Agent Cost Hub
概览
作者提供的说明(英文原文)
LLM API prices and AI agent cost estimates, verified daily. Read-only cost lookup tools.
PopNx MCP 的三大支柱
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
- 用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
- 我们的基础检查i3 项中通过 3 项依据公开信息检查;尚未扫描代码
- 使用情况i非常新★ –
它能帮你做什么
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
- 连接方式: 在云端运行
- 传输方式: Streamable HTTP
- 分类: 搜索与 AI 记忆
安装
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
安装之前
- 基础检查:3 项中通过 3 项
- 在作者的服务器上运行:你向它提出的内容会经过他们的服务器。
- 可以做 5 件事(工具) list_models, get_model_price, estimate_cost, compare_models …
- 注册中心没有列出需要填写的密钥。
你需要
- 在云端运行无需安装任何东西,通过互联网连接
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
适用于网页版、桌面版和手机版 Claude:
- 打开 Settings → Connectors
- 点击 Add custom connector
- 粘贴下面的地址,然后点击 Add
- 如果要求登录,请登录作者的服务
https://agentcosthub.com/mcp在终端中运行这条命令
claude mcp add --transport http agent-cost-hub https://agentcosthub.com/mcp或者自己复制设置
粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agent-cost-hub": {
"url": "https://agentcosthub.com/mcp"
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
或者自己复制设置
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"agent-cost-hub": {
"type": "http",
"url": "https://agentcosthub.com/mcp"
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
ChatGPT 只能连接互联网上的服务器:
- 打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
- 点击 Create 或 Add(部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode)
- 粘贴下面的地址,起个名字,然后保存
- 如果要求登录,请登录作者的服务
https://agentcosthub.com/mcp菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
它能做什么
工具名称和描述与服务器在 2026年11月6日 报告的完全一致。这些内容由作者撰写,不是我们写的;我们以纯文本形式显示。
list_modelsList LLMs tracked by Agent Cost Hub with API list prices per 1M tokens. Optional filter by provider or text.
get_model_priceCurrent API list price of one model (input, output, cached input per 1M tokens) plus example monthly agent costs.
estimate_costEstimate the monthly API cost of an AI agent or chatbot on one model. Easiest: pass model + preset (chatbot, rag, coding_agent, research_agent). Or give input_tokens, output_tokens and calls_per_day (plus optional steps_per_task, cached_percent); explicit numbers override the pre
compare_modelsCompare 2-5 models on price and (optionally) on the monthly cost of one workload.
cheapest_models_forRank models by monthly cost for a workload. Use a preset (chatbot, rag, coding_agent, research_agent) or give token numbers.
基础检查i
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月8日
- ✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过域名 agentcosthub.com 验证(注册中心会核实域名所有权)
- … 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
- … 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
- ✓ 通过
端点有响应
在 51 毫秒内响应(HTTP 200)
- – 不适用
使用 OAuth 登录
无需登录
- ✓ 通过
工具描述中没有隐藏指令
已读取 5 个工具描述,未发现针对 AI 的隐藏指令
与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i
- 星标数多于此分类中其他 5686 个服务器的 0%
- 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5686 个服务器的 87% 更新
- 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5686 个服务器的 100%
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
常见问题
Agent Cost Hub 安全吗?
它在 3 项适用的基础检查中通过了 3 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
它需要哪些密钥或代码?
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在我的电脑上运行还是在云端?
它在作者的云端运行。通过互联网连接,无需安装,但你发送的内容会经过作者的服务器。
它还在维护吗?
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(1.0.1)于6天前进入注册中心。
哪些应用可以使用它?
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接,所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用,例如开启开发者模式的 ChatGPT。
有什么可以替代它?
同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa
替代选择
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
作者的 README
打开 README
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
Agent Cost Hub MCP server
A free, read-only MCP server that lets AI assistants (Claude, Cursor, and other MCP clients) answer: "What will this AI agent cost me per month?"
It uses the same price list and formula as agentcosthub.com. The price list covers 79 models and is checked daily.
- Endpoint:
https://agentcosthub.com/mcp(Streamable HTTP, no sign-in, no API key) - Setup page: https://agentcosthub.com/mcp/
- Official MCP Registry:
com.agentcosthub/agent-cost-hub - The server makes no model calls, needs no secrets, and doesn't store your queries.
