.png)
Introducción
Soy usuario intensivo de Amazon Q Developer CLI y prefiero la versión de línea de comandos frente a la integración con IDE. Estoy en el plan Pro y lo pago encantado. Lo usé tanto que un día apareció el aviso de límite mensual alcanzado y que se reiniciaría el 09 01. En lugar de esperar, decidí medir por mi cuenta cuántos intercambios de chat hago por sesión. Por contexto, el modelo que usa el CLI es Claude Sonnet 4 y trabajo en macOS 15.6.1.
Construí un wrapper para contar chats
Creé un pequeño script llamado qw que actúa como envoltorio de q chat. La idea es simple: al arrancar, guarda una marca temporal; al terminar, interroga con sqlite3 la base local data.sqlite3 del cliente de Amazon Q Developer para contar cuántas respuestas del asistente se cerraron entre ambas marcas temporales. Después, guarda un registro en un CSV con fecha y hora, subcomando, directorio, número de respuestas y código de salida del proceso.
Cómo funciona a grandes rasgos
El cliente guarda las conversaciones en un archivo SQLite llamado data.sqlite3. El wrapper ejecuta q con los argumentos que le pases y, al finalizar, consulta en SQLite los elementos de la historia cuyo campo stream_end_timestamp_ms esté dentro de la ventana de ejecución. Esa cantidad equivale a respuestas completas del asistente durante esa sesión. Finalmente, añade una línea al fichero de uso en la ruta local del usuario.
Instalación y requisitos
Guarda el script con el nombre qw, dale permisos de ejecución con chmod +x qw y añade su ubicación al PATH. Necesitas tener instalado sqlite3 en tu sistema.
Uso
Ejecuta qw chat --resume en lugar de q chat --resume y conversa con normalidad. Cuando finalices con el comando de salida del chat, el wrapper mostrará cuántas respuestas se produjeron en esa sesión y lo registrará en el CSV de uso.
Resultados agregados
Los registros se acumulan en un archivo CSV en la carpeta local del wrapper. Las columnas son fecha y hora, subcomando, directorio, recuento de chats y código de salida. En mis sesiones he visto desde 0 hasta más de 100 respuestas en una sola ejecución, dependiendo de la intensidad de trabajo.
No es exacto
Este enfoque ofrece una estimación razonable, no una métrica oficial. Considero una ida y vuelta como una cuenta: escribes un prompt y el CLI devuelve una respuesta. Si una respuesta no termina de transmitirse, puede que no compute.
Cómo lo construí
Pedí a la herramienta Codex CLI de OpenAI que analizara la estructura del cliente público de Amazon Q Developer CLI y generara la consulta SQL adecuada. Detectó que la historia del subcomando q chat se almacena en data.sqlite3, comprendió la estructura y me propuso la agregación. Yo adapté los detalles a mi flujo de trabajo.
Límites del plan Pro y uso actual
Los límites exactos del plan Pro no están claramente publicados. El 2025 08 28 recibí el mensaje de límite mensual alcanzado con reinicio el 09 01, así que está claro que existe un tope. Es lógico que haya una cuota, igual que ocurre con otros agentes de IA. A día de hoy el plan de Amazon Q Developer cuesta 19 al mes.
Uso actual
Tampoco hay un contador visible dentro del producto que indique qué fracción del límite llevas consumida. Por eso este contador casero me ayuda a estimar mi consumo y a planificar mejor mis sesiones.
Pequeñas memorias con Amazon Q Developer
En junio conseguí una camiseta de Q en una promoción y me hizo mucha ilusión. En julio, con el plan gratuito, a veces se conmutaba al modelo claude 3.7 sonnet y agoté el cupo cerca del día 20. Aun así, el CLI transformó mi ciclo de vida de desarrollo de software y se volvió imprescindible. En agosto pasé al plan Pro; el alta fue un poco compleja, pero el valor para mi SDLC ha sido enorme. Eso sí, me pasé de intensivo y llegué al límite mensual.
Conclusión
Medir la actividad te permite optimizar cómo trabajas con agentes IA y priorizar tareas cuando la cuota es limitada. Si tu organización quiere llevar esta disciplina al siguiente nivel con aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio con power bi y automatización de procesos, en Q2BSTUDIO podemos ayudarte. Descubre cómo aplicamos ia para empresas y agentes IA en nuestros proyectos en nuestra página de inteligencia artificial, y cómo diseñamos arquitecturas resilientes y eficientes en la nube en nuestros servicios cloud en AWS y Azure. Nuestro objetivo es que midas, mejores y escales con datos y automatización real, desde el CLI hasta la producción.
.jpg)