关于 TokenZero
TokenZero 提供降低 LLM 成本的工具,包括本地静态审计器和网关。其 MCP 服务帮助编码 Agent 检查 Token 浪费、比较模型价格,并整理适合缓存的请求体。
主要功能
- 01本地静态 Token 浪费审计
- 02模型价格与套利估算
- 03适合缓存的请求体优化
- 04CLI 网关配置与用量检查
- 05Pull request 成本差异检查
适用场景
- 01审计代码库中的 Token 浪费
- 02比较任务可用的模型选项
- 03检查 Pull request 中的成本变化
- 04将项目接入 TokenZero 网关
MCP 相关
stdio MCP 服务提供本地代码库审计和模型套利工具,并通过 TokenZero 服务优化请求体。优化工具会将提供的请求体发送到该服务。
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://tokenzero.sh/mcpclaude mcp add --transport http tokenzero-ai-tokenzero https://tokenzero.sh/mcp{"mcpServers":{"tokenzero-ai-tokenzero":{"type":"http","url":"https://tokenzero.sh/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"tokenzero-ai-tokenzero":{"type":"http","url":"https://tokenzero.sh/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"tokenzero-ai-tokenzero":{"type":"http","url":"https://tokenzero.sh/mcp"}}}{"mcpServers":{"tokenzero-ai-tokenzero":{"serverUrl":"https://tokenzero.sh/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
TokenZero 工具
来自 TokenZero 的开源工具。TokenZero 是一个自带密钥的网关,可降低 OpenAI、Anthropic 和 Gemini 的费用。
@tokenzero/mcp是一个 stdio MCP 服务,适用于 Claude Code、Cursor、Windsurf 和 Cline:审计开放项目中的令牌浪费(在本地运行)、为模型替代方案定价,并让请求正文便于缓存。@tokenzero/cli无需更改代码即可将项目连接到网关,在本地审计 LLM 令牌浪费、显示用量并验证已签名的节省凭证。- 分析器(
src/audit-core.ts)是静态令牌浪费审计工具,CLI、托管式代码库审计和 PR 成本差异检查都会使用它。它完全在你的计算机上运行。 - 定价表(
src/pricing.ts)列出了所有估算所依据的标价,并带有版本号和日期。
审计项目
npx -y @tokenzero/cli audit # local, nothing is uploaded
npx -y @tokenzero/cli audit --json
npx -y @tokenzero/cli audit --fail-over 30 # CI gate: exit 1 above 30% recoverable
git diff origin/main | npx -y @tokenzero/cli audit --diff - --format markdown
审计使用的是静态启发式方法:它读取代码,而非流量。数字是按标价计算的估算值;只有请求经由网关转发后,才能根据网关已签名的账本核实实际节省金额。
检查内容:
- 未使用缓存指令的大型静态提示词(Anthropic 的
cache_control、OpenAI 的前缀稳定性) - 在调用位置以外定义、且没有任何缓存机制的提示词模板
- 对内容看起来属于信息提取或分类的提示词使用前沿模型
- 循环中的 LLM 调用(适合 Batch API 或共享前缀缓存的候选场景)
- 未定价或已停用的模型 ID
系统会检测库和 SDK 仓库,并降低其检查结果的优先级,因为这些仓库中的调用位置会经过调用方选择的任何内容。
检查每个拉取请求(GitHub Action)
# .github/workflows/tokenzero.yml
name: TokenZero cost check
on: pull_request
permissions: { contents: read, pull-requests: write }
jobs:
cost-check:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
with: { fetch-depth: 0 }
- uses: tokenzero-ai/tokenzero/action@v0
每个 PR 仅发布一条评论,并在每次推送时更新;不会有任何内容离开运行器。有关输入和输出,请参阅 action/README.md。
在编码 Agent 中使用(MCP)
claude mcp add tokenzero -- npx -y @tokenzero/mcp # Claude Code
{ "mcpServers": { "tokenzero": { "command": "npx", "args": ["-y", "@tokenzero/mcp"] } } }
audit_repo_token_waste 和 calculate_model_arbitrage 完全在你的计算机上运行。optimize_prompt_payload 会将你提供的请求正文发送到 TokenZero 服务(除非设置了 TOKENZERO_URL,否则使用 https://tokenzero.sh),因此请勿在其中放入机密信息。
将项目连接到网关
npx -y @tokenzero/cli init
init 会在本地进行审计、创建工作区,并在征得你同意后,将 OPENAI_BASE_URL / ANTHROPIC_BASE_URL 添加到 .env。你的提供商密钥会原样传递,且绝不会被存储。
身份验证:建议将工作区密钥作为 X-TokenZero-Key 标头发送。对于无需代码更改的设置,CLI 也可以将其嵌入基础 URL(/w/<key>/v1);请将此类 URL 视为机密信息,若发生泄露,请使用 tokenzero rotate-key。
开发
npm install
npm run build # bundles cli/bin/tokenzero.mjs (single file, no runtime deps)
npm test
许可证:Apache-2.0 · [email protected]
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。