Para quien es NextModel?

NextModel es para desarrolladores y equipos pequenos con trafico real de API. Les ayuda a mantener el gasto visible mediante una sola API hospedada compatible con OpenAI, sin reescribir su integracion.

Que problema resuelve?

Convierte las llamadas Fresh, los precios de cache upstream 1:1 y los recibos en una sola capa visible sobre el SDK, para que los desarrolladores entiendan el costo antes de que el trafico y el gasto crezcan.

Por donde deberia empezar?

Empieza por la pagina de precios, la documentacion de inicio rapido y los recibos. Esas paginas muestran la economia unitaria, el minimo cambio de codigo necesario para salir a produccion y como cada peticion se mantiene explicable.

NextModel Mexico · gateway de produccion · compatible con OpenAI

All models.One API.

Controla el gasto de AI API con una API alojada compatible con OpenAI para equipos en Mexico. Los misses llaman al upstream real, los hits de cache upstream se cobran 1:1 a la tarifa cache oficial y los recibos mantienen visible el gasto sin reescribir tu integracion SDK.

Get API Key View pricing Quickstart

›prompt: "Elige un modelo para esta carga de trabajo."

anclaude-sonnet-4-51.2s

costo: $0.00321

opgpt-4o-mini0.6s

costo: $0.00012

gogemini-2-5-flash0.5s

costo: $0.00008

dedeepseek-v30.9s

costo: $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

Para quien es

Hecho para desarrolladores y equipos pequenos con trafico API real.

Si estas siguiendo el gasto en tokens, las solicitudes repetidas y la velocidad de integracion, esta es la capa de API alojada sobre tu SDK actual.

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.

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.

Respuesta directa

Que es NextModel?

NextModel es una API alojada compatible con OpenAI para desarrolladores y equipos pequenos que quieren manejar Fresh fallback, precios de cache upstream 1:1 y recibos transparentes antes de que el gasto en modelos se dispare.

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.

fuentes de modelo compatibles · no son alianzas oficiales

anAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshotanAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshot

por que nextmodel

Un gateway.
Mantén visibles gasto, politicas y fuentes.

Saca la eleccion de modelos, reglas de presupuesto, comparacion de fuentes y reportes de uso fuera del codigo de la aplicacion. La API sigue siendo familiar mientras la capa de decision se vuelve visible para producto y plataforma.

01 · un sdk

OpenAI SDK, muchas fuentes de modelo.

Ya usas OpenAI? Cambia base_url y conserva chat completions, streaming, tools y flujos orientados a JSON.

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

Politicas antes del trafico de produccion.

Haz routing por carga, fuente, presupuesto, latencia o capacidad en vez de repartir reglas por servicios.

03 · billing

Gasto por key, proyecto y equipo.

Ve que rutas de aplicacion disparan costo de tokens y vuelve la seleccion de modelo una decision operativa.

api.web$353 · 42%agent.eval$235 · 28%rag.ingest$151 · 18%dev$101 · 12%

04 · precio

Compara la brecha antes de llamar.

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 · gobernanza

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.

42 modelos

dimensiones seguidasproyecto · key · fuente

capa de politicapresupuestos · proveedores

modo SDKcompatible con OpenAI

06 · regiones

Local + global, un endpoint.

Compara fuentes de modelos chinos y globales desde una sola interfaz sin insinuar una alianza oficial.

grafo de modelos en vivo

140 modelos,
una shortlist.

Un endpoint para comparar modelos. Revisa precio, latencia estimada, fuente del proveedor y ajuste al workload antes de rutear trafico de produccion.

Inicio rapido

Tres pasos desde un SDK existente hasta un control visible del gasto.

PasoCrea una llave API

Emite una llave para el proyecto, entorno o carga de trabajo que quieras dar seguimiento.

Pasobase_url

Configura la URL base del SDK de OpenAI en https://api.nextmodel.app/v1.

PasoEmpieza a llamar modelos

Usa un ID de modelo del catalogo y luego compara costo y calidad de salida.

Gobierno del costo

Mantén Fresh, cache y recibos visibles antes de que el gasto escale.

This is the layer developers and small teams need once request volume and spend start to grow.

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.

CTA de documentacion

Copia una peticion funcional en Python, Node o 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);

Nuevo benchmark

Antes de activar el cache, mide si la reutilizacion es segura.

CacheSafety Bench revisa la tasa de aciertos seguros, la tasa de aciertos malos, las fallas 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, las fallas de trampa semantica y el ahorro de costos antes de confiar en una capa de cache en produccion.

Explorar benchmark

Empieza 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 upstream cache.

Obtener clave de API Leer la guia de inicio