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A
agentcents

agentcents

ローカル
github.com/labham-llcAI・エージェント014 週間前に更新
リポジトリ

agentcents について

agentcentsは、LLMの呼び出しやワークフローの費用を見積もるClaude Skillです。モデルを比較し、能力の基準を満たす中で最も低コストの選択肢を示します。内蔵データのほか、ローカルプロキシ稼働時は台帳の予測や記録も利用できます。

主な機能

  1. 01呼び出しとワークフローの費用を見積もり
  2. 02能力基準に照らして候補モデルを比較
  3. 03Mermaid図で費用比較を表示
  4. 04内蔵データまたはローカルプロキシの記録を利用

活用シーン

  1. 01サポートメールの日次分類費用を見積もり
  2. 02リサーチエージェントの各段階でモデルを選択

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
  "mcpServers": {
    "labham-llc-agentcents": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agentcents"
      ]
    }
  }
}
起動コマンドuvx agentcents

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境（Node.js 18 以上など）が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypiagentcents1.1.3

ツール

11

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター型必須説明
tagstringいいえ任意のタグフィルター
hoursnumberいいえ遡る時間の範囲。デフォルトは 24

詳細

agentcents — Claude 向け LLM コストコンサルティングスキル

Claude スキルを使うと、Claude が中立的な LLM コストアドバイザーになります。候補モデルごとに、あらゆる呼び出しやエージェントのワークフローにかかる費用を見積もり、タスクに必要な能力基準を満たす最も安価なモデルを特定できます。比較結果は Mermaid 図で確認でき、根拠のない単一の推定値ではなく、実態に即した幅のある見積もりを提示します。

使い方は 2 通りです。

  • 相談モード（インストール不要）： 現在のモデル価格と Intelligence Index のスコアを手作業で検証したスナップショットを内蔵しており、その情報に基づいて回答します。
  • ライブモード： agentcents プロキシがローカルで稼働している場合、このスキルは実際の台帳を使用します。事前の想定値ではなく、調整済みの予測、支出、精度を利用できます。

インストール

Claude.ai / Desktop： Settings → Capabilities → Skills → Add に進み、このフォルダー（またはパッケージ化された .skill）をアップロードします。

Claude Code： /plugin marketplace add labham-llc/agentcents-skill を実行し、続けて /plugin install agentcents@labham-skills を実行します。

あとは、次のように尋ねるだけです。

1 日に約 500 件のサポートメールを分類するとしたら、1 件あたり約 200 トークンで、費用はいくらになりますか？

5 ステップの調査エージェントを作っています。各ステップにはどのモデルを使うべきですか？

内容

SKILL.md                 — the consulting method (measure, range, bar, pick, flag instability)
assets/pricing.json      — price + capability snapshot (see _meta.verified_utc)
references/local-api.md  — live-mode reference for a locally running agentcents

スナップショットの検証日：2026-07-15（_meta.verified_utc を参照）。agentcents のリリースごとに更新されます。

このスキルの基盤となる製品

agentcents は、LLM API 呼び出しの使用量を計測し、予測を行い、予算に基づいて制限するローカルプロキシです。また、キャリブレーションページで独自の予測精度も評価します。pip install agentcents。このスキルは無料で、agentcents の無料プランも利用できます。

© Labham LLC · スキルの指示とスナップショットデータは、帰属表示を条件に再配布できます。agentcents ソフトウェア自体はプロプライエタリです（LICENSE を参照）。

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