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, Upstream-Cache-Treffer werden 1:1 zum offiziellen Cache-Preis berechnet und Belege halten die Ausgaben sichtbar, ohne dass Ihr SDK umgeschrieben werden muss.

Get API KeyView pricingQuickstart
›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
Model sources140 / growing
Gateway statusOK

Latest

New model · 2026-09-05

GPT-6 Astra is live on NextModel — 1M context, tiered pricing

Pricing · 2026-09-05

The 272K cliff, explained: GPT-6 Astra pricing with worked examples

Migration · 2026-09-05

Migrating from GPT-5.x to GPT-6 Astra: ids, Responses API, rollback

Community · 2026-09-06

What early testers are actually doing with GPT-6 Astra

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, 1:1-Weitergabe der Upstream-Cache-Preise und Belege in eine sichtbare Steuerebene uber dem SDK. So bleiben Stuckkosten nachvollziehbar, ohne die Anwendung neu aufzubauen.

OpenAI migrationsKeep the SDK

Change base_url and compare providers without reworking the call shape.

Growing spendSee cost early

See the difference between Fresh and cached pricing before traffic multiplies.

ReceiptsVisible facts

Every request's receipt is hashed, batch-anchored on-chain, and independently verifiable.

Direkte Antwort

Was ist NextModel?

NextModel ist eine OpenAI-kompatible Hosted API fur Entwickler und kleine Teams, die Fresh Fallback, 1:1-Weitergabe der Upstream-Cache-Preise 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, 1:1-Weitergabe der Upstream-Cache-Treffer 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.

GPT-4o mini$0.15
Doubao Mini$0.20
Gemini Flash$0.30
DeepSeek R1$0.70
Gemini Pro$1.25
Claude Sonnet$3.00
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

140 Modelle,
eine Shortlist.

Ein Endpoint fur den Modellvergleich. Prufen Sie Preis, Latenzschatzung, Anbieterquelle und Workload-Fit, bevor Sie Produktionstraffic routen.

Blblack-forest-la...Blblack-forest-la...Dodoubao--doubao-...Dodoubao--doubao-...Dodoubao--doubao-...Dodoubao--doubao-...Drdreamina--dream...Drdreamina--dream...Drdreamina--dream...Drdreamina--dream...
api.nextmodel.app

Schnellstart

Drei Schritte von einem bestehenden SDK zu sichtbarer Kostenkontrolle.

SchrittAPI-Schluessel erstellen

Erstellen Sie einen Schluessel fuer das Projekt, die Umgebung oder die Workload, die Sie verfolgen moechten.

Schrittbase_url

Setzen Sie die OpenAI-SDK-Basis-URL auf https://api.nextmodel.app/v1.

SchrittModelle aufrufen

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.

Usage analyticsProject + key

Understand which applications and environments are driving model spend.

Billing semanticsFresh + Exact

See which requests hit the real upstream and which were served as idempotent replays.

Transparent workflows

  • Send requests through one OpenAI-compatible interface.
  • Misses call the real upstream model.
  • Upstream prompt-cache hits are billed 1:1 at official cached rates.
  • Use receipts and usage exports to reconcile what happened.

Docs-CTA

Kopieren Sie eine funktionierende Anfrage in Python, Node oder curl.

curl
curl https://api.nextmodel.app/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $NEXTMODEL_API_KEY" \
  -d '{"model":"qwen/qwen3.7-max","messages":[{"role":"user","content":"Reply with OK."}]}'
Python
# pip install openai
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["NEXTMODEL_API_KEY"],
    base_url="https://api.nextmodel.app/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3.7-max",
    messages=[{"role": "user", "content":"Reply with OK."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
Node.js
// npm install openai
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEXTMODEL_API_KEY,
  baseURL: "https://api.nextmodel.app/v1",
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen/qwen3.7-max",
  messages: [{ role: "user", "content":"Reply with OK." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

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.

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Jetzt 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 Upstream-Cache-Preisen.

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