Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
All models.One API.
Pilotez les couts API IA avec une API hebergee compatible OpenAI pour les equipes francaises. Les misses appellent le vrai fournisseur, les replays Exact verifies sont factures a prix reduit, et les recus gardent la depense visible sans reecrire votre integration SDK.
Pour qui
Concu pour les developpeurs et petites equipes avec un vrai trafic API.
Si vous surveillez la depense token, les requetes repetitives et la vitesse d'integration, c'est la couche d'API hebergee au-dessus de votre SDK existant.
NextModel rassemble appels Fresh, remises Exact cache et recus dans une couche de controle visible au-dessus du SDK. Les equipes gardent ainsi une meilleure lecture des couts sans refaire l'application.
See the difference between Fresh and Exact cache before traffic multiplies.
Each request can expose served mode, usage source, and receipt links.
Reponse directe
Qu'est-ce que NextModel ?
NextModel est une API hebergee compatible OpenAI pour les developpeurs et petites equipes qui veulent gerer Fresh fallback, remises Exact cache et recus transparents avant que la depense modele ne grossisse.
Les equipes utilisent NextModel lorsqu'elles veulent une API hebergee compatible sans perdre la visibilite sur les faits de facturation. La passerelle garde la forme familiere du SDK OpenAI tout en ajoutant contexte de prix, reutilisation de cache exacte et recus.
Une passerelle.
Gardez couts, politiques et sources visibles.
Sortez le choix du modele, les regles budgetaires, la comparaison des sources et le reporting d'usage du code applicatif. L'API reste familiere, tandis que la couche de decision devient visible pour les equipes produit et plateforme.
SDK OpenAI, nombreuses sources de modeles.
Vous utilisez deja OpenAI ? Changez simplement base_url et gardez chat completions, streaming, tools et les flux orientes 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=[...],
)Des politiques avant le trafic de production.
Routage par workload, source, budget, latence ou capacite au lieu d'eparpiller les regles dans les services.
Depenses par cle, projet et equipe.
Voyez quels parcours applicatifs creent le cout token et transformez le choix du modele en decision operationnelle.
Comparez l'ecart avant l'appel.
Operations de modeles sensibles au budget.
Apportez vos propres cles, fixez des limites par projet et gardez une piste d'audit claire des depenses API.
Sources domestiques + globales, un endpoint.
Comparez sources chinoises et mondiales depuis une seule interface sans suggerer de partenariat officiel.
0 modeles,
une shortlist.
Un endpoint unique pour comparer les modeles. Inspectez prix, latence estimee, source fournisseur et adequation au workload avant de router le trafic de production.
Demarrage rapide
Trois etapes depuis un SDK existant jusqu'a un controle visible des couts.
Emettez une cle pour le projet, l'environnement ou la charge de travail a suivre.
Definissez l'URL de base du SDK OpenAI sur https://api.nextmodel.app/v1.
Utilisez un ID de modele du catalogue, puis comparez le cout et la qualite de sortie.
Gouvernance des couts
Gardez Fresh, cache et recus visibles avant le changement d'echelle.
C'est la couche dont les developpeurs et petites equipes ont besoin quand le volume de requetes et la depense commencent a monter.
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 documentation
Copiez une requete fonctionnelle en Python, Node ou 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"}]
}'Nouveau benchmark
Avant d'activer le cache, mesurez si la reutilisation est sure.
CacheSafety Bench verifie le taux de hits surs, le taux de mauvais hits, les echecs de piege semantique et les economies avant que les equipes ne fassent confiance a une couche de cache.
CacheSafety Bench aide les equipes a comparer le taux de hits surs, le taux de mauvais hits, les echecs de piege semantique et les economies avant de faire confiance a une couche de cache en production.
Explorer le benchmarkCommencer
Choisissez le modele, puis gouvernez la depense.
Ouvrez le demarrage rapide, copiez une requete, et comparez votre charge de travail reelle aux tarifs Fresh et Exact cache.