Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
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 replay Exact cache verificados se cobran con descuento y los recibos mantienen visible el gasto sin reescribir tu integracion SDK.
›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$0.112
Model sources42 / growing
Gateway statusOK
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, 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 quieren manejar Fresh fallback, descuentos Exact cache 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, exact-cache reuse, 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.
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
42 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.
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.
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.
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 benchmarkEmpieza ahora
Pick the model, then govern the spend.
Open quickstart, copy a request, and compare your real workload against Fresh and Exact cache pricing.