关于 Agent Cost Hub
Agent Cost Hub 是用于查询 LLM 价格并估算 AI Agent 月度成本的只读 MCP 服务。它提供模型对比和工作负载预设,价格列表每日核验。
主要功能
- 01查询 79 个模型的价格
- 02按工作负载估算月度成本
- 03对比 2 至 5 个模型
- 04按预设查找低成本模型
- 05筛选和搜索模型列表
适用场景
- 01估算编码 Agent 的月度支出
- 02比较 RAG 聊天机器人的模型成本
- 03为指定工作负载寻找低成本模型
MCP 相关
通过远程 Streamable HTTP 端点 https://agentcosthub.com/mcp 提供只读工具,无需登录或 API 密钥。MCP 客户端可查询价格、比较模型并估算成本。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://agentcosthub.com/mcpclaude mcp add --transport http com-agentcosthub-agent-cost-hub https://agentcosthub.com/mcp{"mcpServers":{"com-agentcosthub-agent-cost-hub":{"type":"http","url":"https://agentcosthub.com/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"com-agentcosthub-agent-cost-hub":{"type":"http","url":"https://agentcosthub.com/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"com-agentcosthub-agent-cost-hub":{"type":"http","url":"https://agentcosthub.com/mcp"}}}{"mcpServers":{"com-agentcosthub-agent-cost-hub":{"serverUrl":"https://agentcosthub.com/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
Agent Cost Hub MCP 服务
一个免费的只读 MCP 服务,让 AI 助手(Claude、Cursor 和其他 MCP 客户端)回答:“这个 AI Agent 每月要花多少钱?”
它使用与 agentcosthub.com 相同的价格列表和公式。价格列表涵盖 79 个模型,并且每天核查一次。
- 端点:
https://agentcosthub.com/mcp(Streamable HTTP,无需登录,无需 API 密钥) - 设置页面: https://agentcosthub.com/mcp/
- 官方 MCP Registry:
com.agentcosthub/agent-cost-hub - 此服务不调用模型,无需密钥,也不会存储你的查询。
连接
Claude(claude.ai:Pro、Max、Team)
设置 → 连接器 → 添加自定义连接器 → 粘贴 https://agentcosthub.com/mcp → 选择 无需登录。
Claude Desktop(claude_desktop_config.json;Desktop 使用 stdio,因此通过 mcp-remote 桥接):
{ "mcpServers": { "agentcosthub": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://agentcosthub.com/mcp"] } } }
Cursor(~/.cursor/mcp.json):
{ "mcpServers": { "agentcosthub": { "url": "https://agentcosthub.com/mcp" } } }
然后可以询问,例如:“编码 Agent 最便宜的模型是什么?” 或 “比较一下 Claude Sonnet 5.5 和 GPT-5 用于 RAG 聊天机器人的效果。”
工具
| 工具 | 功能 |
|---|---|
list_models | 列出模型及其每 1M 输入/输出/缓存 Token 的价格(可按提供商筛选、搜索或查看热门模型) |
get_model_price | 查询一个模型的价格,以及月度 Agent 成本示例 |
estimate_cost | 根据 preset 或你提供的数据,估算一个模型的月度成本 |
compare_models | 针对一种工作负载并排比较 2–5 个模型 |
cheapest_models_for | 查找适用于预设或自定义工作负载的最便宜模型 |
预设
| 预设 | 每次调用的输入/输出 Token 数 | 调用量 | 步数 | 缓存比例 |
|---|---|---|---|---|
chatbot | 800 / 300 | 每天 1,000 次调用 | 1 | 0% |
rag | 4,000 / 400 | 每天 500 次调用 | 1 | 0% |
coding_agent | 20,000 / 1,500 | 每天 50 项任务 | 15 | 50% |
research_agent | 8,000 / 1,000 | 每天 100 项任务 | 10 | 50% |
公式
steps × (in × (1−cached%) × in_price + in × cached% × cached_price + out × out_price) ÷ 1M × calls/day × 30
估算采用标价,不计缓存写入费用。每个结果都包含 prices_last_verified 和指向对应 agentcosthub.com 页面链接。
输出示例(实时数据,2026 年 11 月 2 日)
cheapest_models_for { "preset": "coding_agent" },前 5 名:
| 模型 | 月度费用 | 每项任务费用 |
|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5 | $41.63 | $0.028 |
| Llama 4 Maverick | $75.46 | $0.050 |
| DeepSeek V4.1 Flash | $109 | $0.073 |
| GPT-5 Mini | $129 | $0.086 |
| Mistral Large 4 | $244 | $0.163 |
estimate_cost { "model": "anthropic/claude-opus-5.5", "preset": "coding_agent" } → $1,620/月。将 "cached_percent": 90 设为 90 后,费用降至 $936/月。
精简后的原始响应如下:
{
"workload": { "input_tokens": 20000, "output_tokens": 1500, "calls_per_day": 50,
"steps_per_task": 15, "cached_percent": 50, "preset": "coding_agent" },
"ranking": [ { "model": "anthropic/claude-haiku-5.5", "name": "Claude Haiku 5.5",
"monthly_usd": 41.625, "monthly": "$41.63", "per_task_usd": 0.02775,
"page": "https://agentcosthub.com/models/anthropic--claude-haiku-5.5/" } ],
"prices_last_verified": "2026-11-02",
"source": "https://agentcosthub.com"
}
价格会有变动,因此这些数字只是一个快照。实时调用始终会返回当前数据。
在终端中试用:
curl -s https://agentcosthub.com/mcp -H 'content-type: application/json' \
-H 'accept: application/json, text/event-stream' \
-d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"cheapest_models_for","arguments":{"preset":"chatbot"}}}'
或者使用 MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli https://agentcosthub.com/mcp --transport http --method tools/list
仓库结构
src/mcp-core.mjs是使用 JSON-RPC 编写的 MCP 服务,不依赖 SDK。它是源代码参考:导入 agentcosthub.com 网站构建中的价格数据和公式,这些内容不在此仓库中。dist/mcp-core.js是一个自包含的打包文件,其中包含价格快照。托管端点始终使用当前版本。src/worker.mjs和src/wrangler.toml是可选的独立 Cloudflare Worker。server.json是 MCP Registry 清单。
备注
- 结果仅供估算。更便宜的模型不一定能力更强,因此请在自己的任务上测试。
- AI 工具协助构建了此项目,并且每项价格都经过提供商官方页面核查。
- 欢迎提交问题和建议。你也可以发送邮件至 [email protected]。
采用 MIT 许可。由 Agent Cost Hub 制作。
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。