tierline

프롬프트를 붙여넣으세요. 실제로 어떤 모델이 실행되어야 하는지 알아보세요.

$ npx tierline "summarise these 4000 support tickets into themes, we run this nightly" -n 100000

  Gemini  Gemini 3 Flash Lite   text / minimal tier
  The floor. Routing, tagging, dedupe.

  $0.000162 per call
  at 100,000 calls a month  $16.22
  everything through Claude Opus 5  $3,033
  saves $3,017 a month, 99%

대부분의 팀은 하나의 최첨단 모델을 선택하여 모든 작업을 그 모델로 보냅니다. 이것은 AI 예산에서 가장 비용이 많이 드는 습관입니다. 프로덕션 프롬프트의 대부분은 훨씬 저렴한 모델이 동일하게 처리할 수 있는 변환 작업이기 때문입니다.

tierline은 프롬프트를 읽고, 작업에 실제로 필요한 것이 무엇인지 파악한 후, 그 기준을 충족하는 가장 저렴한 모델을 알려줍니다.

설치

npx tierline "your prompt here"

또는 클론하여 웹 UI를 실행하세요:

git clone https://github.com/jayj221/tierline.git
cd tierline
npm test
node server.js

의존성, 빌드 단계, API 키가 필요 없습니다. 모델을 호출하지 않으며, 어떤 모델을 호출해야 하는지만 결정합니다.

Related MCP server: LLM Benchmark MCP Server

등급이 결정되는 방식

네 가지 신호가 순서대로 적용됩니다.

중요도는 볼륨을 이깁니다. 매일 모든 환자 기록을 검토하는 프롬프트는 높은 볼륨과 높은 중요도를 가지며, 하한선이 승리합니다. 그 부분에서 비용을 절약하는 것은 진정한 절약이 아니기 때문입니다.

모달리티가 먼저 감지됩니다: 음성, 비디오, 이미지, 음악, 전사, 저장소, 검색 또는 일반 텍스트. 내레이션 작업에는 텍스트 모델이 제공되지 않으며, 저장소 리팩터링 작업에는 이를 담을 컨텍스트 창이 없는 모델이 제공되지 않습니다.

라이브러리

import { recommend, classify } from 'tierline';

const r = recommend('architect a multi region failover and reason through the trade-offs', {
  monthlyCalls: 2000,
});

r.pick.label          // 'Gemini 3 Pro'
r.pick.costPerCall    // 0.012829
r.task.tierName       // 'frontier'
r.economics.savedPct  // 87
r.cautions            // things the model cannot know about your situation

classify(prompt)는 작업에 대한 분석 결과만 반환하므로, 그 뒤에 자체 카탈로그를 연결하려는 경우에 사용할 수 있습니다.

MCP

등록하면 코딩 에이전트가 필요하지 않은 작업에 최첨단 토큰을 소모하기 전에 스스로 확인할 수 있습니다.

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

tierline_pick_model은 프롬프트를 받아 추천을 반환합니다. tierline_catalogue는 모델 목록을 제공합니다.

가격

가격은 src/models.js에 단일 편집 가능한 테이블로 저장되어 있습니다. 이는 백만 토큰당 USD 기준의 공시 가격이거나, 공급업체가 해당 방식으로 청구하는 경우 문자, 초, 이미지, 분 또는 트랙당 가격입니다.

이는 스냅샷일 뿐이며 실시간 피드가 아닙니다. 공급업체는 사전 통지 없이 가격을 변경하며, 협상된 엔터프라이즈 요금은 때로는 크게 다릅니다. 누군가가 출력을 기반으로 예산 결정을 내리기 전에 해당 파일을 편집하고, 백분율을 견적이 아닌 형태로 취급하십시오.

이것이 아닌 것

프록시가 아닙니다. 요청 경로에 위치하지 않으며, 키를 보유하거나 어떤 것도 전달하지 않습니다. 질문에 답하고 그대로 비켜섭니다.

데이터 레지던시, 보존 조건, 공급업체 승인 또는 속도 제한을 모델링하지 않습니다. 이러한 규칙은 가격과 관계없이 모델을 제외하며, tierline은 경고에서 그렇게 말하고 그렇지 않은 척하지 않습니다.

분류기는 훈련된 모델이 아닌, 문구에 대한 규칙 기반입니다. 이는 의도적인 트레이드오프입니다. src/classify.js의 모든 규칙을 읽고 이의를 제기할 수 있으며, 이는 출력이 예산 결정일 때 몇 퍼센트의 정확도보다 더 중요합니다. 요청 경로에서 학습된 라우터를 원한다면 RouteLLM과 OpenRouter Auto가 이를 잘 수행하며, tierline은 이들과 경쟁하지 않습니다.

위치

모델 라우팅은 복잡한 공간이지만, 크게 겹치지 않는 세 그룹으로 나뉩니다.

OpenRouter Auto, RouteLLM 및 LiteLLM과 같은 추론 프록시는 요청 경로에 위치하여 호출 시점에 텍스트 LLM 간에 전환합니다. AICost.ai 및 WeCompareAI와 같은 비용 계산기는 이미 선택한 스택의 가격을 책정합니다. Oakgen과 같은 통합 서비스는 여러 모달리티를 하나의 크레딧 풀 뒤에 배치합니다.

tierline은 이들 중 어느 것도 아닙니다. 호출 전에 실행되며, 텍스트 LLM을 넘어 모달리티에 걸쳐 있고, 등급뿐만 아니라 도구도 선택하며, 모든 것을 플래그십으로 처리하는 기준선에 대한 월별 청구액을 예측합니다. 이러한 구성 요소는 개별적으로 존재했습니다. 이 조합은 존재하지 않았습니다.

테스트

npm test

분류, 등급 하한선 및 상한선, 좌석 기반 가격 도구가 호출당 순위에서 제외되는 것, 단조로운 확장성, 그리고 카탈로그의 적절한 형식에 대한 24개의 어설션입니다.

라이선스

MIT