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通过 MCP 统一接入多家大模型并进行路由、配额与统计管理。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "freellmpool" MCP 服务: 执行:claude mcp add 'io-github-0xzr-freellmpool' -- uvx freellmpool
请通过 freellmpool 列出可用模型,并分别用速度优先和质量优先策略回答同一个问题:总结这篇技术文档的核心要点。
返回可用模型列表,以及基于不同路由策略生成的两版回答结果。
请通过 freellmpool 查询当前各模型提供商的配额、已用 token 数和最近使用统计,并指出最接近限额的提供商。
输出各提供商的配额与调用统计摘要,并标出需要关注的限额风险。
请通过 freellmpool 在单次请求 token 不超过 8000、优先低成本的条件下,为下面的分析任务选择合适模型并执行:比较三份竞品方案的优缺点。
返回所选模型或提供商、路由理由,以及完成的分析结果。
帮助团队以声明式策略路由多家大模型,并进行多角色编排与结果校验。