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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 · 3機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-03
このセットには3機能あります。
Model Routing Efficiencyで使える3機能の一部です。
- 01
ルーティング・オプションの分析
品質優先、コスト優先、またはバランス重視の戦略に基づき、タスクに最適なモデルを特定します。
- 02
モデルプロファイルの比較
複数のモデルの性能指標を詳細に比較し、特性の違いを明らかにします。
- 03
コスト削減額の予測計算
モデルを切り替えた際に期待できる経済的なメリットを算出します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Cost-Sensitive Agent Deployment
Switching from high-cost models to efficient ones for simple classification tasks.
Budget Forecasting
Estimating how much a new AI feature will cost based on projected token usage.
Quality Assurance
Ensuring a cheaper model has enough quality sufficiency for a specific reasoning task.
Model Benchmarking
Comparing different model profiles to see which offers the best efficiency score.
1つのConnector、すべてのAI
Model Routing Efficiency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。
Model Routing Efficiency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870ms。本番環境で高速。
Model Routing Efficiency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
- 753ms
- 最遅日
- 1027ms
- 14日間の傾向
- 安定0%
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。3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 Model Routing Efficiency 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 Model Routing Efficiency 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。
Model Routing Efficiency 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_NHj9CiRORnbhxNnTbEkLYD6Xe3T99XodBqZE7OZK/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 — Model Routing Efficiency capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"model-routing-efficiency-calculator-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_NHj9CiRORnbhxNnTbEkLYD6Xe3T99XodBqZE7OZK/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? Model Routing EfficiencyをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Model Routing Efficiencyユーザーが任せたい仕事のために。
LLMの運用コスト管理とモデル性能の最適化を同時に実現したいエンジニアや意思決定者向けです。
- 01
AIエンジニア
タスクの複雑度に応じた最適なモデルの選定と、性能指標の比較を行いたい方。
- 02
AIプロダクトマネージャー
モデルの品質を維持しつつ、運用予算内での効率的なサービス提供を目指す方。
- 03
ITコスト管理者
LLMの利用料金を可視化し、モデルの切り替えによるコスト削減効果を予測したい方。
FAQ
Model Routing Efficiencyユーザーからのよくある質問。
- 01
What is model routing efficiency?
It is the process of selecting the most cost-effective model that still meets the quality requirements for a specific task.
- 02
How does this MCP help with LLM costs?
It calculates the exact savings you can achieve by switching to more efficient models and provides projections for large token volumes.
- 03
Can I use this with Claude or Cursor?
Yes, you can connect this MCP to any MCP-compatible client including Claude, Cursor, and Windsurf.
- 04
Does this MCP suggest models based on quality or cost?
It can do both. You can choose a quality-first, cost-first, or balanced strategy for your routing analysis.
- 05
How do I know if a cheaper model is good enough?
The MCP calculates a quality sufficiency score to determine if a model's performance meets your task's complexity needs.
- 06
How do I find the best model for a complex task?
You can use the analyze_routing_options capability with the quality_first strategy. This will identify the most capable model that meets the required quality sufficiency for your task complexity.
- 07
Can I project how much money I will save by switching models?
Yes, the calculate_savings_projection capability allows you to input your current model cost and the target model cost to see both total and percentage savings over a specific volume.
- 08
What is the difference between the routing strategies?
The quality_first strategy prioritizes capability, cost_first prioritizes the lowest price, and balanced selects the model with the highest efficiency score (quality divided by cost).
さがす
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