agentcents

Name: agentcents
Author: labham-llc

本地服务

github.com/labham-llcAI 与智能体014 周前更新

代码仓库

关于 agentcents

agentcents 是用于估算 LLM 调用和工作流成本的 Claude Skill，可比较模型并找出满足能力门槛的最低成本选项。它可使用内置价格与能力数据，也可在本地代理运行时调用账本中的预测和记录。

主要功能

01估算调用和工作流成本
02按能力门槛比较候选模型
03用 Mermaid 图展示成本对比
04使用内置数据或本地代理记录

适用场景

01估算每日分类支持邮件的成本
02为研究 Agent 工作流的各步骤选择模型

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置

{
  "mcpServers": {
    "labham-llc-agentcents": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agentcents"
      ]
    }
  }
}

启动命令uvx agentcents

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包

pypiagentcents1.1.3stdio

工具

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数	类型	必填	说明
tag	string	否	可选的标签筛选条件
hours	number	否	回溯时间范围，默认值为 24

详细介绍

agentcents — Claude 的大模型成本咨询技能

一个 Claude 技能，可将 Claude 变成中立的大模型成本顾问：估算任何调用或 Agent 工作流在各候选模型上的成本，找出达到任务能力门槛的最低成本模型，并通过 Mermaid 图表查看对比——提供可信的成本范围，绝不编造虚假的精确估值。

有两种使用方式：

**咨询模式（无需安装）：**根据内置的、经过人工核验的当前模型价格和 Intelligence Index 评分快照提供答案。
**实时模式：**如果本地正在运行 agentcents 代理，此技能会使用你的真实账本，提供经过校准的预测、支出和准确率，而非先验估计。

安装

**Claude.ai / Desktop：**进入 Settings → Capabilities → Skills → Add → 上传此文件夹（或打包好的 .skill）。

**Claude Code：**运行 /plugin marketplace add labham-llc/agentcents-skill 然后运行 /plugin install agentcents@labham-skills

之后只需提出类似这样的问题：

每天对大约 500 封支持邮件进行分类，每封约 200 个令牌，费用是多少？

我正在构建一个 5 步的研究 Agent——每一步应该使用哪个模型？

包含内容

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

快照核验日期：2026-07-15（见 _meta.verified_utc）——每次发布 agentcents 时更新。