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ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

Utilisez AI Model Usage Analytics avec votre IA.

Connectez votre compte une fois et laissez l'IA que vous utilisez déjà travailler avec, sans construire une autre intégration. Optimisez vos dépenses et votre performance IA avec précision.

Included with plan

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

Ensemble complet · 4 capacités

L'ensemble complet des capacités de AI Model Usage Analytics.

Voici les actions exactes que votre IA peut choisir quand vous lui demandez de travailler avec AI Model Usage Analytics.

Ensemble de capacités01 / 01

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 4 disponibles via AI Model Usage Analytics.

  1. 01

    Déterminer le coût monétaire exact par fonctionnalité

    Permet de calculer le coût financier précis pour chaque fonctionnalité individuelle de votre produit.

  2. 02

    Évaluer l'efficacité de sélection des modèles

    Évalue comment le système sélectionne les modèles pour des tâches spécifiques de fonctionnalités.

  3. 03

    Identifier les cibles d'optimisation

    Aide à trouver les fonctionnalités coûteuses mais peu utilisées, ou les sélections de modèles inefficaces.

  4. 04

    Analyser la concentration de l'utilisation

    Permet d'identifier quelles fonctionnalités sont les principaux moteurs de la consommation des modèles IA.

Observée, pas estimée

Moyenne de 842 ms. Rapide en production.

AI Model Usage Analytics est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 959 ms
28 aoûtAujourd'hui
Jour le plus rapide
684ms
Jour le plus lent
959ms
Tendance sur 14 jours
En ralentissement+14%

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 Usage Analytics, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de AI Model Usage Analytics. 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 Usage Analytics Connector

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

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_1tbd24ReYBC3SDpWJ579WdByT3lsZc0AwncKcSyG/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 Usage Analytics capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "ai-model-usage-analytics-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_1tbd24ReYBC3SDpWJ579WdByT3lsZc0AwncKcSyG/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

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de AI Model Usage Analytics délèguent.

Ce MCP Connector est essentiel pour les équipes de produit, les CTO et les ingénieurs DevOps qui gèrent des applications SaaS basées sur l'IA. Si vous devez maîtriser les coûts opérationnels et optimiser l'utilisation des ressources de modèles IA, cet outil est fait pour vous. Il transforme les données brutes de consommation en actions concrètes de réduction des dépenses.

  • 01

    Chef de Produit (Product Manager)

    Pour comprendre l'impact financier de l'ajout de nouvelles fonctionnalités IA et prioriser les développements.

  • 02

    CTO / Architecte Logiciel

    Pour évaluer l'efficacité globale des modèles IA et garantir une architecture de coûts maîtrisée.

  • 03

    Ingénieur DevOps / FinOps

    Pour surveiller la consommation en temps réel, identifier les goulots d'étranglement de coûts et optimiser les ressources.

FAQ

Les questions des utilisateurs de AI Model Usage Analytics.

  • 01

    Comment ce Connector m'aide-t-il à réduire mes coûts IA ?

    Il vous fournit une visibilité détaillée sur la consommation par fonctionnalité. En identifiant les zones de forte consommation et les modèles sous-optimaux, vous pouvez prendre des mesures ciblées pour réduire vos dépenses.

  • 02

    Est-ce que je peux voir le coût exact de chaque fonctionnalité ?

    Oui, en utilisant get_feature_cost_breakdown, vous pouvez déterminer l'attribution monétaire précise des coûts pour chaque fonctionnalité de votre produit.

  • 03

    Ce Connector est-il adapté aux produits en forte croissance ?

    Absolument. Il permet de suivre l'évolution de la consommation et de l'attribution des coûts à mesure que votre produit grandit, vous assurant une gestion financière prédictive.

  • 04

    Qu'est-ce que l'analyse de concentration d'utilisation ?

    C'est la capacité d'identifier quelles fonctionnalités sont les principaux moteurs de la consommation des modèles IA. Cela vous permet de savoir où concentrer vos efforts d'optimisation.

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