OptimToken

OptimToken MCP

由 OptimNow 构建。询问 AI 助手某个模型或 实例的实际费用，并获得带日期和来源的数字，而不是模型 从训练数据中记住的数字。

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30 秒内完成连接

服务已托管，无需安装任何内容。

https://optimtoken-mcp.optimnow.io/mcp

请按原样粘贴，包含 /mcp，且末尾不要加斜杠。只有这种格式才会渲染小组件：主机端会检查你输入的 URL 的哈希值。

客户端	添加方法
	claude mcp add --transport http optimtoken https://optimtoken-mcp.optimnow.io/mcp
	Settings → Connectors → Add custom connector，粘贴上面的 URL
	Settings → Connectors → Add，粘贴 URL。比较结果会以交互式小组件呈现
	添加一个指向该 URL 的 HTTP MCP 服务条目

然后直接提问：

“我们每月要处理 20 万条客服工单，每条约有 1,500 个输入令牌。哪个模型的质量与欧元成本之比最高？费用是多少？”

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为什么要构建它

模型价格每周都在变化，而语言模型对价格的认知却停留在训练数据的截止时间。询问 Claude 或 GPT 的费用时，得到的答案往往十分肯定，却是几个月前才正确的数字；答案没有标注日期，也无从核实。云实例费率也是如此，而且还会因区域而异，这些差异没人能全都记住。

这个服务用查询取代记忆：

• 获取实时价格，而非记忆中的价格。 所有大模型价格数据都来自 OptimToken 目录，该目录追踪 250 多个模型， 并每日更新。
• 经过修正的价格。 OptimToken 会保留已提交的价格档案和经核验的覆盖表，并对照供应商定价页面进行检查；还会执行异常检查，在上游数据源偶尔发布价格减半或翻倍的异常变动时发出警报。此服务查询该目录，而不是自行重新推导价格。
• 按请求计算费用，而非按百万令牌计算费用。 按令牌价格进行比较会掩盖你实际支付的费用。工具会应用你的令牌用量结构、缓存命中率和批处理资格，并返回每次请求和每月的费用。
• 每个答案都附有来源信息。 包括由哪个层级提供，以及价格是否经过核验。

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工具

工具	可回答的问题
compare-llm-models	“有哪些选择？”按价格、质量（Chatbot Arena ELO）、效率和能力浏览并筛选目录，还可根据许可证查看是否支持自托管。
recommend-llm-model	“直接告诉我选哪个。”针对一种工作负载，根据你的限制（预算、最低 ELO、所需能力、是否支持自托管）给出排名前 3 的模型，并逐项列出满足或违反限制的情况作为依据。约束过多的查询会返回最接近要求的选项，并明确标注。
compare-models-side-by-side	“这几个特定模型有什么区别？”在选定的月用量下，对 2 到 4 个指定模型进行比较，涵盖全部 8 种用例配置，并列出每个模型的列表价格和优化后价格。
estimate-llm-cost	“我们每月要花多少钱？”根据你自己的用量、Token 结构、缓存命中率和批处理资格，估算单次请求和每月的费用。
compare-compute-pricing	“应该用什么来运行？”按区域和类别比较 AWS、Azure、GCP、OCI、OVH、DigitalOcean 和 Alibaba 的计算实例费率。

这 5 种工具均为只读，且无需凭证。你发送的任何内容都不会被存储。

用例配置包含了符合实际情况的 Token 结构，因此你无需自行编造： 支持工单、知识问答、会议摘要、营销内容、编码任务、 发票处理、通话摘要、Agent 工作流。

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数据来源

optimtoken.optimnow.io 是唯一可信数据源。无法访问时，服务会逐级降级而非直接失败，并说明使用了哪个层级。

工具	层级 1	层级 2	层级 3
LLM 工具	GET /api/llm-models	直接从 OpenRouter 获取	内嵌快照
计算工具	GET /api/pricing?region=	不可用	内嵌快照（137 行）

层级 2 和 3 提供的价格未经修正，这比听起来影响更大。上游数据源曾将一款前沿模型的价格报为实际标价的一半，导致基于此计算出的所有月度费用也减半。因此，每个响应都会附带一个包含 pricesVerified 的 provenance 对象，而较低层级会在答案顶部显示提示。回退机制绝不应悄悄降低数据准确性。

只有当目录报告其自身提供的是最新上游数据时，才会接受层级 1。如果网站使用的是自身的回退数据，则不会包含任何修正，本服务会据此处理。

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本地开发

需要 Node.js 24+。

npm install
npm run dev              # Skybridge dev server + MCP inspector at localhost:3000
npm test                 # schema conformance, serialisation precision, data sources
npm run build            # widgets + server

静态回退目录由人工更新，不按计划自动刷新：

npm run refresh-fallback

由于需要手动更新，在信任层级 3 的响应之前，请检查其 dataAsOf。未刷新的回退数据会在不知不觉中过时。

ai-pricing-hub-mcp/
├─ server/src/index.ts              # tool + widget registrations
├─ server/src/lib/optimtoken-api.ts # the one base URL constant, fetch and timeout discipline
├─ server/src/lib/                  # ranking, efficiency scoring, provenance, normalisation
├─ server/src/data/                 # static fallback pricing + region maps
└─ web/src/widgets/                 # React widgets rendered in the client

使用 Skybridge 构建，部署在 Fly.io 上。

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同系列的其他项目

OptimToken	Web 应用。使用相同的目录，提供完整界面、AI 顾问和公开 JSON API。
AI ROI Calculator	评估 AI 商业方案能否收回成本。使用相同的价格，并加入运行框架成本和价值建模。
cloud-finops-skills	面向 AI Agent 的 FinOps 知识：AWS、Azure、GCP、AI 推理、SaaS。
finops-mcp-resources	面向云成本工作的 MCP 服务、教程和客户端指南。

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许可证

根据 MIT 许可证 发布。

本服务提供的价格来自第三方数据源，按“原样”提供，不作任何保证。承诺支出之前，请通过供应商的定价页面核实。

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