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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 Orchestration Economicsで使える4機能の一部です。
- 01
リクエストごとの期待コストと遅延を計算
特定のルーティング設定に基づき、単一のリクエストパスにかかる総期待コストと遅延時間を計算します。
- 02
マルチモデルのフォールバックシステムの価値を評価
複数のモデルからなるフォールバックシステムを導入することで得られる金銭的および運用上のメリットを定量化します。
- 03
最適なルーティング戦略を特定
特定の性能または信頼性の目標を達成するための、最も費用対効果の高いルーティング構成を特定します。
- 04
トラフィック増加によるコストと遅延を予測
レート制限や負荷分散が原因で、リクエストボリュームの増加がコストと遅延にどのように影響するかを予測します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Scaling a Chatbot
Before launching a high-traffic chatbot, you run a simulation to see how doubling the user volume affects your API costs and response time.
Mission-Critical Service Design
For a service that cannot fail, you use the MCP to measure the exact financial benefit of adding a secondary, slower, but highly reliable fallback model.
Budgeting for New Features
You need to prove to leadership that a new feature using three different models is viable by optimizing the routing strategy to stay under a $0.01 per-request budget.
Model Selection Comparison
You compare two different model stacks by calculating the expected cost for a single request path, helping you choose the most efficient stack.
1つのConnector、すべてのAI
AI Orchestration Economics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 Orchestration Economics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897ms。本番環境で高速。
AI Orchestration Economics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
- 707ms
- 最遅日
- 1103ms
- 14日間の傾向
- 遅延傾向+10%
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 Orchestration Economics 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 Orchestration Economics 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 Orchestration Economics 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_h5DTdC3XAdPwtE1xEjLQEKL9KoZfWSxpZGVBqeox/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 Orchestration Economics capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"ai-multi-model-orchestration-economics-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_h5DTdC3XAdPwtE1xEjLQEKL9KoZfWSxpZGVBqeox/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 Orchestration EconomicsをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
AI Orchestration Economicsユーザーが任せたい仕事のために。
複雑なAIシステムを設計し、その運用コストと信頼性を最適化する必要があるエンジニアやアーキテクトに最適です。単に機能が動くかだけでなく、「経済的に持続可能か」という視点からAIの全体設計を検証したい場合に役立ちます。
- 01
AIエンジニア
複数のLLMやモデルを組み合わせて利用する際の、実際のコスト計算とパフォーマンスの検証を行います。
- 02
ソリューションアーキテクト
クライアントの予算と要求されるSLA(サービスレベルアグリーメント)を満たす、最適なシステム構成を設計します。
- 03
プロダクトマネージャー
AI機能の市場投入前に、コスト効率とユーザー体験の両面から、技術的な実現可能性を評価します。
FAQ
AI Orchestration Economicsユーザーからのよくある質問。
- 01
Does this MCP only calculate API costs?
No. It calculates the total expected cost, which includes API costs, but also factors in the financial and operational benefit of redundancy and the impact of rate limits.
- 02
What kind of data do I need to run a simulation?
You need to provide parameters like the primary model's cost, the failure rate, the fallback model's cost, and your desired performance or reliability targets.
- 03
Can I use this with my existing multi-model setup?
Yes. You use the MCP to model your existing setup. For example, you can use the capability to optimize your current routing strategy to meet a specific budget.
- 04
Is this MCP only for large companies?
No. It's for any team that uses multiple AI models and needs to understand the financial trade-offs between performance and cost.
- 05
How does this capability calculate orchestration cost?
The calculate_request_economics capability calculates the total expected cost by summing the primary model's direct inference cost and the weighted cost of fallback models based on their probability of being triggered.
- 06
Can I find the cheapest model configuration for a specific success rate?
Yes, you can use optimize_routing_strategy to identify the most cost-effective routing configuration that meets your minimum target success rate and budget constraints.
- 07
How do I measure the benefit of adding a fallback model?
You can use evaluate_redundancy_value to quantify the financial and operational benefits of implementing a multi-model fallback system compared to a single-model setup.
さがす
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