PDFをダウンロードMarkdown版
ClaudeChatGPTPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AIGrokZ.aiQwenKimi
DeepSeekMistralCursorVS CodeWindsurfJetBrainsClineLovableVercel AI SDKLangChain

AI Model Usage AnalyticsをAIで使う。

アカウントを一度接続するだけで、いつも使っているAIに仕事を任せられます。追加の連携開発は不要。どの機能がコストを押し上げているか、最適な改善点を見つけ出します。

Included with plan

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

Waiting for input…

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

完全セット · 4機能

AI Model Usage Analyticsの全機能セット。

AI Model Usage Analyticsに仕事を頼むとき、AIが選べる正確なアクションです。

機能セット01 / 01

01-04

このセットには4機能あります。

AI Model Usage Analyticsで使える4機能の一部です。

  1. 01

    機能ごとのコスト内訳を取得

    個々の製品機能がどれだけの金銭的な支出を発生させているかを正確に把握できます。

  2. 02

    モデルルーティングの効率スコアを評価

    システムが特定の機能タスクに対して、モデルをどれだけ効果的に選択しているかを評価します。

  3. 03

    最適化が必要なターゲットを特定

    コストが高いにもかかわらず利用度が低い機能、またはモデル選定が非効率な領域を見つけ出します。

  4. 04

    利用集中度を分析

    どの機能がAIモデルの消費の主要な要因となっているかを特定し、リソース配分の偏りを把握します。

実測値、推定値ではない

平均842ms。本番環境で高速。

AI Model Usage Analyticsは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大959ms
8月28日今日
最速日
684ms
最遅日
959ms
14日間の傾向
遅延傾向+14%

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 Usage Analytics 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 Usage Analytics 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 Usage Analytics 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_1tbd24ReYBC3SDpWJ579WdByT3lsZc0AwncKcSyG/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  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.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "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

各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法

対象ユーザー

AI Model Usage Analyticsユーザーが任せたい仕事のために。

AIを活用したSaaS製品のコスト管理や効率改善を担うプロフェッショナルに最適です。モデルの利用状況を可視化し、コスト増大の原因を特定したい方、運用コストの最適化を目指すチームに必須のMCP Connectorです。

  • 01

    プロダクトマネージャー

    どの機能にリソースを割くべきか、コスト効率の高い機能改善点を特定できます。

  • 02

    CTO/技術責任者

    AIインフラ全体の利用状況を把握し、技術的なボトルネックやコスト増大の根本原因を特定できます。

  • 03

    FinOpsエンジニア

    AIモデルの利用に伴う費用を機能単位で正確に算出し、予算管理とコスト削減の根拠を提供できます。

FAQ

AI Model Usage Analyticsユーザーからのよくある質問。

  • 01

    このMCP Connectorはリアルタイムでコストを追跡できますか？

    はい、本MCPはAIモデルのリソース消費状況を詳細に分析し、コスト配分を追跡します。どの機能がどのタイミングでコストを発生させているかを把握するのに役立ちます。

  • 02

    どのAIモデルを使っているかに関わらず使えますか？

    はい、特定のモデルに依存することなく、製品全体で利用されているAIモデルのリソース消費状況を包括的に分析できます。複数のモデルを横断的に評価可能です。

  • 03

    コスト削減の具体的な提案はしてもらえますか？

    可能です。単にコストが高いだけでなく、利用度が低い機能や、モデル選定が非効率なポイントを特定し、具体的な最適化の提案を行うことができます。

  • 04

    利用集中度を分析するメリットは何ですか？

    利用集中度を分析することで、リソースが偏りすぎていないか、特定の機能に過度な負荷がかかっていないかを把握できます。これにより、システム全体の安定性と効率性を高められます。

さがす

Analyticsの他のコネクタ

おすすめ