NextModel France · passerelle production · compatible OpenAI

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 hits de cache upstream sont factures 1:1 au tarif cache officiel, et les recus gardent la depense visible sans reecrire votre integration SDK.

Get API KeyView pricingQuickstart
›prompt: "Choisissez un modele pour cette charge de travail."
anclaude-sonnet-4-51.2s
cout: $0.00321
opgpt-4o-mini0.6s
cout: $0.00012
gogemini-2-5-flash0.5s
cout: $0.00008
dedeepseek-v30.9s
cout: $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

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, facturation 1:1 des hits de cache upstream 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.

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.

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, facturation 1:1 des hits de cache upstream 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, facturation 1:1 des hits de cache upstream et recus.

sources de modeles prises en charge · pas des partenariats officiels
anAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshotanAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshot
pourquoi nextmodel

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.

01 · one sdk

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.

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

Des politiques avant le trafic de production.

Routage par workload, source, budget, latence ou capacite au lieu d'eparpiller les regles dans les services.

03 · billing

Depenses par cle, projet et equipe.

Voyez quels parcours applicatifs creent le cout token et transformez le choix du modele en decision operationnelle.

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

Comparez l'ecart avant l'appel.

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 · governance

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.

42 modeles
dimensions suiviesproject · key · source
couche de politiquebudgets · providers
mode SDKcompatible OpenAI
06 · regions

Sources domestiques + globales, un endpoint.

Comparez sources chinoises et mondiales depuis une seule interface sans suggerer de partenariat officiel.

graphe live des modeles

140 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.

Blblack-forest-la...Blblack-forest-la...Dodoubao--doubao-...Dodoubao--doubao-...Dodoubao--doubao-...Dodoubao--doubao-...Drdreamina--dream...Drdreamina--dream...Drdreamina--dream...Drdreamina--dream...
api.nextmodel.app

Demarrage rapide

Trois etapes depuis un SDK existant jusqu'a un controle visible des couts.

EtapeCreer une cle API

Emettez une cle pour le projet, l'environnement ou la charge de travail a suivre.

Etapebase_url

Definissez l'URL de base du SDK OpenAI sur https://api.nextmodel.app/v1.

EtapeCommencer a appeler les modeles

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.

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 documentation

Copiez une requete fonctionnelle en Python, Node ou 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);

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 benchmark

Commencer

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 upstream cache.

Obtenir une cle APILire le guide de demarrage