GitHub
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Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
AI cost tracking: 11 tools for spend, budgets, and Claude Code + Cursor + Cline costs
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
LLMKIT_API_KEY, LLMKIT_PROXY_URLAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"llmkit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@f3d1/llmkit-mcp-server"
],
"env": {
"LLMKIT_API_KEY": "your-value",
"LLMKIT_PROXY_URL": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add llmkit --env LLMKIT_API_KEY=your-value --env LLMKIT_PROXY_URL=your-value -- npx -y @f3d1/llmkit-mcp-serverTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"llmkit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@f3d1/llmkit-mcp-server"
],
"env": {
"LLMKIT_API_KEY": "your-value",
"LLMKIT_PROXY_URL": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"llmkit": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@f3d1/llmkit-mcp-server"
],
"env": {
"LLMKIT_API_KEY": "your-value",
"LLMKIT_PROXY_URL": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
LLMKIT_PROXY_URL envDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto smigolsmigol bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Das musst du eintragen: LLMKIT_API_KEY
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.4.10) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Measure what your AI agents cost. Stop requests before they exceed a budget.
Website | Docs | Pricing API | Architecture | Security | Assurance case
LLMKit is an open-source AI gateway and SDK suite for cost attribution, budget admission, and request evidence. The gateway reserves estimated spend before provider dispatch. It rejects requests that cannot fit the active budget, then settles admitted reservations to actual usage when the response completes.
The repository also ships local tracking surfaces that do not require an LLMKit account or proxy.
| Surface | Use it when | Package |
|---|---|---|
| Python transport | You want local cost estimates around existing SDK calls | llmkit-sdk |
| CLI wrapper | Your OpenAI or Anthropic client honors its standard base-URL environment variable | @f3d1/llmkit-cli |
| TypeScript SDK | You have an existing key and want sessions, streaming, and gateway access from TypeScript | @f3d1/llmkit-sdk |
| MCP server | You want spend, budget, and local coding-session tools inside an MCP client | @f3d1/llmkit-mcp-server |
| AI SDK provider | You use Vercel AI SDK 6 | @f3d1/llmkit-ai-sdk-provider |
| Gateway and dashboard | You need shared budgets, provider routing, receipts, and analytics | packages/proxy, packages/dashboard |
pip install llmkit-sdk
from llmkit import tracked
from openai import OpenAI
costs = [] client = OpenAI(http_client=tracked(on_cost=costs.append))
client.chat.completions.create( model="gpt-4.1", messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this incident."}], )
print(f"${sum(item.total_cost or 0 for item in costs):.6f}")
The transport reads provider usage metadata and estimates cost from the bundled pricing catalog. It does not send tracking data to LLMKit.
npx @f3d1/llmkit-cli -- python my_agent.py
Use -v for per-request output or --json for machine-readable results.
Gateway examples require an existing LLMKit API key. Account creation and key management are temporarily unavailable while the authenticated service is restored. If you do not already have a key, use one of the local tracking paths above.
from openai import OpenAI
client = OpenAI( base_url="https://api.llmkit.sh/v1", api_key="llmk_your_key_here", )
response = client.chat.completions.create( model="gpt-4.1", messages=[{"role": "user", "content": "Draft a release note."}], )
The control path is built around three boundaries:
Request receipts bind the admission decision, provider attempt, settlement, and analytics handoff with stable identifiers. Database writes use an outbox, so an analytics outage does not silently erase budget evidence.
{
"mcpServers": { "llmkit": { "command": "npx", "args": ["-y", "@f3d1/llmkit-mcp-server"] } } }
Five local tools inspect supported Claude Code sessions and Cline task data without an LLMKit key. Six gateway tools query spend, budgets, keys, sessions, and service health when LLMKIT_API_KEY contains an existing key. Together they expose 11 tools.
The pinned catalog is a bundled reference snapshot, not a live quote. One source file, packages/shared/pricing.json, records the snapshot date and generates the TypeScript, Python, and MCP tables. CI rejects drift between the source and generated files. The public site renders only populated provider tables and displays the source date.
The public comparison endpoint requires no account:
https://api.llmkit.sh/v1/pricing/compare?mode=text-token&models=anthropic%2Fclaude-sonnet-4-6%2Copenai%2Fgpt-4o&input=1000&output=1000&cacheRead=0&cacheWrite=0
The endpoint prices only the exact model keys supplied by the caller. It does not search for or recommend the cheapest model. Pricing is an estimate, not a provider invoice. Provider billing rules, model modality, and catalog freshness remain part of the error boundary.
| Claim | Evidence in this repository | Boundary |
|---|---|---|
| Concurrent budget admission is serialized | Worker fixtures exercise competing reservations, retries, settlement, and recovery | Deterministic local Worker and database proof |
| Retry behavior avoids duplicate dispatch | Idempotency tests cover payload mismatch, pre-dispatch release, and post-dispatch indeterminate state | Provider behavior is simulated in CI |
| Large provider responses are bounded | Success, error, and unterminated SSE fixtures verify rejection and stream cancellation | Bound is per buffered response or SSE frame |
| Pricing artifacts are reproducible | One generator and CI --check path cover all published language tables | Catalog values still require source updates |
| Hosted recovery can be evaluated safely | Guarded staging deploy and proof runners bind an isolated Worker, database, revision, and cleanup journal | A completed hosted concurrency and outage-recovery receipt is not claimed here |
See STAGING_PROOF.md for the isolated hosted proof contract. It deliberately refuses production targets and dirty worktrees.
| Document | What it owns |
|---|---|
| Governance | Decision authority, roles, disputes, and the current continuity gap |
| Roadmap | Intended and excluded work through August 2027 |
| Architecture | Components, request flows, identity, storage, deployment, and failure boundaries |
| Security | Security requirements, excluded guarantees, reporting, and supported versions |
| Security assurance | Threat model, trust boundaries, executable evidence, residual risks, and runtime HOLDs |
| Accessibility | Public-site controls, verification method, known gaps, and language scope |
| Contributing | Setup, quality gates, review expectations, and DCO sign-off |
git clone https://github.com/smigolsmigol/llmkit
cd llmkit corepack pnpm@9.15.4 install --frozen-lockfile corepack pnpm@9.15.4 build corepack pnpm@9.15.4 quality:pr
Run the Worker locally with development-only bindings:
corepack pnpm@9.15.4 --filter @f3d1/llmkit-proxy dev
Generic deploy commands are intentionally omitted. Staging and production use separate guarded scripts with explicit target confirmation.
Provider credentials are encrypted with AES-256-GCM using a random IV and owner/provider-bound additional authenticated data. LLMKit API keys are hashed before storage. CI includes secret scanning, static analysis, dependency review, CodeQL, and package provenance checks.
Read the security policy and architecture and the machine-readable Security Insights snapshot. Please report vulnerabilities through GitHub private vulnerability reporting or email security@llmkit.sh.
MIT