AI Pricing Hub

io.github.gishh由 GitHub 账号 gishh 发布v1.0.0更新于 Oct 24, 2026

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

已验证Streamable HTTP可网页运行数据与分析AI 与机器学习

概览

AI 生成的概览

一个远程 MCP 服务器,为助手提供有来源的 AI 模型价格、成本估算、基准排名和价格历史,便于选型。

可以做什么
按提供商、工作负载、上下文和价格筛选搜索模型目录,并比较模型的价格、上下文和基准。根据输入 token、缓存输入、输出 token 和请求数估算成本,可选批量费率。查找最便宜的模型,或按每 token 价格的基准表现给模型排名。查询提供商摘要、基准数据行、历史价格快照以及近期的模型上线、下线和价格变动。搜索新闻条目,并针对某类工作负载获得模型推荐。
适用场景
适合在比较 AI 模型成本或能力、为计划中的工作负载估算花费、确认某提供商价格是否变动,或依据基准证据而非猜测选择模型时使用。
运行要求
远程 streamable HTTP 端点;未声明本地运行时、账户、API 密钥或请求头。需要能访问该端点的网络。
安装前请注意
价格和基准数据来自第三方,可能滞后于提供商实际费率,用于计费决策前应核实成本。这些工具只做查询和估算,不要求任何凭据。

安装

在 SourceWeft 中

  1. 打开 控制台中的 AI Pricing Hub,将其添加到工作区。
  2. 为需要使用其工具的对话启用该服务。

Web executable,通过 Streamable HTTP。 远程服务在工作区中配置后即可从网页运行时运行。

交给智能体安装

把这段提示词粘贴到 Claude Code、Codex、Cursor 等智能体,或 SourceWeft 对话中。智能体会读取该服务器的安装指南,先向你展示发布者、端点和登录方式,经你同意后再把它添加到你的客户端。密钥不会写进任何命令。

阅读 https://sourceweft.com/mcp/io.github.gishh%2Faipricinghub/install.md,并按其中说明把这个 MCP 服务器接入我的客户端。修改任何配置之前,先告诉我它的发布者、端点和登录方式,等我确认。不要把 API 密钥写进命令或我会提交的文件;问我密钥应从哪里获取。

查看智能体所依据的安装指南

其他 MCP 客户端

把它添加到你客户端的 mcpServers 配置中。

{
  "mcpServers": {
    "ai-pricing-hub": {
      "type": "http",
      "url": "https://aipricinghub.com/mcp/rpc"
    }
  }
}

README

该仓库没有 README。

工具

11

search_models

Search models

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

输入参数limitquerycursorproviderworkloadmax_combined_pricemin_context_tokens

compare_models

Compare models

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

输入参数model_ids

calculate_cost

Calculate cost

Estimate cost from total input tokens, their cached subset, output tokens and request count. Optional batch_mode uses available batch rates with standard-rate fallback.

输入参数model_idrequestsbatch_modeinput_tokensoutput_tokenscached_input_tokens

find_cheapest

Find cheapest

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

输入参数limitcursorproviderworkload

find_best_value

Find best value

Rank models by available benchmark signal per listed token price.

输入参数limitcursorproviderbenchmark_id

provider_summary

Provider summary

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

输入参数provider

pricing_history

Pricing history

Return historical pricing snapshots for a model ID.

输入参数model_id

benchmark_lookup

Benchmark lookup

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

输入参数limitcursormodel_idproviderbenchmark_id

latest_changes

Latest changes

Return recent model launches, removals, and pricing changes.

输入参数typelimitcursorprovider

search_news

Search news

Search AI Pricing Hub news items.

输入参数limitquerycursorsourcelanguage

recommend_model

Recommend model

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

输入参数limitbudgetproviderworkloadmin_context_tokens

版本历史

1
  1. v1.0.0最新Sep 16, 2026

评分

已满足适用检查项的 75%

该评分衡量此收录条目的完整程度,依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价,也不表示服务器安全或当前可用:可连通性是带日期的检查结果,评分也不包含安装量或用户评价。

  • 近 30 天内可连通必需25 分
  • 已声明认证方式必需10 分
  • 已列出工具必需15 分
  • 描述必需15 分
  • 图标10 分
  • 文档15 分

    请声明包含 README 的 GitHub 仓库,或在 OAuth 受保护资源元数据中提供 resource_documentation。

  • 许可证10 分

    请在仓库或注册中心条目中声明许可证。