An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte AI Portfolio Economics Optimizer ao ChatGPT e Claude

Configure uma vez e funcione no ChatGPT, Claude, Cursor e em qualquer outro cliente que você goste. Tudo roda com segurança em segundo plano, para você relaxar e focar no que realmente importa. Encontre o equilíbrio perfeito entre custo e performance dos modelos.

Pergunte à IA sobre este Connector

Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.

MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

A sua IA faz o trabalho. A gente cuida com segurança.

Nenhuma outra ferramenta de IA te dá isso. O seu workflow roda no cliente que você já ama, a sua conta fica protegida, e você decide o que o agente pode e não pode fazer. É a razão completa para mudar de vez.

Cada Connector vive dentro da nossa infraestrutura, no mesmo lugar onde o seu workflow roda. As três coisas abaixo já fazem parte dele, trabalhando silenciosamente em segundo plano para que você nunca precise pensar nelas. Nada para adicionar, nada para configurar, nada com que se preocupar.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector roda dentro do seu próprio ambiente lacrado.

Cada Connector roda em seu próprio runtime V8 lacrado — sem acesso aos seus arquivos, ao seu sistema ou a outros servidores. Um Connector nunca enxerga além da sua própria requisição.

Kill Switch02

Um interruptor para todos os agentes. Na hora.

Uma única ação desativa todos os Connectors, revoga todos os tokens e encerra todas as sessões de uma vez. A Governança de IA guarda o registro.

FinOps por usuário03

Limites de gastos que pausam em vez de assustar.

Cada usuário tem suas próprias conexões e credenciais, isoladas das dos demais. O que ultrapassar o seu limite de gastos fica aguardando a sua aprovação, em vez de ser cobrado.

Três controles, embutidos na camada pela qual sua IA se conecta.

Conjunto curado · 4 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 01

01-04

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 4 disponíveis através de AI Portfolio Economics.

  1. 01

    Calcular a mistura ideal de modelos

    Determina a melhor proporção de LLMs para SLMs para minimizar custos, mantendo os requisitos de desempenho.

  2. 02

    Gerar matriz de trade-off

    Visualiza a relação direta entre a redução de custos e a possível degradação de desempenho do sistema.

  3. 03

    Obter relatório de economia de custos

    Compara o custo do portfólio otimizado contra o custo de usar apenas LLMs.

  4. 04

    Validar viabilidade do portfólio

    Verifica se a combinação proposta de LLM/SLM atende aos requisitos de performance definidos para o seu caso de uso.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

High-Volume Summarization Pipeline

You process thousands of documents daily. The MCP determines if SLMs can handle the bulk of summarization tasks, reserving LLMs only for complex, high-value documents.

02

Chatbot Deployment

Your chatbot needs to handle both simple FAQs and complex reasoning. You use the MCP to find the perfect mix that keeps the chat affordable while maintaining high accuracy.

03

Data Classification System

You classify incoming data into categories. The MCP helps you assign the right model (LLM or SLM) based on the complexity of the classification task to save money.

04

Internal Knowledge Base Search

You need to search a large, complex knowledge base. The MCP optimizes the model mix to ensure search relevance remains high while minimizing query costs.

Um connector, todas as IAs

AI Portfolio Economics funciona com os clientes de IA mais populares.

Estes são os clientes mais populares, cada um com um guia passo a passo: um link, configurado uma vez, com governança e visibilidade embutidas. E como tudo roda no padrão MCP, a mesma conexão também funciona em qualquer outro cliente compatível — nada para reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Construindo o seu próprio app? O connector é seu para usar.

Você não precisa de um cliente para colocar AI Portfolio Economics para trabalhar: a mesma conexão hospedada entra nas suas aplicações e no código do seu agente, com a mesma governança em cada pedido. Construa com ele, converse com ele — uma conexão para os dois.

Observada, não estimada

Média de 932ms. Rápida em produção.

AI Portfolio Economics é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1377ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
710ms
Dia mais lento
1377ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+37%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 4 capacidades chegam prontas para rodar.

Acesso de prévia · não é autenticação no provedor

O token vk_preview_* pertence à infraestrutura de prévia da Vinkius. Ele permite que o Claude descubra e exiba as capacidades de AI Portfolio Economics, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com AI Portfolio Economics. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

AI Portfolio Economics Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_XzAEDVOVYaCSnEL7ACyI8wrokOIjK3bIH83SxaU0/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  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 Portfolio Economics capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "ai-portfolio-economics-optimizer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_XzAEDVOVYaCSnEL7ACyI8wrokOIjK3bIH83SxaU0/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Instruções passo a passo para cada cliente estão no guia. Como conectar

Configuração guiada para o Claude? Configurar AI Portfolio Economics no Claude e outras IAs

Veja todos os clientes de IA com quem este connector funciona ↑

Para quem é

Feito para o trabalho que quem usa AI Portfolio Economics delega.

Este MCP é essencial para equipes de desenvolvimento e arquitetos de soluções que gerenciam pipelines de IA em escala. Se você está preocupado com o aumento dos custos de inferência de LLMs, esta ferramenta garante que você use o modelo certo para cada tarefa. É ideal para quem precisa de otimização financeira sem comprometer a qualidade do resultado.

  • 01

    Arquiteto de IA

    Para desenhar e validar a arquitetura de modelos mais eficiente e econômica.

  • 02

    Desenvolvedor de Software

    Para implementar e testar a lógica de roteamento entre diferentes tipos de modelos (LLM/SLM).

  • 03

    Gerente de Produto (PM)

    Para apresentar um plano de custos otimizado e justificar o ROI de novas funcionalidades de IA.

FAQ

Perguntas de quem usa AI Portfolio Economics.

  • 01

    Does this MCP work with all LLMs and SLMs?

    It is designed to optimize model portfolios generally. You provide the necessary capabilities data, and the MCP calculates the optimal mix based on those inputs.

  • 02

    What kind of data do I need to provide?

    You need to provide detailed information about your workload, including the percentage distribution of different task types and the required accuracy thresholds for those tasks.

  • 03

    Is this just a theoretical cost estimate?

    No, the MCP provides concrete, quantifiable reports. You can get a cost savings report that directly compares your optimized setup against a pure LLM baseline.

  • 04

    Can I use this if I don't know my performance requirements?

    The MCP helps you define those requirements. You can use the tradeoff matrix to visualize the impact of changing performance targets on your overall cost.

  • 05

    How does the optimizer account for routing errors?

    The calculate_optimal_mix capability uses the routingAccuracy parameter to adjust expected performance, ensuring that even if a query is misrouted to a less capable model, the overall performance remains above your defined threshold.

  • 06

    Can I compare my current setup to an optimized one?

    Yes, you can use get_cost_savings_report to compare the cost of your optimized portfolio against a baseline where only LLMs are used for every task.

  • 07

    How do I know if my model mix is actually viable?

    You can use validate_portfolio_feasibility to check if a specific proposed allocation of LLMs and SLMs will meet your required performance levels given your current routing accuracy.

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