Model Context Protocol
इस साइट के कैलकुलेटर वाला वही dataset और वही tools — Claude Desktop, Cursor, Claude Code या किसी भी MCP-aware client से कॉल किए जा सकते हैं। Local install कुछ नहीं — अपने client को बस URL पर पॉइंट कीजिए।
इसे अपने client के config में डालें और restart करें। Assistant को लाइव LLM pricing के लिए पाँच tools और तीन resources मिल जाते हैं।
https://aieconomylab.com/mcp
{
"mcpServers": {
"ai-pricing": {
"url": "https://aieconomylab.com/mcp"
}
}
} आम भाषा में पूछें। Assistant सही tool कॉल करता है, ताज़ा pricing लाता है, और संख्याओं में जवाब देता है।
estimate_cost किसी workload के लिए per-call, मासिक और सालाना लागत। Input, cached input और output अलग-अलग। भाषा का overhead भी लगता है।
ऐसे पूछ सकते हैं
"gpt-5 को per call 5K input / 1K output, 50% cached, और महीने में 10K calls पर चलाने की मासिक लागत निकालो।"
compare_models 1–6 मॉडल की pricing और capabilities आमने-सामने। किसी vendor पर लॉक होने से पहले काम का।
ऐसे पूछ सकते हैं
"gpt-5, claude-opus-4-7 और gemini-3-1-pro को आमने-सामने compare करो।"
find_cheapest आपके filters पर खरा उतरने वाला सबसे सस्ता मॉडल: vision, tools, caching, reasoning, structured output, context window।
ऐसे पूछ सकते हैं
"vision और 200K+ context window वाला सबसे सस्ता मॉडल कौन सा है? output cost के हिसाब से sort करो।"
list_models ट्रैक किए गए सभी मॉडल, optionally provider या family से filter किए हुए।
ऐसे पूछ सकते हैं
"सारे OpenAI मॉडल उनकी input और output prices के साथ list करो।"
tokenizer_overhead o200k_base, claude या gemini tokenizer families के लिए भाषा-वार token-count multiplier। बताता है कि आपके ग़ैर-अंग्रेज़ी users महँगे क्यों पड़ते हैं।
ऐसे पूछ सकते हैं
"o200k_base tokenizer पर हिंदी content अंग्रेज़ी से कितने ज़्यादा tokens लेता है?"
AI Economy Lab LLM prices और tokenizer ratios का एक open dataset रखता है। इस साइट का कैलकुलेटर, npm से distribute होने वाला stdio MCP server, और यह hosted endpoint — सब एक ही dataset से पढ़ते हैं — pricing कहीं भी drift नहीं हो सकती। Stateless transport: हर request पर नया server उठता है, request के बीच कोई state नहीं, per-user logging भी नहीं।
GitHub पर dataset देखेंnpm पैकेज एक binary देता है जो बिना network calls के stdio पर चलता है। वही पाँच tools, वही dataset।
npx -y -p @aieconomylab/ai-pricing ai-pricing-mcp
Model Context Protocol — Anthropic का एक open standard जो AI assistants को external tools कॉल करने देता है। एक बार configure कर देने पर आपका assistant लाइव डेटा खींच सकता है, calculations कर सकता है, या services तक पहुँच सकता है। Claude Desktop, Cursor, Claude Code और लगातार बढ़ती clients की list में support है।
नहीं। ओपन-सोर्स AI Economy Lab के हिस्से के रूप में hosted। किसी भी tool, agent, dashboard या research project के लिए मुफ़्त।
हम आपकी queries log नहीं करते और न ही API keys स्टोर करते हैं — auth नहीं, per-user state नहीं। हर request stateless है। Server logs में सिर्फ़ abuse protection के लिए standard request metadata होता है।
हर pricing entry में एक verification date होती है। हम साप्ताहिक verify करने की और किसी भी vendor pricing change के 48 घंटे के भीतर update करने की कोशिश करते हैं। GitHub का dataset ही source of truth है।
हाँ। npm पैकेज एक binary देता है जो बिना network calls के stdio पर चलता है। वही पाँच tools, वही dataset।
Interactive कैलकुलेटर browser में वही संख्याएँ देता है — कोई setup नहीं।
कैलकुलेटर खोलें