #FF5722
rectangle "HF/Novita\n\$৩৭৪" as HF #F44336
rectangle "DeepSeek normal\n\$৩৯০" as DSN #F44336
rectangle "GPT 5.4\n\$৫৭৯" as G4 #D32F2F
rectangle "Claude Sonnet\n\$৬৮৯" as CS #D32F2F
rectangle "Claude Opus\n\$১,১৪৮" as CO #B71C1C
rectangle "GPT 5.5\n\$১,১৫৭" as G5 #880E4F

note bottom of OC
DeepSeek V4 Pro 1.6T MoE
+ সম্পূর্ণ ক্যাটালগে অ্যাক্সেস
Ollama Cloud (Qwen, GLM, Kimi...)
সাবস্ক্রিপশনের সাথে অন্তর্ভুক্ত
end note
@enduml