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com.llmabacus/pricing
serveur MCP (Model Context Protocol) · llmabacus 1.0.0
Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur.
Est-ce que com.llmabacus/pricing est sûr ?
Au dernier audit MCP Hub, le serveur MCP « com.llmabacus/pricing » est classé « Non encore testé ». Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur. Le verdict est réévalué en continu ; consultez la fiche pour l'état à jour.
Méthode : MCP Hub analyse la description de chaque outil (couche 1) et, pour le verdict fort, exécute le serveur dans une micro-VM isolée avec leurres et réseau bloqué (couche 2). On publie des noms et des compteurs, jamais le contenu brut renvoyé par un outil.
Les 2 outils
- estimate_cost≈ 280 tokens
估算一段文本或指定 token 数在某个大模型上的**输入侧**调用成本,以人民币 ¥ 计价。text_or_tokens 支持两种模式:传自然语言文本时自动估算 token 数(中文按字符、英文按词分别计),传纯数字字符串时直接作为已知 token 数使用。返回:所用估算方法、token 数、按原价计的输入成本;若该模型提供缓存输入价,另给出缓存命中成本、相对原价的节省百分比与倍数差价;末尾附该模型的输入 / 输出 / 缓存输入单价(每百万 tokens)。⚠️ 本工具只计算输入成本,不含输出 token 费用——要估算完整往返成本,需另取输出单价自行相加。
Paramètres, retour & exemple (3)
Paramètresmodel· string · requis
模型 ID 或模糊名称,大小写不敏感(例如 'deepseek-v4-pro'、'gpt-5'、'claude-sonnet')。匹配规则与 query_model_price 一致;不确定名称时可先调 query_model_price 确认。time_band· string · optionnel · peak | off_peak
分时模型的计费时段。缺省为 peak(峰时/最坏价,避免低估);只有确认调用发生在官方空闲时段时才传 off_peak。text_or_tokens· string · requis
二选一:① 待估算的自然语言文本(如一段提示词或整篇文档),工具按中文字符 + 英文词估算 token 数;② 纯数字字符串表示已知 token 数,如 '200000'。注意:整串都是数字时一律按模式 ② 处理——若确实要估算一串数字本身的 token 数,请混入任意非数字字符。
Exemple d'appel{"name": "estimate_cost", "arguments": {"model": "texte", "text_or_tokens": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - query_model_price≈ 135 tokens
查询指定大模型(如 GPT-5, Claude, DeepSeek)的最新 API 输入、输出和缓存输入单价(单位:每百万 tokens)。
Paramètres, retour & exemple (1)
Paramètresmodel· string · requis
模型 ID 或模糊名称,大小写不敏感(例如 'gpt-5'、'deepseek-v4'、'claude-sonnet')。匹配顺序:精确匹配 ID → 精确匹配名称 → 按包含关系匹配 ID → 按包含关系匹配名称,取首个命中。
Exemple d'appel{"name": "query_model_price", "arguments": {"model": "texte"}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
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