Etuki FinOps & LLM Pricing Oracle

Cryptographic 563-leaf LLM rate oracle, context-cliff auditor, and prompt cache optimizer.

使うべきか

品質と安全性

A
説明の品質
100%
スキーマの完全性
58%
命名の品質
90%
ポイズニングのリスク
100%
権限の一致
100%
プロトコルへの準拠
100%

ツール定義とプロトコルへの準拠に関する自動分析に基づいています。

コンテキストコスト

~724トークン数(ツール定義)
~1015 B一般的なレスポンスサイズ
注意への影響は中程度(128k コンテキストの 0.57%)

これは、サーバーのツールがモデルのコンテキストに読み込まれるたびに消費されるおおよそのトークン数です。数が多いほど、ほかのタスクに使える注意が減ります。

インストール

ワンクリックインストール

これを `claude_desktop_config.json` ファイルに追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "etuki-finops-mcp": {
      "url": "https://www.etuki.com/api/v1/mcp"
    }
  }
}

リモートエンドポイント

https://www.etuki.com/api/v1/mcpstreamable-http

できること

ツール一覧

ツール(4)

🟢 読み取り専用🟡 書き込み🔴 削除⚪ 不明
🟢check_context_cliff(model, prompt_tokens, completion_tokens, request_id, cold_start_cache_write, ...)

Check one LLM request's token counts against a pricing snapshot and return a deterministic decision: allow, pre-cliff warning, hard-cliff reroute, or budget-gate block, with estimated costs and a cheaper fallback model where one exists. Estimates only, not billing. Receives model name and token counts only, never prompt content.

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "model": {
      "type": "string",
      "description": "Model ID from list_supported_models (gpt-6-1-sol, claude-haiku-5-5, claude-sonnet-5-5, claude-opus-5-5, gpt-6-luna)"
    },
    "prompt_tokens": {
      "type": "integer",
      "minimum": 0,
      "maximum": 9007199254740991
    },
    "completion_tokens": {
      "type": "integer",
      "minimum": 0,
      "maximum": 9007199254740991
    },
    "request_id": {
      "type": "string",
      "maxLength": 64,
      "pattern": "^[a-zA-Z0-9_-]{1,64}$",
      "description": "Optional trace ID (1..64 alphanumeric/underscore/hyphen chars)."
    },
    "cold_start_cache_write": {
      "type": "boolean",
      "default": false
    },
    "allow_async_batch": {
      "type": "boolean",
      "default": true
    },
    "budget_gate_usd": {
      "type": "number",
      "minimum": 0,
      "default": 0.06
    },
    "cache_hit_rate": {
      "type": "number",
      "minimum": 0,
      "maximum": 1,
      "default": 0.4
    },
    "routed_cache_hit_rate": {
      "type": "number",
      "minimum": 0,
      "maximum": 1
    },
    "retry_rate": {
      "type": "number",
      "minimum": 0,
      "maximum": 1,
      "default": 0.05
    },
    "pass_rate": {
      "type": "number",
      "exclusiveMinimum": 0,
      "maximum": 1,
      "default": 0.96
    }
  },
  "required": [
    "model",
    "prompt_tokens",
    "completion_tokens"
  ],
  "additionalProperties": false
}
🟢list_supported_models

Return the 5 deterministic cliff-engine models supported by check_context_cliff along with their input/output rates, cache rates, cliff token thresholds, soft-block thresholds, fallback targets, pricing_snapshot_id, and Merkle root.

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "additionalProperties": false
}
🟢etuki_search_models(query)

Search and filter across all 563 Merkle-committed LLM API and cloud infrastructure entities in the Etuki catalog by keyword.

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string",
      "description": "Model or vendor keyword (e.g. gpt-6.1, claude, gemini, deepseek, hunyuan)"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}
🟢etuki_get_audit_evidence

Retrieve the cryptographic snapshot metadata (Merkle root, RS256 public key URL, snapshot date, and 12/12 CI self-test reference) for the current pricing snapshot.

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "additionalProperties": false
}

コミュニティ

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エビデンス

最近の観測

検証済みバージョンは記録されていませんツール 4 件