什么是 io.github.jeff-atriumn/tokencost-dev?
基于 LiteLLM 的 LLM 定价预言机,支持模型查询、成本估算与价格对比。
README
<p align="center"> <img src="tokencost-dev.gif" alt="tokencost demo in Claude Code" width="700" /> </p>
Install in 30 seconds
Claude Code:
claude mcp add tokencost-dev -- npx -y tokencost-dev
Then ask: "How much would 1M input tokens cost on claude-sonnet-4-5?"
Cursor (.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": {
"tokencost-dev": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "tokencost-dev"]
}
}
}
No API keys. No accounts. No configuration files. Pricing data is fetched from the LiteLLM community registry and cached locally for 24 hours.
Tools
get_model_details
Look up pricing, context window, and capabilities for any model. Fuzzy matching means "sonnet 4.5" works just as well as "claude-sonnet-4-5-20250514".
> "What are Claude Sonnet 4.5's pricing and capabilities?"
Model: claude-sonnet-4-5
Provider: anthropic | Mode: chat
Pricing (per 1M tokens):
Input: $3.00
Output: $15.00
Context Window:
Max Input: 200K
Max Output: 8K
Capabilities: vision, function_calling, parallel_function_calling
calculate_estimate
Estimate cost for a given number of input and output tokens.
> "How much will 1000 input + 500 output tokens cost on Claude Sonnet 4.5?"
Cost Estimate for claude-sonnet-4-5
Input: 1K tokens × $3.00/1M = $0.003000
Output: 500 tokens × $15.00/1M = $0.007500
─────────────────────────────
Total: $0.0105
compare_models
Find the most cost-effective models matching your requirements.
> "What are the cheapest OpenAI chat models?"
Top 2 most cost-effective models (provider: openai) (mode: chat):
1. gpt-4o-mini
Provider: openai | Mode: chat
Input: $0.15/1M | Output: $0.60/1M
Context: 128K in / 16K out
2. gpt-4o
Provider: openai | Mode: chat
Input: $5.00/1M | Output: $15.00/1M
Context: 128K in / 16K out
refresh_prices
Force re-fetch pricing data from the LiteLLM registry (cache is refreshed automatically every 24h).
Docs
Full documentation at tokencost.dev
License
MIT
常见问题
io.github.jeff-atriumn/tokencost-dev 是什么?
基于 LiteLLM 的 LLM 定价预言机,支持模型查询、成本估算与价格对比。
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