OptimToken MCP

由 OptimNow 构建。让 AI 助手告诉你某个模型或实例的实际成本，得到的是带日期、有出处的数字，而不是模型从训练数据中记住的数字。

30 秒连接

服务器是托管的，无需安装任何东西。

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

然后直接问：

"我们每月处理 20 万张支持工单，每张约 1,500 个输入 token。哪个模型能让我每欧元获得最佳质量，成本是多少？"

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为什么存在

模型价格每周都在变化，而语言模型对价格的认知冻结在其训练截止日期。问它 Claude 或 GPT 的价格，你会得到一个自信的答案，但那是几个月前的价格，没有日期，也无法辨别。云实例费率也是如此，而且还会因地区而异，没人能记住。

这个服务器用查询取代记忆：

• 实时价格，而非记忆中的价格。 每个 LLM 数据都来自 OptimToken 目录，该目录追踪 250+ 个模型并每日刷新。

• 修正后的价格。 OptimToken 维护一个已提交的价格档案、一个与供应商定价页面核对过的已验证覆盖表，以及一个异常检查机制，用于对上游数据源偶尔发布的半价或双倍价格异常发出警报。此服务器查询该目录，而不是自行重新推导价格。

• 按请求计费，而非按百万 token 计费。 每 token 价格对比掩盖了你实际支付的东西。这些工具会应用你的 token 形态、缓存命中率和批量资格，返回每次请求和每月的费用。

• 每个答案都带有出处。 由哪个层级提供服务，以及价格是否经过验证。

工具

所有五个工具都是只读的，不需要任何凭据。你发送的任何内容都不会被存储。

用例画像 自带真实的 token 形态，所以你无需自行编造：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。

数字从哪里来

optimtoken.optimnow.io 是唯一的事实来源。当无法访问时，服务器会分层降级而不是直接失败，并说明使用了哪个层级。

第 2 层和第 3 层提供未修正的价格，这比听起来更重要。上游数据源曾以实际标价的一半发布一个前沿模型的价格，这会使基于它推导的每个月度数字减半。因此，每个响应都携带一个 provenance 对象，包含 pricesVerified，而较低层级会在答案顶部放置通知。降级不应悄悄降低正确性。

仅当目录报告其自身正在提供最新的上游数据时，第 1 层才被接受。如果该站点处于自身的降级状态，它就不携带修正，此服务器会相应处理。

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

静态降级目录是手动刷新的，而不是按计划：

npm run refresh-fallback

因为是手动的，在信任第 3 层响应之前，请检查其 dataAsOf。未刷新的降级数据会悄然过期。

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 Alpic 上。

家族其他成员

许可证

根据 MIT 许可证 发布。

此服务器提供的价格来自第三方来源，按原样提供，不附带任何保证。在承诺支出之前，请与供应商定价页面核对。

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