Model Context Protocol

Користуйтеся AI Economy Lab прямо з AI-асистента.

Той самий набір даних і ті самі tools, що й калькулятор на цьому сайті, — викликаються з Claude Desktop, Cursor, Claude Code чи будь-якого MCP-клієнта. Жодного локального встановлення — просто вкажіть клієнту URL.

Встановлення за 30 секунд

Додайте це у конфіг свого клієнта і перезапустіть. Асистент отримає п'ять tools і три resources для актуальних цін LLM.

Endpoint


https://aieconomylab.com/mcp

{
  "mcpServers": {
    "ai-pricing": {
      "url": "https://aieconomylab.com/mcp"
    }
  }
}

П'ять tools, готові у чаті

Питайте звичайною мовою. Асистент сам обере потрібний tool, отримає свіжі ціни й відповість цифрами.

estimate_cost

Вартість на виклик, місячна та річна для заданого навантаження. Розбиває на input, cached input і output. Враховує накладні витрати за мовою.

Спробуйте запитати

"Оціни місячну вартість gpt-5 при 5K input / 1K output на виклик, 50% cached, 10K викликів на місяць."

compare_models

Ціни й можливості 1–6 моделей поряд. Корисно, перш ніж прив'язуватись до одного провайдера.

Спробуйте запитати

"Порівняй gpt-5, claude-opus-4-7 і gemini-3-1-pro поряд."

find_cheapest

Найдешевша модель, що відповідає вашим фільтрам: vision, tools, caching, reasoning, structured output, context window.

Спробуйте запитати

"Яка найдешевша модель з vision і context window 200K+, відсортована за вартістю output?"

list_models

Усі відстежувані моделі, за бажанням — фільтр за провайдером чи родиною.

Спробуйте запитати

"Виведи всі моделі OpenAI з цінами input і output."

tokenizer_overhead

Множник кількості токенів за мовою для родин токенізаторів o200k_base, claude і gemini. Пояснює, чому неангломовні користувачі коштують дорожче.

Спробуйте запитати

"Наскільки більше токенів займає турецький контент у токенізаторі o200k_base порівняно з англійським?"

Як це працює

AI Economy Lab підтримує відкритий набір даних з цінами LLM і коефіцієнтами токенізаторів. Калькулятор на цьому сайті, MCP-сервер по stdio з npm і цей hosted endpoint — усі читають з одного набору, тож ціни не можуть розійтись між ними. Stateless transport: на кожен запит піднімається свіжий сервер, жодного стану між запитами, жодних логів per користувач.

Подивитись набір даних на GitHub

Хочете self-host?

npm-пакет постачає бінарник, що працює по stdio без мережевих викликів. Ті самі п'ять tools, ті самі дані.

npx -y -p @aieconomylab/ai-pricing ai-pricing-mcp

FAQ

› Що таке MCP?

Model Context Protocol — відкритий стандарт від Anthropic, що дозволяє AI-асистентам викликати зовнішні tools. Після налаштування асистент може отримувати дані наживо, робити обчислення та звертатись до сервісів. Підтримується у Claude Desktop, Cursor, Claude Code і дедалі довшому списку клієнтів.

› Це коштує грошей?

Ні. Хоститься як частина open-source AI Economy Lab. Безкоштовно для будь-якого toola, агента, дешборда чи дослідницького проєкту.

› А приватність?

Ми не логуємо ваші запити і не зберігаємо API-ключі — немає авторизації й немає стану per користувач. Кожен запит stateless. Серверні логи містять лише стандартну метаінформацію запиту для захисту від зловживань.

› Наскільки свіжі дані?

Кожен запис ціни має дату верифікації. Прагнемо щотижневої перевірки та оновлення впродовж 48 годин після будь-якої зміни цін у провайдера. Джерелом істини є набір даних на GitHub.

› Чи можу я self-host?

Так. npm-пакет постачає бінарник, що працює по stdio без мережевих викликів. Ті самі п'ять tools, ті самі дані.

Немає MCP-клієнта?

Інтерактивний калькулятор дає ті ж самі цифри у браузері — без жодного налаштування.

Відкрити калькулятор