English Français العربية

io.github.labham-llc/agentcents

السجل الرسمي الإنتاجية

Local LLM cost proxy: forecasts each call and recommends the cheapest model that clears the task.

الشيفرة المصدرية التوثيق

التثبيت

أضف هذا إلى إعدادات MCP في عميلك (Claude Desktop: claude_desktop_config.json، وCursor: ‏.cursor/mcp.json، ويستخدم VS Code وغيره الصيغة نفسها «mcpServers»).

PYPI package agentcents
Claude Code 
claude mcp add agentcents -- uvx agentcents==1.1.3
إعداد JSON (Claude Desktop وCursor وVS Code) 
{
    "mcpServers": {
        "agentcents": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "agentcents==1.1.3"
            ]
        }
    }
}

التوثيق

مأخوذ من ملف README للمشروع على GitHub ويُحدَّث أسبوعيًا. تفتح الروابط على GitHub.

المحتويات
  1. agentcents — LLM cost consulting skill for Claude
  2. Install
  3. What's in the box
  4. The product behind it

agentcents — LLM cost consulting skill for Claude

A Claude Skill that turns Claude into a neutral LLM cost advisor: estimate what any call or agent workflow will cost across candidate models, get the cheapest model that clears the task's capability bar, and see the comparison as a Mermaid diagram — with honest ranges, never false point estimates.

Works two ways:

  • Consult mode (no install): answers from a bundled, hand-verified snapshot of current model prices and Intelligence Index scores.
  • Live mode: if the agentcents proxy is running locally, the skill uses your real ledger — calibrated forecasts, spend, and accuracy instead of priors.

Install

Claude.ai / Desktop: Settings → Capabilities → Skills → Add → upload this folder (or the packaged .skill).

Claude Code: /plugin marketplace add labham-llc/agentcents-skill then /plugin install agentcents@labham-skills

Then just ask things like:

what would it cost to classify ~500 support emails a day, about 200 tokens each?

I'm building a 5-step research agent — which model should each step use?

What's in the box

SKILL.md                 — the consulting method (measure, range, bar, pick, flag instability)
assets/pricing.json      — price + capability snapshot (see _meta.verified_utc)
references/local-api.md  — live-mode reference for a locally running agentcents

Snapshot verified: 2026-07-15 (see _meta.verified_utc) — refreshed with each agentcents release.

The product behind it

agentcents is a local proxy that meters, forecasts, and budget-enforces LLM API calls — and grades its own forecasting accuracy on a calibration page. pip install agentcents. The skill is free; so is the agentcents free tier.

© Labham LLC · skill instructions and snapshot data may be redistributed with attribution; the agentcents software itself is proprietary (see its LICENSE).

الأسئلة الشائعة

ما هو io.github.labham-llc/agentcents؟

Local LLM cost proxy: forecasts each call and recommends the cheapest model that clears the task.

كيف أثبّت io.github.labham-llc/agentcents؟

يعمل على جهازك. في Claude Code: claude mcp add agentcents -- uvx agentcents==1.1.3. وفي العملاء الآخرين، الصق إعداد JSON من هذه الصفحة في إعدادات MCP الخاصة بهم.

هل يحتاج io.github.labham-llc/agentcents إلى مفتاح API؟

لا يذكر إدراجه في السجل أي مفتاح أو سر إلزامي. قد تتطلب بعض الميزات حسابًا لدى الخدمة التي يتصل بها.

هل io.github.labham-llc/agentcents مفتوح المصدر؟

شيفرته علنية على GitHub، لكن المستودع لا يعلن ترخيصًا قياسيًا.

من يصون io.github.labham-llc/agentcents؟

ينشره labham-llc. يدرجه AI.tn لكنه لا يصونه ولا يوصي به.

من سجل MCP الرسمي. الإدراج ليس توصية: راجع شيفرة الخادم وصلاحياته قبل منحه الوصول إلى بياناتك.