Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
NextModel Deutschland · Produktions-Gateway · OpenAI-kompatibel
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.
›prompt: "Wahlen Sie ein Modell fur diesen Workload."
anclaude-sonnet-4-51.2s
kosten: $0.00321
opgpt-4o-mini0.6s
kosten: $0.00012
gogemini-2-5-flash0.5s
kosten: $0.00008
dedeepseek-v30.9s
kosten: $0.00037
Requests / sec42,891
Lowest input$0.112
Model sources42 / growing
Gateway statusOK
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.
unterstutzte Modellquellen · keine offiziellen Partnerschaften
anAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshotanAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshot
warum nextmodel
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.
01 · one sdk
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.
pythonnodecurl
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=[...],
)02 · routing
Richtlinien vor Produktionstraffic.
Routen Sie nach Workload, Quelle, Budget, Latenz oder Fahigkeit statt Regeln uber Services zu verteilen.
03 · billing
Ausgaben nach Schlussel, Projekt und Team.
Sehen Sie, welche Anwendungspfade die Tokenkosten treiben, und machen Sie Modellauswahl zu einer operativen Entscheidung.
api.web$353 · 42%agent.eval$235 · 28%rag.ingest$151 · 18%dev$101 · 12%
04 · price
Vergleichen Sie die Lucke vor dem Aufruf.
05 · governance
Budgetbewusster Modellbetrieb.
Bringen Sie eigene Schlussel mit, setzen Sie Projektlimits und behalten Sie eine klare Audit-Spur fur Modell-API-Ausgaben.
42 Modelle
verfolgte Dimensionenproject · key · source
Policy-Schichtbudgets · providers
SDK-ModusOpenAI-kompatibel
06 · regions
Inland + global, ein Endpoint.
Vergleichen Sie chinesische und globale Modellquellen in einer Oberflache, ohne offizielle Partnerschaften anzudeuten.
Live-Modellgraph
42 Modelle,
eine Shortlist.
Ein Endpoint fur den Modellvergleich. Prufen Sie Preis, Latenzschatzung, Anbieterquelle und Workload-Fit, bevor Sie Produktionstraffic routen.
Quickstart
Three steps from an existing SDK to visible spend control.
Issue a key for the project, environment, or workload you want to track.
Set the OpenAI SDK base URL to https://api.nextmodel.app/v1.
Use a model ID from the catalog, then compare cost and output quality.
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
Copy a working request in Python, Node, or curl.
Python
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)Node
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
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"}]
}'New benchmark
Before you enable caching, measure whether reuse is safe.
CacheSafety Bench checks safe hit rate, bad hit rate, semantic trap failures, and cost savings before teams trust a cache layer.
CacheSafety Bench helps teams compare safe hit rate, bad hit rate, semantic trap failures, and cost savings before they trust a cache layer in production.
Explore benchmarkJetzt starten
Pick the model, then govern the spend.
Open quickstart, copy a request, and compare your real workload against Fresh and Exact cache pricing.