LLM Abacus

查询指定大模型（如 GPT-5, Claude, DeepSeek）的最新 API 输入、输出和缓存输入单价（单位：每百万 tokens）。

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "model": {
      "type": "string",
      "description": "模型 ID 或模糊名称，大小写不敏感（例如 'gpt-5'、'deepseek-v4'、'claude-sonnet'）。匹配顺序：精确匹配 ID → 精确匹配名称 → 按包含关系匹配 ID → 按包含关系匹配名称，取首个命中。"
    }
  },
  "required": [
    "model"
  ],
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}

估算一段文本或指定 token 数在某个大模型上的**输入侧**调用成本，以人民币 ¥ 计价。text_or_tokens 支持两种模式：传自然语言文本时自动估算 token 数（中文按字符、英文按词分别计），传纯数字字符串时直接作为已知 token 数使用。返回：所用估算方法、token 数、按原价计的输入成本；若该模型提供缓存输入价，另给出缓存命中成本、相对原价的节省百分比与倍数差价；末尾附该模型的输入 / 输出 / 缓存输入单价（每百万 tokens）。⚠️ 本工具只计算输入成本，不含输出 token 费用——要估算完整往返成本，需另取输出单价自行相加。

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "model": {
      "type": "string",
      "description": "模型 ID 或模糊名称，大小写不敏感（例如 'deepseek-v4-pro'、'gpt-5'、'claude-sonnet'）。匹配规则与 query_model_price 一致；不确定名称时可先调 query_model_price 确认。"
    },
    "text_or_tokens": {
      "type": "string",
      "description": "二选一：① 待估算的自然语言文本（如一段提示词或整篇文档），工具按中文字符 + 英文词估算 token 数；② 纯数字字符串表示已知 token 数，如 '200000'。注意：整串都是数字时一律按模式 ② 处理——若确实要估算一串数字本身的 token 数，请混入任意非数字字符。"
    },
    "time_band": {
      "description": "分时模型的计费时段。缺省为 peak（峰时/最坏价，避免低估）；只有确认调用发生在官方空闲时段时才传 off_peak。",
      "type": "string",
      "enum": [
        "peak",
        "off_peak"
      ]
    }
  },
  "required": [
    "model",
    "text_or_tokens"
  ],
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}