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llm-cost-estimator

llm-cost-estimator

ローカル
github.com/waqarulwahabAI・エージェント119 週間前に更新

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

  1. 01複数モデルのコスト見積もり
  2. 02単一モデルのトークン数カウント
  3. 03モデル価格とコンテキストウィンドウの一覧
  4. 04Markdown 表と JSON の返却
  5. 05API キー不要

活用シーン

  1. 01モデル間でテキスト処理コストを比較
  2. 02プロンプトのトークン数を把握
  3. 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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"waqarulwahab-llm-cost-estimator": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llm-cost-estimator-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y llm-cost-estimator-mcp

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
npmllm-cost-estimator-mcp0.3.1

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
textstringはい測定するプロンプトまたはテキスト。
modelsarray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。
currencystringいいえ通貨ラベル(デフォルトは USD。表示のみ)。
outputTokensinteger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_tokens1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。

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。