whichmodel-mcp

Консультант по выбору моделей для автономных агентов — получайте рекомендации по LLM с оптимизацией затрат через MCP.

whichmodel.dev отслеживает цены и возможности более 100 моделей LLM, обновляя данные каждые 4 часа. Этот MCP-сервер предоставляет эти данные, чтобы ИИ-агенты могли выбирать подходящую модель по лучшей цене для каждой задачи.

MCP Endpoint

https://whichmodel.dev/mcp

Транспорт: Streamable HTTP (спецификация MCP 2025-03-26)

Related MCP server: ToolRoute

Быстрый старт

Добавьте в конфигурацию вашего MCP-клиента:

{
  "mcpServers": {
    "whichmodel": {
      "url": "https://whichmodel.dev/mcp"
    }
  }
}

API-ключ не требуется. Установка не нужна.

Stdio (локальные клиенты)

Для MCP-клиентов, использующих транспорт stdio (Claude Desktop, Cursor и т.д.):

{
  "mcpServers": {
    "whichmodel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "whichmodel-mcp"]
    }
  }
}

Это запускает легкий локальный прокси-сервер, который перенаправляет запросы на удаленный сервер.

Инструменты

recommend_model

Получение рекомендации по модели с оптимизацией затрат для конкретного типа задачи, сложности и бюджета.

Возвращает: рекомендуемую модель, альтернативу, бюджетный вариант, оценку стоимости и обоснование.

compare_models

Прямое сравнение 2–5 моделей с дополнительными прогнозами затрат при больших объемах.

Возвращает: цены, возможности, уровни качества и прогнозируемые затраты для каждой модели.

get_pricing

Поиск необработанных данных о ценах с фильтрацией по модели, провайдеру, ценовому потолку и возможностям.

check_price_changes

Просмотр изменений цен на модели с определенной даты.

Возвращает: повышения цен, снижения, новые модели и устаревшие модели.

Интеграция с агентами

WhichModel разработан как инструмент по умолчанию в конвейерах автономных агентов. Добавьте его к любому агенту, чтобы он мог автоматически выбирать правильную модель по правильной цене для каждой подзадачи.

Системный промпт (скопировать и вставить)

Добавьте этот блок в системный промпт вашего агента:

You have access to the WhichModel MCP server for cost-aware model selection.

Before calling any LLM for a subtask, use recommend_model to pick the right model:

  recommend_model({
    task_type: "code_generation",   // chat | code_generation | summarisation | reasoning | ...
    complexity: "medium",           // low | medium | high
    estimated_input_tokens: 2000,   // optional
    estimated_output_tokens: 500,   // optional
    budget_per_call: 0.01,          // optional hard cap in USD
    requirements: {
      tool_calling: true,           // if the subtask needs tool use
    }
  })

Use the returned recommendation.model_id. The response includes cost_estimate and
reasoning so you can log why each model was chosen.

Шаблоны промптов через MCP

Сервер предоставляет встроенные шаблоны промптов, которые можно получить через prompts/get:

Получение программным способом:

{ "method": "prompts/get", "params": { "name": "cost-aware-agent" } }

Интеграции с фреймворками

• LangChain: langchain-whichmodel — цепочка WhichModelRouter

• Haystack: whichmodel-haystack — компонент WhichModelRouter

Актуальность данных

Данные о ценах обновляются каждые 4 часа из OpenRouter. Каждый ответ включает временную метку data_freshness, чтобы вы знали, насколько актуальны данные.

Ссылки

• Веб-сайт: whichmodel.dev

• MCP endpoint: https://whichmodel.dev/mcp

• Обнаружение: https://whichmodel.dev/.well-known/mcp.json

• Реестр nAIm: naim.janis7ewski.org — реестр ИИ-сервисов; просмотрите категорию LLM, чтобы найти WhichModel как источник актуальных цен и прямую ссылку на MCP endpoint