MCP MeasureMCP Measure

인덱스 관측됨

AI Pricing Hub

Source-backed AI model pricing, rankings, history, and benchmark data.

사용해야 할까요

품질 및 안전성

A
설명 품질
84%
스키마 완전성
90%
이름 품질
89%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

발견 사항 (4)

  • LOWTool 'compare_models' description lacks action verbcompare_models에서
  • LOWTool 'calculate_cost' description lacks action verbcalculate_cost에서
  • LOWTool 'pricing_history' description lacks action verbpricing_history에서
  • LOWTool 'latest_changes' description lacks action verblatest_changes에서

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~1,224토큰 (도구 정의)
~1.1 KB일반적인 응답 크기
중간 정도의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.96%)

이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.

설치

원클릭 설치

`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "aipricinghub": {
      "url": "https://aipricinghub.com/mcp/rpc"
    }
  }
}

원격 엔드포인트

https://aipricinghub.com/mcp/rpcstreamable-http

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (11)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
🟢search_models(query, provider, workload, max_combined_price, min_context_tokens, ...)

Search the pricing catalog with provider, workload, context, and price filters.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "query"
    },
    "provider": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "provider"
    },
    "workload": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "workload"
    },
    "max_combined_price": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "max combined price"
    },
    "min_context_tokens": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "min context tokens"
    },
    "limit": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "limit"
    },
    "cursor": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "cursor"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object"
}
🟢compare_models(model_ids)

Compare pricing, context, and sourced benchmarks for model IDs.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "model_ids": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "model ids"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object"
}
🟢calculate_cost(model_id, input_tokens, output_tokens, cached_input_tokens, requests)

Estimate cost from model pricing and token volumes.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "model_id": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "model id"
    },
    "input_tokens": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "input tokens"
    },
    "output_tokens": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "output tokens"
    },
    "cached_input_tokens": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "cached input tokens"
    },
    "requests": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "requests"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object"
}
🟢find_cheapest(provider, workload, limit, cursor)

Find cheapest models by combined listed input plus output token price.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "provider": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "provider"
    },
    "workload": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "workload"
    },
    "limit": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "limit"
    },
    "cursor": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "cursor"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object"
}
🟢find_best_value(provider, benchmark_id, limit, cursor)

Rank models by available benchmark signal per listed token price.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "provider": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "provider"
    },
    "benchmark_id": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "benchmark id"
    },
    "limit": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "limit"
    },
    "cursor": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "cursor"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object"
}
🟢provider_summary(provider)

Summarize model count, prices, benchmarks, and changes for a provider.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "provider": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "provider"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object"
}
🟢pricing_history(model_id)

Return historical pricing snapshots for a model ID.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "model_id": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "model id"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object"
}
🟢benchmark_lookup(model_id, provider, benchmark_id, limit, cursor)

Find sourced benchmark rows by model, provider, or benchmark ID.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "model_id": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "model id"
    },
    "provider": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "provider"
    },
    "benchmark_id": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "benchmark id"
    },
    "limit": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "limit"
    },
    "cursor": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "cursor"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object"
}
🟢latest_changes(provider, type, limit, cursor)

Return recent model launches, removals, and pricing changes.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "provider": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "provider"
    },
    "type": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "type"
    },
    "limit": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "limit"
    },
    "cursor": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "cursor"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object"
}
🟢search_news(query, language, source, limit, cursor)

Search AI Pricing Hub news items.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "query"
    },
    "language": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "language"
    },
    "source": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "source"
    },
    "limit": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "limit"
    },
    "cursor": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "cursor"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object"
}
🟢recommend_model(workload, provider, budget, min_context_tokens, limit)

Recommend models for a workload using price, context, and benchmark evidence.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "workload": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "workload"
    },
    "provider": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "provider"
    },
    "budget": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "budget"
    },
    "min_context_tokens": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "min context tokens"
    },
    "limit": {
      "type": [
        "string",
        "number",
        "array"
      ],
      "description": "limit"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}

출력 스키마

{
  "type": "object"
}

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