llm-cost-estimator について
llm-cost-estimator は、Claude や Cursor などの MCP クライアント向けに、ローカルでトークン数と LLM コストを見積もるサーバーです。API キーは不要です。VS Code 拡張と計算コアを共有し、OpenAI の正確なカウントと他モデルの推定値を区別します。
主な機能
- 01複数モデルのコスト見積もり
- 02単一モデルのトークン数カウント
- 03モデル価格とコンテキストウィンドウの一覧
- 04Markdown 表と JSON の返却
- 05API キー不要
活用シーン
- 01モデル間でテキスト処理コストを比較
- 02プロンプトのトークン数を把握
- 03モデル価格とコンテキストウィンドウを確認
MCP 対応
stdio 経由で MCP クライアントに、コスト見積もり、トークン数カウント、モデル一覧のツールを提供します。
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。
ツール
3掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| text | string | はい | 測定するプロンプトまたはテキスト。 |
| models | array | いいえ | 比較するモデルキー(例:gpt-4o、claude-sonnet、gemini-2.5-pro)。省略すると適切なデフォルトセットが使われます。すべてのキーを確認するには list_models を呼び出してください。 |
| currency | string | いいえ | 通貨ラベル(デフォルトは USD。表示のみ)。 |
| outputTokens | integer | いいえ | 合計費用の計算に使用する出力/補完トークン数の想定値(デフォルトは 500)。 |
詳細
llm-cost-estimator-mcp
Claude、Cursor、または任意の MCP クライアントで、GPT-4o、 Claude、Gemini、DeepSeek、Mistral、Llama、Grok、その他25種類以上のモデルに対して、APIキーなしでローカルにトークン数を数え、LLM のコストを見積もることができる MCP(Model Context Protocol)サーバーです。
このリポジトリの LLM Cost & Token Estimator VS Code extension とまったく同じトークナイザー、料金、見積もりのコアを再利用しています。
ツール
| ツール | 説明 |
|---|---|
estimate_cost | テキストに対する複数モデルのトークン数とコストを返します。Markdown の表と構造化 JSON を返します。引数:text、models?、outputTokens?、currency?。 |
count_tokens | 1つのモデルのトークン数を返します。引数:text、model?。OpenAI は正確です(tiktoken)。それ以外は推定値として明示されます。 |
list_models | プロバイダー、料金(USD/1M)、コンテキストウィンドウを含む、すべてのモデルキーを返します。 |
⚠️ 料金は参考用の仮の値です。各プロバイダーの公式料金ページでご確認ください。OpenAI のカウントは正確ですが、それ以外のすべてのプロバイダーは OpenAI のエンコーディングを使って概算し、推定値として明示されます。
ビルド(ソースから)
サーバーは ../src にある拡張機能のコアを再利用します(そのファイルは js-tiktoken をインポートします)。そのため、まずリポジトリのルートにある依存関係をインストールしてください。
npm install # at the repo ROOT, once (provides the reused core's deps)
cd mcp-server
npm install
npm run build # -> dist/index.js
npm test # builds, then runs a real stdio MCP handshake
エンドユーザーにはこの手順は不要です。公開後は、npx -y llm-cost-estimator-mcp を実行するだけで利用できます(公開される dist/index.js は完全に自己完結しています)。
接続する
このサーバーは stdio 経由で MCP に対応しているため、任意のクライアントからサブプロセスとして起動できます。
mcp-server/dist/index.js の絶対パスを使用してください。
Claude Desktop
claude_desktop_config.json を編集します
(Windows:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json、
macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)。
{
"mcpServers": {
"llm-cost-estimator": {
"command": "node",
"args": ["C:/path/to/llm-cost-estimator/mcp-server/dist/index.js"]
}
}
}
Claude Desktop を再起動し、次のように尋ねます: 「このプロンプトのコストを GPT-4o、Claude Sonnet、Gemini で見積もってください。」
Claude Code(CLI)
claude mcp add llm-cost-estimator -- node /abs/path/to/mcp-server/dist/index.js
Cursor
~/.cursor/mcp.json(グローバル)または .cursor/mcp.json(プロジェクトごと)に追加します。
{
"mcpServers": {
"llm-cost-estimator": {
"command": "node",
"args": ["/abs/path/to/mcp-server/dist/index.js"]
}
}
}
npm 公開後(任意)
このパッケージが公開されると、クライアントはローカルでビルドせずに起動できます。
{
"mcpServers": {
"llm-cost-estimator": { "command": "npx", "args": ["-y", "llm-cost-estimator-mcp"] }
}
}
ライセンス
MIT — ../LICENSE を参照してください。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。