Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
All models.One API.
Controla el gasto de AI API con una API alojada compatible con OpenAI para equipos en Espana. Los misses llaman al upstream real, los replay Exact cache verificados se facturan con descuento y los recibos mantienen visible el gasto sin reescribir tu integracion SDK.
Para quien es
Pensado para desarrolladores y equipos pequenos con trafico API real.
Si vigilas el gasto de tokens, las peticiones repetidas y la velocidad de integracion, esta es la capa de API alojada sobre tu SDK actual.
NextModel turns Fresh calls, exact-cache discounts, 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 Exact cache before traffic multiplies.
Each request can expose served mode, usage source, and receipt links.
Respuesta directa
Que es NextModel?
NextModel es una API alojada compatible con OpenAI para desarrolladores y equipos pequenos que necesitan gestionar Fresh fallback, descuentos Exact cache y recibos transparentes antes de que escale el gasto en modelos.
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, exact-cache reuse, and receipts.
Un gateway.
Haz visibles gasto, politicas y fuentes.
Saca la eleccion del modelo, las reglas de presupuesto, la comparacion de fuentes y los informes de uso del codigo de la aplicacion. La API sigue siendo familiar mientras la capa de decision se vuelve visible para producto y plataforma.
OpenAI SDK, muchas fuentes de modelo.
Ya usas OpenAI? Cambia base_url y conserva chat completions, streaming, tools y flujos orientados a JSON.
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=[...],
)Politicas antes del trafico de produccion.
Haz routing por carga, fuente, presupuesto, latencia o capacidad en vez de repartir reglas por servicios.
Gasto por key, proyecto y equipo.
Ve que rutas de aplicacion disparan costo de tokens y vuelve la seleccion de modelo una decision operativa.
Compara la brecha antes de llamar.
Operacion de modelos con conciencia de presupuesto.
Trae tus propias keys, asigna limites por proyecto y conserva un rastro claro del gasto en APIs de modelos.
Local + global, un endpoint.
Compara fuentes de modelos chinos y globales desde una sola interfaz sin insinuar una alianza oficial.
126 modelos,
una shortlist.
Un unico endpoint para comparar modelos. Revisa precio, latencia estimada, origen del proveedor y encaje con la carga de trabajo antes de enrutar trafico de produccion.
Inicio rapido
Tres pasos desde un SDK existente hasta un control visible del gasto.
Emite una clave para el proyecto, entorno o carga de trabajo que quieras seguir.
Establece la URL base del SDK de OpenAI en https://api.nextmodel.app/v1.
Usa un ID de modelo del catalogo y luego compara costo y calidad de salida.
Gobierno del coste
Mantén Fresh, cache y recibos visibles antes de que escale el gasto.
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 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.
CTA de documentacion
Copia una peticion funcional en Python, Node o 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"}]
}'Nuevo benchmark
Antes de activar la cache, mide si la reutilizacion es segura.
CacheSafety Bench verifica la tasa de aciertos seguros, la tasa de aciertos malos, los fallos de trampa semantica y el ahorro de costos antes de que los equipos confien en una capa de cache.
CacheSafety Bench ayuda a los equipos a comparar la tasa de aciertos seguros, la tasa de aciertos malos, los fallos de trampa semantica y el ahorro de costos antes de confiar en una capa de cache en produccion.
Explorar benchmarkEmpieza ahora
Elige el modelo y luego gobierna el gasto.
Abre el inicio rapido, copia una peticion y compara tu carga de trabajo real con los precios Fresh y Exact cache.