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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。
他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。
すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。
各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。
1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。
1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。
驚きではなく、一時停止する支出制限。
各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。
3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。
厳選セット · 4機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-04
このセットには4機能あります。
AI Model A/B Testing Cost Engineで使える4機能の一部です。
- 01
実験の投資対効果(ROI)を評価する
AIモデルの変更が経済的に実現可能かどうかを評価します。
- 02
同時実行テストの総インフラ負荷を合計する
実行中のすべてのA/Bテストによるインフラの合計負荷を算出します。
- 03
単一実験の特定費用を計算する
固有のパラメータに基づき、単一の実験にかかる具体的な費用を計算します。
- 04
統計的有意差到達までの期間を予測する
実験の結果が統計的に有効となるまでに必要な期間を予測します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Budgeting for New Features
Before launching a new model, run a calculation to estimate the total compute cost over the next quarter.
Optimizing Test Duration
If a test is running too long, use the time-to-significance capability to see if it's hitting its statistical goal early.
Comparing Model Versions
Compare two model versions by calculating the ROI for each, allowing you to pick the most profitable option.
Scaling Infrastructure
When planning for growth, aggregate costs helps you know how much compute power you'll need when traffic increases.
1つのConnector、すべてのAI
AI Model A/B Testing Cost Engineは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。
これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。
Claude
ChatGPT
Gemini
Perplexity
Grok
Microsoft Copilot
Cursor
VS Code
Windsurf
JetBrains
Cline
LangChain
Vercel AI SDK
Lovable
Z.ai
Raycast
Qwen Code
Kimi Code
Le Chat自社アプリを作っていますか?Connectorはあなたのもの。
AI Model A/B Testing Cost Engineを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。
実測値、推定値ではない
平均873ms。本番環境で高速。
AI Model A/B Testing Cost Engineは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 750ms
- 最遅日
- 1169ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+25%
クライアントを接続
1つのURL。すべてのクライアント。
Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。4個の機能がすぐに使えます。
プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません
vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が AI Model A/B Testing Cost Engine のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。
このトークンは AI Model A/B Testing Cost Engine のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。
AI Model A/B Testing Cost Engine Connector
準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_SPvHr2phXmDbWE30TZ3LOeINjMXsN6q4JEmBlTc9/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — AI Model A/B Testing Cost Engine capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"ai-model-ab-testing-cost-engine-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_SPvHr2phXmDbWE30TZ3LOeINjMXsN6q4JEmBlTc9/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法
Claude向けのガイド付きセットアップ? AI Model A/B Testing Cost EngineをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
AI Model A/B Testing Cost Engineユーザーが任せたい仕事のために。
AIモデルの性能改善を推進し、その経済的妥当性を証明する必要がある方々向けです。A/Bテストの実施計画段階で、コストや期間の予測が求められるすべてのビジネス部門に役立ちます。
- 01
プロダクトマネージャー
新機能やモデルのローンチにおける、費用対効果(ROI)の算出と計画立案に役立ちます。
- 02
データサイエンティスト
実験の統計的妥当性や、必要なサンプルサイズ、期間を科学的に予測できます。
- 03
MLエンジニア
複数の同時並行する実験のインフラ負荷を正確に把握し、リソース配分を最適化できます。
FAQ
AI Model A/B Testing Cost Engineユーザーからのよくある質問。
- 01
Is this MCP for general cost tracking, or just A/B testing?
It focuses specifically on the financial and temporal aspects of AI model experimentation. It calculates costs, ROI, and the time needed to achieve statistical validity for A/B tests.
- 02
What kind of data does it need to calculate costs?
It requires specific parameters like infrastructure costs per hour, traffic split percentages, and the number of running experiments. The more detail you provide, the more accurate the cost estimate will be.
- 03
Can I use this to compare multiple models?
Yes. You can calculate the ROI for multiple models and aggregate the costs of running them concurrently, helping you choose the most profitable path.
- 04
Does it just tell me the cost, or does it help me decide if the test is worth it?
It does both. By calculating the ROI and the time to significance, it gives you the full financial picture, letting you decide if the expected value outweighs the compute cost.
- 05
What is 'statistical significance' in this context?
It's the point where the results of your A/B test are reliable and not due to random chance. This MCP predicts how long you must run the test to reach that reliable point.
- 06
How does this capability account for multiple experiments?
You can use aggregate_concurrent_costs to sum the total infrastructure burden of all active tests, ensuring you account for the cumulative load on your compute and data stack.
- 07
Can I estimate the duration of my experiment?
Yes, the estimate_time_to_significance capability predicts the number of days required to reach a statistical threshold based on your daily traffic and required statistical power.
- 08
How is the ROI calculated?
The calculate_experiment_roi capability evaluates the ratio of the expected monetary lift to the total cost of the experiment, providing the ROI percentage and break-even days.
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