An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez AI Model Selection Roi Engine à ChatGPT et Claude

Configurez-le une fois et il fonctionne avec ChatGPT, Claude, Cursor et n'importe quel autre client que vous aimez. Tout s'exécute en toute sécurité en arrière-plan, pour que vous puissiez vous détendre et vous concentrer sur l'essentiel. Maximisez votre ROI en évaluant coûts, performance et risques de migration.

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Votre IA fait le travail. Nous veillons dessus, en toute sécurité.

Aucun autre outil d'IA ne vous offre ça. Votre workflow s'exécute dans le client que vous aimez déjà, votre compte reste protégé, et vous décidez ce que l'agent peut ou ne peut pas faire. C'est la vraie raison de faire le pas.

Chaque Connector vit dans notre infrastructure, là où votre workflow s'exécute. Les trois choses ci-dessous en font déjà partie et travaillent discrètement en arrière-plan pour que vous n'ayez jamais à y penser. Rien à ajouter, rien à configurer, aucune inquiétude à avoir.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Chaque Connector s'exécute dans son propre environnement scellé.

Chaque Connector s'exécute dans son propre runtime V8 scellé, sans accès à vos fichiers, à votre système ni aux autres serveurs. Un Connector ne voit jamais au-delà de sa propre requête.

Kill Switch02

Un seul interrupteur arrête tous les agents. Immédiatement.

Une seule action désactive tous les Connectors, révoque tous les tokens et termine toutes les sessions d'un coup. La Gouvernance de l'IA conserve le registre.

FinOps par utilisateur03

Des limites de dépense qui s'interrompent au lieu de surprendre.

Chaque utilisateur garde ses propres connexions et identifiants, isolés de ceux des autres. Ce qui dépasserait votre limite de dépense est stoppé et mis en attente de votre approbation, pas facturé.

Trois contrôles, intégrés à la couche par laquelle votre IA se connecte.

Sélection · 4 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 01

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 4 disponibles via AI Model ROI Engine.

  1. 01

    Recommander le modèle optimal

    Identifiez le meilleur candidat de modèle en fonction d'un ensemble d'options et de contraintes utilisateur strictes.

  2. 02

    Analyser la migration de modèle

    Déterminez si le passage d'un modèle actuel à un nouveau candidat est économiquement avantageux.

  3. 03

    Calculer le compromis coût-performance

    Quantifiez la relation entre dépenser plus d'argent pour obtenir une meilleure précision ou une latence réduite.

  4. 04

    Prédire l'impact de la maintenance

    Ajustez les projections de coûts à long terme en fonction de la fréquence des mises à jour et des besoins de maintenance du modèle.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

01

Budget-Constrained MVP

You need to prove the concept with minimal spending. You use the MCP to recommend the cheapest model that still hits your minimum required accuracy.

02

Scaling an Existing Product

Your current model is hitting its cost ceiling. You run a tradeoff analysis to see if a slightly less accurate, but much cheaper, alternative is viable.

03

Model Refresh Cycle

It's time to upgrade your core LLM. You use the MCP to justify the $500 migration cost by showing the long-term savings.

04

Performance Optimization

You need to reduce latency below 300ms. You use the MCP to find the optimal model that achieves that speed without blowing the budget.

Un connector, toutes les IAs

AI Model ROI Engine fonctionne avec les clients IA les plus populaires.

Voici les clients les plus populaires, chacun avec un guide pas à pas : un lien, configuré une fois, avec gouvernance et visibilité intégrées. Et comme tout tourne sur le standard MCP, la même connexion fonctionne aussi dans tout autre client compatible : rien à reconstruire.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Vous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.

Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre AI Model ROI Engine au travail : la même connexion hébergée se branche sur vos propres applications et le code de votre agent, avec la même gouvernance à chaque requête. Construisez avec lui, discutez avec lui : une connexion pour les deux.

Observée, pas estimée

Moyenne de 847 ms. Rapide en production.

AI Model ROI Engine est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1089 ms
5 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
723ms
Jour le plus lent
1089ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+40%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 4 capacités arrivent prêtes à l'emploi.

Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur

Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de AI Model ROI Engine, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de AI Model ROI Engine. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.

AI Model ROI Engine Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_P2JDx8XSXJThXWTdwTkMVQ0G0Agz0zxK0z3txYus/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — AI Model ROI Engine capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "ai-model-selection-roi-engine-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_P2JDx8XSXJThXWTdwTkMVQ0G0Agz0zxK0z3txYus/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter

Configuration guidée pour Claude ? Configurer AI Model ROI Engine avec Claude et les autres IA

Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de AI Model ROI Engine délèguent.

Ce MCP Connector est essentiel pour les équipes de développement et les responsables produits qui doivent prendre des décisions coûteuses concernant l'infrastructure IA. Si vous devez choisir entre plusieurs LLMs et que le budget, la performance ou la facilité de maintenance sont des facteurs critiques, cet outil vous fournit les données financières nécessaires pour justifier votre choix.

  • 01

    Ingénieur IA

    Vous utilisez cet outil pour évaluer techniquement les compromis entre la latence, la précision et le coût opérationnel des modèles.

  • 02

    Chef de Produit (Product Manager)

    Vous utilisez ce Connector pour aligner les choix techniques sur les objectifs commerciaux et le retour sur investissement (ROI) attendu.

  • 03

    Architecte Logiciel

    Vous utilisez cet outil pour planifier les migrations de modèles et estimer l'impact financier des changements d'infrastructure.

FAQ

Les questions des utilisateurs de AI Model ROI Engine.

  • 01

    Does this MCP only look at inference cost?

    No. It goes beyond just the per-token cost. It includes the total cost of ownership, factoring in model switching costs and annual maintenance projections.

  • 02

    Can I use this to compare different LLM providers?

    Yes. You provide the specs for multiple models, and the MCP compares their performance and cost profiles against your specific business requirements.

  • 03

    What if I don't know which model to use?

    You can start by defining your non-negotiable constraints (e.g., 'must be under $0.01/1k tokens' and 'must be >90% accurate'). The MCP will narrow down the best options for you.

  • 04

    Is this useful for predicting future costs?

    Absolutely. The predict_maintenance_impact capability specifically adjusts long-term cost projections based on how often the model requires updates or patches.

  • 05

    How does the engine handle accuracy requirements?

    The recommend_optimal_model capability filters out any models that do not meet your specified minAccuracy threshold before selecting the most cost-effective option.

  • 06

    Can I calculate the cost of switching from one model to another?

    Yes, use the analyze_model_switching capability. It factors in your one-time engineering costs and monthly volume to determine the payback period and net savings.

  • 07

    Does this account for model maintenance?

    Yes, the predict_maintenance_impact capability allows you to include annual update frequency and labor costs to get a realistic total annual cost projection.

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