Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
All models.One API.
Hazine AI API ra ba yek hosted API sazgar ba OpenAI baraye team haye Iran kontrol konid. Misses be upstream vaghe'i miravand, hit haye upstream cache 1:1 be nemat arze cache rasmi billing mishavand, va receipts bedune neveshtan dobare SDK integration did-e hazine ra hefz mikonand.
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
Baraye چه kasi ast
Baraye developerha va team haye koochaki sakhte shode ke traffic vaghe'i API darand.
Agar hazine token, darkhast haye tekrar shode va sor'at integration ra peygiri mikonid, in hosted API layer bala-ye SDK mojood-e shomast.
NextModel Fresh calls, Upstream cache 1:1 pricing va receipts ra dar yek laye control namayan bala-ye SDK jam mikonad. Be in shekl team mitavanad unit economics va billing facts ra bedune bazsazi dobare app roshan negah دارد.
See the difference between Fresh and cached pricing before traffic multiplies.
Every request's receipt is hashed, batch-anchored on-chain, and independently verifiable.
Pasokh mostaghim
NextModel chist?
NextModel yek hosted API sazgar ba OpenAI baraye developerha va team haye koochak ast ke mikhahand Fresh fallback, Upstream cache 1:1 pricing va receipts shafaf ra pish az bozorg shodan hazine modelha dar yek ja modiriat konand.
Team ha zamani az NextModel estefade mikonand ke yek hosted API sazgar mikhahand ama nemikhahand did-e billing facts ra az dast bedahand. In gateway shakl ashna-ye OpenAI SDK ra hefz mikonad va pricing context, upstream cache pass-through va receipts ra ezafe mikonad.
یک gateway.
spend، policyها و منابع را شفاف نگه دارید.
انتخاب model، قوانین بودجه، مقایسه منبع و گزارش usage را از کد application بیرون بیاورید. API آشنا میماند، در حالی که لایه تصمیم برای تیمهای product و platform شفاف میشود.
یک OpenAI SDK، منابع model فراوان.
اگر همین حالا از OpenAI استفاده میکنید، base_url را عوض کنید و chat completions، streaming، tools و workflowهای JSON-oriented را نگه دارید.
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=[...],
)policyها پیش از ترافیک production.
بهجای پخش کردن ruleها بین serviceها، بر اساس workload، source، budget، latency یا capability routing انجام دهید.
spend بر اساس key، project و team.
ببینید کدام مسیرهای application هزینه token ایجاد میکنند و انتخاب model را به یک تصمیم عملیاتی تبدیل کنید.
پیش از call فاصله را مقایسه کنید.
عملیات model با آگاهی از budget.
کلیدهای خودتان را بیاورید، محدودیت project تعریف کنید و برای spend مربوط به model API یک audit trail شفاف نگه دارید.
داخلی + جهانی، یک endpoint.
منابع modelهای Chinese و global را از یک interface مقایسه کنید، بدون اینکه partnership رسمی provider را القا کنید.
140 مدل،
یک shortlist.
یک endpoint برای model comparison. پیش از routing ترافیک production، price، برآورد latency، source provider و تناسب workload را بررسی کنید.
شروع سریع
سه گام از یک SDK موجود تا کنترل هزینهی قابل مشاهده.
برای پروژه، محیط یا بار کاری که میخواهید پیگیری کنید، یک کلید صادر کنید.
آدرس پایه SDK اوپنایآی را روی https://api.nextmodel.app/v1 تنظیم کنید.
یک شناسه مدل از کاتالوگ استفاده کنید، سپس هزینه و کیفیت خروجی را مقایسه کنید.
Modiriat hazine
Fresh, cache va receipts ra pish az afzayesh hazine namayan نگه داريد.
In haman laye-i ast ke developerha va team haye koochak vaghti volume darkhast va hazine ro be afzayesh miravad be an niaz darand.
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.
فراخوان مستندات
یک درخواست کارآمد را در Python، Node یا curl کپی کنید.
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."}]}'# 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)// 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);معیار سنجش جدید
پیش از فعالسازی کش، بسنجید که آیا استفاده مجدد ایمن است.
CacheSafety Bench نرخ برخورد ایمن، نرخ برخورد بد، شکستهای دام معنایی و صرفهجویی هزینه را پیش از اعتماد تیمها به لایه کش بررسی میکند.
CacheSafety Bench به تیمها کمک میکند نرخ برخورد ایمن، نرخ برخورد بد، شکستهای دام معنایی و صرفهجویی هزینه را پیش از اعتماد به لایه کش در محیط تولید مقایسه کنند.
کاوش در معیار سنجشHala shoru kon
مدل را انتخاب کنید، سپس هزینه را مدیریت کنید.
شروع سریع را باز کنید، یک درخواست را کپی کنید و بار کاری واقعی خود را با قیمتهای Fresh و upstream cache مقایسه کنید.