Connect
Claude (claude.ai: Pro, Max, Team) Settings → Connectors → Add custom connector → paste https://agentcosthub.com/mcp → choose No sign-in.
Claude Desktop (claude_desktop_config.json; Desktop uses stdio, so it bridges with mcp-remote):
{ "mcpServers": { "agentcosthub": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://agentcosthub.com/mcp"] } } }
Cursor (~/.cursor/mcp.json):
{ "mcpServers": { "agentcosthub": { "url": "https://agentcosthub.com/mcp" } } }
Then ask, for example: *"What's the cheapest model for a coding agent?"* or *"Compare Claude Sonnet 5.5 and GPT-5 for a RAG chatbot."*
Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
list_models | Models with price per 1M input / output / cached tokens (filter by provider, search, popular) |
get_model_price | One model's prices plus example monthly agent costs |
estimate_cost | Monthly cost for one model, from a preset or your own numbers |
compare_models | 2–5 models side by side for one workload |
cheapest_models_for | Cheapest models for a preset or custom workload |
Presets
| Preset | Tokens in / out per call | Volume | Steps | Cached |
|---|---|---|---|---|
chatbot | 800 / 300 | 1,000 calls/day | 1 | 0% |
rag | 4,000 / 400 | 500 calls/day | 1 | 0% |
coding_agent | 20,000 / 1,500 | 50 tasks/day | 15 | 50% |
research_agent | 8,000 / 1,000 | 100 tasks/day | 10 | 50% |
Formula steps × (in × (1−cached%) × in_price + in × cached% × cached_price + out × out_price) ÷ 1M × calls/day × 30
The estimate uses list prices and leaves out cache-write fees. Every result includes prices_last_verified and a link to the matching agentcosthub.com page.
Example outputs (live, 2 Nov 2026)
cheapest_models_for { "preset": "coding_agent" }, top 5:
| Model | Monthly | Per task |
|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5 | $41.63 | $0.028 |
| Llama 4 Maverick | $75.46 | $0.050 |
| DeepSeek V4.1 Flash | $109 | $0.073 |
| GPT-5 Mini | $129 | $0.086 |
| Mistral Large 4 | $244 | $0.163 |
estimate_cost { "model": "anthropic/claude-opus-5.5", "preset": "coding_agent" } → $1,620/month. With "cached_percent": 90 it drops to $936/month.
The trimmed raw response looks like this:
{
"workload": { "input_tokens": 20000, "output_tokens": 1500, "calls_per_day": 50, "steps_per_task": 15, "cached_percent": 50, "preset": "coding_agent" }, "ranking": [ { "model": "anthropic/claude-haiku-5.5", "name": "Claude Haiku 5.5", "monthly_usd": 41.625, "monthly": "$41.63", "per_task_usd": 0.02775, "page": "https://agentcosthub.com/models/anthropic--claude-haiku-5.5/" } ], "prices_last_verified": "2026-11-02", "source": "https://agentcosthub.com" }
Prices change, so these numbers are a snapshot. A live call always returns the current figures.
Try it from a terminal:
curl -s https://agentcosthub.com/mcp -H 'content-type: application/json' \
-H 'accept: application/json, text/event-stream' \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"cheapest_models_for","arguments":{"preset":"chatbot"}}}'
Or use the MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli https://agentcosthub.com/mcp --transport http --method tools/list
Repo layout
src/mcp-core.mjsis the JSON-RPC MCP server, written with no SDK. It's a source reference: it imports the price data and formula from the agentcosthub.com site build, which isn't in this repo.dist/mcp-core.jsis a self-contained bundle that includes a price snapshot. The hosted endpoint is always the current version.src/worker.mjsandsrc/wrangler.tomlare an optional standalone Cloudflare Worker.server.jsonis the MCP Registry manifest.
Notes
- Estimates only. Cheaper models aren't always as capable, so test on your own tasks.
- AI tools helped build this project, and every price is checked against the providers' official pages.
- Issues and suggestions are welcome. You can also email hello@agentcosthub.com.
MIT licensed. Made by Agent Cost Hub.