estimate_cost あるワークロードのコール単価、月額、年額コスト。input、cached input、output を分けて算出。言語オーバーヘッドも適用。
こう聞いてみてください
"gpt-5 をコールあたり 5K input / 1K output、50% cached、月 10K コールで動かしたときの月額コストを見積もって。"
Model Context Protocol
このサイトの計算機と同じデータセット、同じツールを Claude Desktop、Cursor、Claude Code、その他 MCP 対応クライアントから呼び出せます。ローカルインストールは不要——クライアントを URL に向けるだけ。
これをクライアントの設定に追加して再起動するだけ。アシスタントはライブの LLM 価格を扱う 5 つのツールと 3 つのリソースを得ます。
https://aieconomylab.com/mcp
{
"mcpServers": {
"ai-pricing": {
"url": "https://aieconomylab.com/mcp"
}
}
} 普通の言葉で聞くだけ。アシスタントが適切なツールを呼び、最新価格を取得し、数字で答えます。
estimate_cost あるワークロードのコール単価、月額、年額コスト。input、cached input、output を分けて算出。言語オーバーヘッドも適用。
こう聞いてみてください
"gpt-5 をコールあたり 5K input / 1K output、50% cached、月 10K コールで動かしたときの月額コストを見積もって。"
compare_models 1〜6 モデルの価格と機能を横並び比較。ベンダーをロックインする前に役立ちます。
こう聞いてみてください
"gpt-5、claude-opus-4-7、gemini-3-1-pro を横並びで比較して。"
find_cheapest フィルタ条件を満たす最安モデル:vision、tools、caching、reasoning、structured output、context window。
こう聞いてみてください
"vision 対応で 200K 以上の context window を持つモデルの中で一番安いのは?output コスト順で。"
list_models 追跡している全モデル。provider やファミリーで絞り込み可能。
こう聞いてみてください
"OpenAI のすべてのモデルを input と output の価格つきでリストして。"
tokenizer_overhead o200k_base、claude、gemini の各トークナイザーファミリーで、言語ごとのトークン数倍率を返します。非英語ユーザーがなぜ高くつくのかを説明します。
こう聞いてみてください
"o200k_base トークナイザーで、日本語コンテンツは英語に比べてどれくらい多くトークンを消費する?"
AI Economy Lab は、LLM 価格とトークナイザー比率のオープンなデータセットを維持しています。このサイトの計算機、npm で配布される stdio MCP サーバー、そしてこの hosted endpoint——すべて同じデータセットを読みます。価格が三者で食い違うことはありません。ステートレス転送:リクエストごとに新しいサーバーが起動し、リクエスト間の state も、ユーザー単位のログもありません。
GitHub でデータセットを見るnpm パッケージは、ネットワーク接続なしで stdio 越しに動くバイナリを同梱しています。同じ 6 ツール、同じデータセット。
npx -y -p @aieconomylab/ai-pricing ai-pricing-mcp
Model Context Protocol——Anthropic が公開したオープンスタンダードで、AI アシスタントが外部ツールを呼び出せるようにするものです。設定すれば、アシスタントはライブデータの取得、計算、外部サービスへのアクセスができるようになります。Claude Desktop、Cursor、Claude Code、そして対応クライアントは増え続けています。
無料です。オープンソースの AI Economy Lab の一部としてホストしています。ツール、エージェント、ダッシュボード、研究用途、いずれも無料で使えます。
クエリのログも API キーの保存もしません——auth なし、ユーザー単位の state もなし。各リクエストはステートレスです。サーバーログには不正利用対策のための標準的なリクエストメタデータのみ含まれます。
すべての価格エントリに検証日付が付きます。週次での確認と、ベンダー価格変更から 48 時間以内の反映を目標にしています。GitHub のデータセットがソースオブトゥルースです。
できます。npm パッケージは、ネットワーク接続なしで stdio 越しに動くバイナリを同梱しています。同じ 6 ツール、同じデータセット。
インタラクティブな計算機がブラウザで同じ数字を出します——セットアップ不要。
計算機を開く