Agentcents

io.github.labham-llc由 GitHub 帳號 labham-llc 發布v1.1.3更新於 Oct 24, 2026

Local LLM cost proxy: forecasts each call and recommends the cheapest model that clears the task.

已驗證STDIO僅桌面金融AI 與機器學習

概覽

AI 產生的概覽

一個本機 LLM 成本顧問,可估算一次呼叫或代理工作流的費用,並推薦能通過任務能力門檻的最便宜模型。

可以做什麼
Agentcents 是一個本機 LLM 成本代理與諮詢技能:它會預測一次呼叫或多步代理工作流在候選模型上的費用,進行比較,並選出滿足任務能力門檻的最便宜模型。它以 Mermaid 圖呈現比較,並給出誠實的區間而非虛假的單點估計。諮詢模式依據內建的模型價格與 Intelligence Index 分數快照作答;當本機 agentcents 代理執行時,即時模式會使用使用者真實帳本,提供校準後的預測、支出與準確度。
適用情境
適合在規劃或編列 LLM 用量預算時使用:例如估算批次分類支援郵件這類工作負載的費用,或決定多步代理的每一步該用哪個模型。適合希望在投入 API 花費前取得中立、重視成本的模型建議的人。
執行需求
以本機程序在使用者機器上執行(僅桌面端,無法在網頁執行),透過 stdio 從 PyPI 套件 agentcents 安裝。未宣告任何驗證、環境變數或標頭。即時模式需要在本機執行 agentcents 代理;諮詢模式則不需安裝該代理。
安裝前請注意
即時模式會從本機執行的 agentcents 代理讀取使用者真實帳本,因此依賴該本機服務存在且可信。內建的價格與能力快照有日期,僅隨 agentcents 版本更新,數據可能過時。agentcents 軟體本身為專有軟體,而技能說明與快照資料可在標註出處的前提下再散布。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Agentcents,將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only,透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序,因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

README

agentcents — LLM cost consulting skill for Claude

A Claude Skill that turns Claude into a neutral LLM cost advisor: estimate what any call or agent workflow will cost across candidate models, get the cheapest model that clears the task's capability bar, and see the comparison as a Mermaid diagram — with honest ranges, never false point estimates.

Works two ways:

  • Consult mode (no install): answers from a bundled, hand-verified snapshot of current model prices and Intelligence Index scores.
  • Live mode: if the agentcents proxy is running locally, the skill uses your real ledger — calibrated forecasts, spend, and accuracy instead of priors.

Install

Claude.ai / Desktop: Settings → Capabilities → Skills → Add → upload this folder (or the packaged .skill).

Claude Code: /plugin marketplace add labham-llc/agentcents-skill then /plugin install agentcents@labham-skills

Then just ask things like:

what would it cost to classify ~500 support emails a day, about 200 tokens each?

I'm building a 5-step research agent — which model should each step use?

What's in the box

SKILL.md                 — the consulting method (measure, range, bar, pick, flag instability)assets/pricing.json      — price + capability snapshot (see _meta.verified_utc)references/local-api.md  — live-mode reference for a locally running agentcents

Snapshot verified: 2026-07-15 (see _meta.verified_utc) — refreshed with each agentcents release.

The product behind it

agentcents is a local proxy that meters, forecasts, and budget-enforces LLM API calls — and grades its own forecasting accuracy on a calibration page. pip install agentcents. The skill is free; so is the agentcents free tier.

© Labham LLC · skill instructions and snapshot data may be redistributed with attribution; the agentcents software itself is proprietary (see its LICENSE).

來源:README.md,提交 5f52390

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中啟動過該軟體包,因此其工具未知。

版本歷史

1
  1. v1.1.3最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 40%

該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通25 分

    請保持端點能夠回應 MCP 握手;SourceWeft 每 30 天探測一次。

  • 已宣告認證方式10 分

    請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭,或保持端點能夠回應探測,以便判定其認證方式。

  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list,或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分
  • 授權條款10 分

    請在儲存庫或註冊中心條目中宣告授權條款。