Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
NextModel Ελλαδα · production gateway · συμβατο με OpenAI
All models.One API.
Ελεγξτε το κοστος AI API με ενα hosted API συμβατο με OpenAI για ομαδες στην Ελλαδα. Τα misses καλουν το πραγματικο upstream, τα hit του upstream cache χρεωνονται 1:1 στην επισημη τιμη cache και οι αποδειξεις κρατουν ορατη τη δαπανη χωρις να ξαναγραφτει η SDK ενσωματωση.
›prompt: "Dialekste ena montelo gia auto to workload."
anclaude-sonnet-4-51.2s
kostos: $0.00321
opgpt-4o-mini0.6s
kostos: $0.00012
gogemini-2-5-flash0.5s
kostos: $0.00008
dedeepseek-v30.9s
kostos: $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
Για ποιους ειναι
Φτιαγμενο για developers και μικρες ομαδες με πραγματικη κινηση API.
Αν παρακολουθειτε το κοστος token, τα επαναλαμβανομενα αιτηματα και την ταχυτητα ενσωματωσης, αυτο ειναι το hosted API στρωμα πανω απο το υπαρχον SDK σας.
NextModel turns Fresh calls, upstream cache pricing passed through 1:1, and receipts into one visible control layer above the SDK. That gives developers a place to keep unit economics honest and adopt a hosted API without reworking the app.
See the difference between Fresh and cached pricing before traffic multiplies.
Every request's receipt is hashed, batch-anchored on-chain, and independently verifiable.
Αμεση απαντηση
Τι ειναι το NextModel;
Το NextModel ειναι ενα hosted API συμβατο με OpenAI για developers και μικρες ομαδες που θελουν να διαχειριζονται Fresh fallback, εκπτωσεις upstream cache και διαφανεις αποδειξεις πριν μεγαλωσει το κοστος των μοντελων.
Teams use NextModel when they want a compatible hosted API without losing visibility into billing facts. The gateway keeps the familiar OpenAI SDK shape while adding transparent pricing context, upstream cache pass-through, and receipts.
ypostirizomenes piges montelon · oxi episimes synergasties
anAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshotanAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshot
giati nextmodel
Ena gateway.
Kratiste orata exoda, politikes kai piges.
Vgalte tin epilogi montelou, tous kanones budget, ti sygkrisi pigon kai to reporting xrisis exo apo ton kodika tis efarmogis. To API menei gnosto, eno to epipedo apofaseon ginetai orato stis omades product kai platform.
01 · one sdk
OpenAI SDK, many model sources.
Already using OpenAI? Change base_url, keep chat completions, streaming, tools, and JSON-oriented workflows.
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
Policies before production traffic.
Route by workload, source, budget, latency, or capability instead of scattering rules across services.
03 · billing
Spend by key, project, and team.
See which application paths drive token cost and turn model selection into an operational decision.
api.web$353 · 42%agent.eval$235 · 28%rag.ingest$151 · 18%dev$101 · 12%
04 · price
Compare the gap before calling.
05 · governance
Budget-aware model operations.
Bring your own keys, assign project limits, and keep a clear audit trail for model API spend.
42 models
tracked dimensionsproject · key · source
policy layerbudgets · providers
SDK modeOpenAI-compatible
06 · regions
Domestic + global, one endpoint.
Compare Chinese and global model sources from one interface without implying official provider partnership.
zontano grafima montelon
140 montela,
ena shortlist.
Ena mono endpoint gia sygkrisi montelon. Deite timi, ektimisi kathysterisis, pigi provider kai tairiasma me to workload prin kanei routing to production traffic.
Γρήγορη εκκίνηση
Τρία βήματα από ένα υπάρχον SDK έως ορατό έλεγχο δαπανών.
Εκδώστε ένα κλειδί για το έργο, το περιβάλλον ή τον φόρτο εργασίας που θέλετε να παρακολουθείτε.
Ορίστε το βασικό URL του OpenAI SDK σε https://api.nextmodel.app/v1.
Χρησιμοποιήστε ένα ID μοντέλου από τον κατάλογο και συγκρίνετε κόστος και ποιότητα εξόδου.
Διακυβερνηση κοστους
Κρατηστε Fresh, cache και αποδειξεις ορατα πριν αυξηθει η δαπανη.
This is the layer developers and small teams need once request volume and spend start to grow.
Understand which applications and environments are driving model spend.
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.
CTA τεκμηρίωσης
Αντιγράψτε ένα λειτουργικό αίτημα σε Python, Node ή 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);Νέο benchmark
Πριν ενεργοποιήσετε την cache, μετρήστε αν η επαναχρησιμοποίηση είναι ασφαλής.
Το CacheSafety Bench ελέγχει το ποσοστό ασφαλών hits, το ποσοστό κακών hits, τις αποτυχίες σημασιολογικής παγίδας και την εξοικονόμηση κόστους πριν οι ομάδες εμπιστευτούν ένα επίπεδο cache.
Το CacheSafety Bench βοηθά τις ομάδες να συγκρίνουν το ποσοστό ασφαλών hits, το ποσοστό κακών hits, τις αποτυχίες σημασιολογικής παγίδας και την εξοικονόμηση κόστους πριν εμπιστευτούν ένα επίπεδο cache σε παραγωγή.
Εξερευνήστε το benchmarkXekinise tora
Επιλέξτε το μοντέλο και κατόπιν διαχειριστείτε τη δαπάνη.
Ανοίξτε τη γρήγορη εκκίνηση, αντιγράψτε ένα αίτημα και συγκρίνετε το πραγματικό σας φόρτο εργασίας με τις τιμές Fresh και upstream cache.