ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

PromptSpend

โดย AndrewAvery7รุ่น 0.1.11i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.AndrewAvery7/promptspend

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

LLM pricing where every rate carries its source and the date it was last confirmed.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://promptspend.dev/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "promptspend": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@promptspend/mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http promptspend https://promptspend.dev/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add promptspend -- npx -y @promptspend/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "promptspend": {
      "url": "https://promptspend.dev/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "promptspend": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@promptspend/mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "promptspend": {
      "type": "http",
      "url": "https://promptspend.dev/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "promptspend": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@promptspend/mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://promptspend.dev/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 7 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • get_price

    List price for one LLM in USD per million tokens, with its source and last-confirmed date. Returns disputed=true when two sources disagree, and close matches when the model is unknown. To cost a workload, use estimate_cost.

  • estimate_cost

    Monthly cost of a described workload, or of measured usage, on each model. Accounts for history compounding, cache writes, long-context tiers and reasoning tokens. Use this instead of multiplying prices by hand.

  • find_cheaper

    Cheaper models that score at or above the given one on capability, costed on the same workload. Returns candidates to test, not a recommendation.

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub AndrewAvery7 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 69 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 3 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7258 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 81% ของอีก 7258 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7258 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

PromptSpend ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.11) เข้า registry 8 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@promptspend/mcp

LLM pricing for coding agents — every price carries its source and the date it was last confirmed.

There are already MCP servers that will tell you what a model costs. This one tells you where the number came from, when it was last checked, and which numbers two sources disagree about. And it will cost a described workload rather than just quoting a rate, because the arithmetic between "$3 per million tokens" and "$4,955 a month" is where nearly every estimate goes wrong.

claude mcp add promptspend -- npx -y @promptspend/mcp

No API key. No account. MIT.


Why another pricing server

Every price comes with its paperwork.

// Real output, not an illustration: `get_price` for gpt-5 on 2026-08-03.

{ "model": "gpt-5", "input_per_million_usd": 1.25, "output_per_million_usd": 10, "provenance": { "source": "vendor", "source_description": "Hand-verified against the provider's own published pricing page.", "last_verified": "2026-08-03", "disputed": false, "upstream_stale": false, "confidence": "Confirmed against the provider's own pricing page on 2026-08-03.", "verified_url": "https://developers.openai.com/api/docs/pricing", }, }

last_verified moves as rows are re-read, so the date here will age; the shape will not. What is worth checking is that the block is present at all — a price without one is a price you cannot audit.

That matters more to an agent than to a person. Someone reading a web page sees the interface around the number and forms their own view of how much to trust it. A model handed a bare figure has nothing, and will repeat it with whatever confidence the phrasing implies. Given the date and the source it can say _"as of 1 August, per OpenAI's pricing page"_ instead of stating a number as though it were timeless.

And it says when it does not know. Where two sources disagree and no human has adjudicated, the response is marked disputed: true with both figures, rather than quietly picking one:

DISPUTED — two sources disagree on this price and no human has adjudicated it.

The figure shown is the primary feed's number, last confirmed 2026-08-02. Treat it as indicative and say so.

The tool a price lookup cannot provide

estimate_cost runs promptspend.com's own cost engine — imported, not reimplemented, so a number this server reports and a number the website shows cannot drift apart. A test asserts it.

It accounts for the things hand-rolled estimates miss:

  • Conversation history compounds. Turn _N_ re-sends turns 1…*N*−1 as input, so cost grows with the square of the turn count.
  • Cache _writes_ cost more than input — 1.25× at both OpenAI and Anthropic. Counting only the cheaper reads reports a saving your invoice will not have.
  • Long-context tiers apply per request, not per conversation.
  • Reasoning tokens are billable even though you never see them.
  • Output is priced separately, typically 3–5× input.

_"What would a support assistant cost at 4,000 conversations a day on GPT-5

versus DeepSeek V3.2?"_

Context footprint

MCP tool definitions are loaded into your context on every turn, for as long as the server is connected. A heavy server can add thousands of tokens to every message, which is why the advice going round is to prefer a CLI for read-only data.

A pricing server that quietly taxes every turn, to tell you about token costs, would be an easy and deserved joke. So:

This server adds ~897 tokens per turn. Three tools, short descriptions,

budgeted at 1,200 and checked in CI by npm run check:footprint.

If that number ever stops being true, the build fails — the README figure is asserted against the actual manifest, not typed once and trusted.

Tools

ToolWhat it answers
get_priceWhat does this model cost, and how much should I trust that? With as_of, what did it cost then?
estimate_costWhat will _my_ workload cost per month on each? With usage, what would these totals have cost?
find_cheaperWhat could I test that is cheaper and not obviously worse?

`get_price` with `as_of: "2026-09-15"` returns the rate PromptSpend published on that UTC day, read from the price history — useful for checking an old invoice. A day before PromptSpend began tracking the model is answered "not tracked", never with the first rate seen, and a later correction (PromptSpend had been reading the wrong page) is returned with the figure, so an agent does not present a misreading as what the vendor charged.

`estimate_cost` with `usage` prices measured totals — say a month from a usage export — instead of a described workload: { "input": 1200000, "output": 300000, "cache_read": 4000000, "cache_write": 200000 }, where input excludes cache reads. A model without a published cache rate is billed at its full input rate (and the response says so), and a model with a long-context tier is flagged, because totals cannot show which requests crossed it.

find_cheaper returns candidates to test, never a recommendation — the capability index behind it is an illustrative estimate, not a benchmark, and the response says so.

Install

Claude Code

claude mcp add promptspend -- npx -y @promptspend/mcp

Cursor / Claude Desktop / Windsurf — in mcp.json:

{ "mcpServers": { "promptspend": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptspend/mcp"] } } }

No install — hosted at https://promptspend.dev/mcp. Same tools, same answers, imported from this package rather than copied. In Claude.ai or ChatGPT, add it as a custom connector with that URL; in Claude Code:

claude mcp add --transport http promptspend https://promptspend.dev/mcp

The hosted server receives your tool arguments (a model name, a workload's token counts) to answer them, and stores none of them; it needs no key or account. Like the rest of the pricing API at promptspend.dev, it has Cloudflare's request logging switched on: each entry records the time, the address (/mcp), request headers and connection details such as an IP address, kept for up to seven days. PromptSpend's code never logs the arguments themselves. Run the npm package instead if a workload description should never leave your machine.

Or as an Agent Skill, which costs context only when a price question comes up rather than on every turn: see skills/.

What it will not do

  • It will not pass off a stale price as current. The catalog is fetched, never bundled. A retained copy may be used for at most 24 hours when the live file cannot be reached, and every affected tool response carries an explicit catalog_status warning written for the agent to relay. Past that bounded grace period, the tools return an error rather than an old number.
  • It has no benchmarks, latency or endpoint data. Other servers do. Three tools is a deliberate choice about your context budget.
  • It has no telemetry. Neither the npm package nor the hosted endpoint sends analytics or usage reports, and neither needs a key or an account. The hosted endpoint's request logging is described under Install.

Scope of the prices

Standard-tier, global-endpoint list prices in USD. Not modelled: regional and data-residency premiums, priority tiers, server-side tool-call fees, fine-tuning, and negotiated or committed-use discounts.


The same catalog is also in free native apps for iPhone and iPad and Android.

Part of PromptSpend — MIT. Found a wrong price? That is the most serious class of bug this project can have. Open an issue.

ถาม PopNx