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OptimToken MCP

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by OptimNow

OptimToken MCP

OptimNow에서 제작했습니다. AI 어시스턴트에게 모델이나 인스턴스의 실제 비용이 얼마인지 물어보면, 학습 데이터에서 기억한 숫자 대신 날짜가 표시되고 출처가 있는 수치를 받아보세요.

CI MCP Server ChatGPT Apps Node Prices ![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg GitHub Stars


30초 만에 연결하기

서버는 호스팅되어 있으므로 설치할 것이 없습니다.

https://ai-pricing-hub-mcp-9604f763.alpic.live/

클라이언트

추가 방법

claude mcp add --transport http optimtoken https://ai-pricing-hub-mcp-9604f763.alpic.live/

설정 → 커넥터 → 사용자 지정 커넥터 추가, 위 URL을 붙여넣기

설정 → 커넥터 → 추가, URL을 붙여넣기. 비교 결과는 대화형 위젯으로 렌더링됩니다

해당 URL을 가리키는 HTTP MCP 서버 항목 추가

그런 다음 그냥 물어보세요:

"우리는 월 20만 건의 지원 티켓을 보내는데, 각각 약 1,500개의 입력 토큰이 사용됩니다. 유로당 최고의 품질을 제공하는 모델은 무엇이고, 비용은 얼마나 될까요?"


Related MCP server: CloudCost MCP Server

왜 이런 것이 필요한가

모델 가격은 매주 바뀌는데, 언어 모델이 알고 있는 가격은 학습 데이터가 잘린 시점에 고정되어 있습니다. 모델에게 Claude나 GPT의 비용을 물어보면 몇 달 전에는 사실이었던 확신에 찬 답변을 받게 되며, 날짜도 없고 검증할 방법도 없습니다. 클라우드 인스턴스 요금도 마찬가지인데, 여기에 더해 아무도 외우지 못할 정도로 지역별로 다릅니다.

이 서버는 기억에 의존하는 대신 조회를 사용합니다:

  • 기억한 가격이 아닌 실시간 가격. 모든 LLM 수치는 250개 이상의 모델을 추적하고 매일 갱신되는 OptimToken 카탈로그에서 가져옵니다.

  • 수정된 가격. OptimToken은 확정된 가격 아카이브, 벤더 가격 페이지와 대조하여 검증된 오버라이드 테이블, 그리고 업스트림 피드가 가끔 게시하는 반값 및 두 배 가격 변동에 경보를 울리는 이상 징후 검사를 유지합니다. 이 서버는 가격을 자체적으로 재계산하는 대신 해당 카탈로그에 질의합니다.

  • 백만 토큰당 비용이 아닌 요청당 비용. 토큰당 가격 비교는 실제로 지불하는 것을 숨깁니다. 도구는 사용자의 토큰 형태, 캐시 적중률 및 배치 자격을 적용하여 요청당 및 월별 수치를 반환합니다.

  • 모든 답변에는 출처가 포함됩니다. 어떤 계층이 응답했는지, 가격이 검증되었는지 여부가 표시됩니다.


도구

도구

답변하는 내용

compare-llm-models

"무엇이 있나요?" 가격, 품질(Chatbot Arena ELO), 효율성 및 기능을 기준으로 카탈로그를 탐색하고 필터링하며, 라이선스에서 자체 호스팅 가능 여부를 확인할 수 있습니다.

recommend-llm-model

"그냥 어떤 건지 알려줘." 제약 조건(예산, 최소 ELO, 필수 기능, 자체 호스팅 가능 여부) 하에서 하나의 워크로드에 대한 상위 3개 순위를 제공하며, 각 항목에 제약 조건별 충족 또는 위반 여부를 증거로 제시합니다. 과도하게 제약된 쿼리는 가장 근접한 후보를 그렇게 표시하여 반환합니다.

compare-models-side-by-side

"이 특정 모델들은 어떻게 비교되나요?" 선택한 월간 볼륨에서 2~4개의 지정된 모델을 8가지 사용 사례 프로필 전반에 걸쳐 비교하고, 각각의 목록 및 최적화 비용을 제공합니다.

estimate-llm-cost

"이것이 월간 비용으로 얼마나 될까요?" 자체 볼륨, 토큰 형태, 캐시 적중률 및 배치 자격에 대한 요청당 및 월간 비용을 제공합니다.

compare-compute-pricing

"어떤 환경에서 실행해야 할까요?" AWS, Azure, GCP, OCI, OVH, DigitalOcean 및 Alibaba의 컴퓨트 인스턴스 요금을 지역 및 카테고리별로 비교합니다.

다섯 가지 도구 모두 읽기 전용이며 자격 증명이 필요하지 않습니다. 전송하는 어떤 것도 저장되지 않습니다.

사용 사례 프로필에는 현실적인 토큰 형태가 포함되어 있어 직접 만들 필요가 없습니다: 지원 티켓, 지식 Q&A, 회의 요약, 마케팅 콘텐츠, 코딩 작업, 송장 처리, 통화 요약, 에이전트 워크플로.


숫자의 출처

optimtoken.optimnow.io가 단일 진실 공급원입니다. 이 사이트에 도달할 수 없으면 서버는 실패하는 대신 계층적으로 성능을 저하시키며, 사용된 계층을 명시합니다.

도구

계층 1

계층 2

계층 3

LLM 도구

GET /api/llm-models

OpenRouter 직접 연결

임베디드 스냅샷

컴퓨트 도구

GET /api/pricing?region=

사용 불가

임베디드 스냅샷 (137행)

계층 2와 3은 수정되지 않은 가격을 제공합니다, 그리고 이것은 들리는 것보다 더 중요합니다. 업스트림 피드가 한 번 프런티어 모델을 실제 정가의 절반으로 게시한 적이 있는데, 이는 그로부터 파생된 모든 월간 수치를 절반으로 줄였습니다. 따라서 모든 응답에는 pricesVerified가 포함된 provenance 객체가 포함되며, 하위 계층은 답변 상단에 공지사항을 표시합니다. 폴백은 조용히 정확성을 떨어뜨려서는 안 됩니다.

계층 1은 카탈로그가 자체적으로 최신 업스트림 데이터를 제공 중이라고 보고할 때만 허용됩니다. 사이트가 자체 폴백 상태에 있으면 수정 사항이 포함되지 않으며, 이 서버는 그에 따라 처리합니다.


로컬 개발

**Node.js 24+**가 필요합니다.

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

정적 폴백 카탈로그는 일정에 따라가 아니라 수동으로 갱신됩니다:

npm run refresh-fallback

수동이므로 계층 3 응답을 신뢰하기 전에 dataAsOf를 확인하세요. 갱신되지 않은 폴백은 조용히 오래된 상태가 됩니다.

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

Skybridge로 구축되었으며 Alpic에 배포되었습니다.


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OptimToken

웹 앱. 동일한 카탈로그, 전체 UI, AI 어드바이저 및 공개 JSON API를 제공합니다.

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finops-mcp-resources

클라우드 비용 작업을 위한 MCP 서버, 튜토리얼 및 클라이언트 가이드.


라이선스

MIT 라이선스로 배포됩니다.

이 서버가 제공하는 가격은 제3자 소스에서 가져온 것이며 보증 없이 있는 그대로 제공됩니다. 지출을 확정하기 전에 벤더 가격 페이지에서 확인하세요.


자체 AI 또는 클라우드 청구서에 대해 궁금한 점이 있으신가요? OptimNow에 문의하세요.

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
A
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
1Releases (12mo)
Commit activity

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