Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
All models.One API.
Steuern Sie KI-API-Kosten uber eine OpenAI-kompatible Hosted API fur deutsche Teams. Misses rufen den echten Upstream auf, verifizierte Exact-Cache-Replays werden rabattiert berechnet und Belege halten die Ausgaben sichtbar, ohne dass Ihr SDK umgeschrieben werden muss.
Fur wen
Gebaut fur Entwickler und kleine Teams mit echtem API-Traffic.
Wenn Sie Token-Kosten, wiederholte Requests und Integrationsgeschwindigkeit im Blick haben, ist dies die Hosted-API-Schicht uber Ihrem bestehenden SDK.
NextModel bringt Fresh-Aufrufe, Exact-Cache-Rabatte und Belege in eine sichtbare Steuerebene uber dem SDK. So bleiben Stuckkosten nachvollziehbar, ohne die Anwendung neu aufzubauen.
See the difference between Fresh and Exact cache before traffic multiplies.
Each request can expose served mode, usage source, and receipt links.
Direkte Antwort
Was ist NextModel?
NextModel ist eine OpenAI-kompatible Hosted API fur Entwickler und kleine Teams, die Fresh Fallback, Exact-Cache-Rabatte und transparente Belege an einer Stelle brauchen, bevor die Modellkosten wachsen.
Teams nutzen NextModel, wenn sie eine kompatible Hosted API wollen, ohne die Sicht auf echte Abrechnungsfakten zu verlieren. Das Gateway behalt die vertraute OpenAI-SDK-Form bei und fugt Preiskontext, exakte Cache-Wiederverwendung und Belege hinzu.
Ein Gateway.
Ausgaben, Richtlinien und Quellen sichtbar halten.
Halten Sie Modellauswahl, Budgetregeln, Quellenvergleich und Nutzungsberichte aus dem Anwendungscode heraus. Die API bleibt vertraut, wahrend die Entscheidungsschicht fur Produkt- und Plattformteams sichtbar wird.
OpenAI SDK, viele Modellquellen.
Wenn Sie bereits OpenAI nutzen, andern Sie nur base_url und behalten chat completions, streaming, tools und JSON-orientierte Ablaufe bei.
client = OpenAI(
base_url="https://api.nextmodel.app/v1",
api_key=os.environ["NM_KEY"],
)
client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-5",
messages=[...],
)Richtlinien vor Produktionstraffic.
Routen Sie nach Workload, Quelle, Budget, Latenz oder Fahigkeit statt Regeln uber Services zu verteilen.
Ausgaben nach Schlussel, Projekt und Team.
Sehen Sie, welche Anwendungspfade die Tokenkosten treiben, und machen Sie Modellauswahl zu einer operativen Entscheidung.
Vergleichen Sie die Lucke vor dem Aufruf.
Budgetbewusster Modellbetrieb.
Bringen Sie eigene Schlussel mit, setzen Sie Projektlimits und behalten Sie eine klare Audit-Spur fur Modell-API-Ausgaben.
Inland + global, ein Endpoint.
Vergleichen Sie chinesische und globale Modellquellen in einer Oberflache, ohne offizielle Partnerschaften anzudeuten.
125 Modelle,
eine Shortlist.
Ein Endpoint fur den Modellvergleich. Prufen Sie Preis, Latenzschatzung, Anbieterquelle und Workload-Fit, bevor Sie Produktionstraffic routen.
Schnellstart
Drei Schritte von einem bestehenden SDK zu sichtbarer Kostenkontrolle.
Erstellen Sie einen Schluessel fuer das Projekt, die Umgebung oder die Workload, die Sie verfolgen moechten.
Setzen Sie die OpenAI-SDK-Basis-URL auf https://api.nextmodel.app/v1.
Verwenden Sie eine Modell-ID aus dem Katalog und vergleichen Sie dann Kosten und Ausgabequalitaet.
Kostenkontrolle
Halten Sie Fresh, Cache und Belege sichtbar, bevor die Kosten skalieren.
Das ist die Schicht, die Entwickler und kleine Teams brauchen, sobald Request-Volumen und Ausgaben wachsen.
Understand which applications and environments are driving model spend.
See which requests hit the real upstream and which were safely replayed.
Transparent workflows
- Send requests through one OpenAI-compatible interface.
- Misses call the real upstream model.
- Exact cache hits are replayed with discounted billing.
- Use receipts and usage exports to reconcile what happened.
Docs-CTA
Kopieren Sie eine funktionierende Anfrage in Python, Node oder curl.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://api.nextmodel.app/v1"
)
resp = client.chat.completions.create(
model="doubao-seed-2-0-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello from NextModel"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.NEXTMODEL_API_KEY,
baseURL: "https://api.nextmodel.app/v1",
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "doubao-seed-2-0-mini",
messages: [{ role: "user", content: "Hello from NextModel" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);curl https://api.nextmodel.app/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $NEXTMODEL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "doubao-seed-2-0-mini",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello from NextModel"}]
}'Neuer Benchmark
Bevor Sie Caching aktivieren, messen Sie, ob die Wiederverwendung sicher ist.
CacheSafety Bench prueft Safe-Hit-Rate, Bad-Hit-Rate, semantische Fallen und Kosteneinsparungen, bevor Teams einer Cache-Schicht vertrauen.
CacheSafety Bench hilft Teams, Safe-Hit-Rate, Bad-Hit-Rate, semantische Fallen und Kosteneinsparungen zu vergleichen, bevor sie einer Cache-Schicht in der Produktion vertrauen.
Benchmark ansehenJetzt starten
Waehlen Sie das Modell, dann steuern Sie die Ausgaben.
Oeffnen Sie den Schnellstart, kopieren Sie eine Anfrage und vergleichen Sie Ihre echte Workload mit Fresh- und Exact-Cache-Preisen.