Loading...Working on your request
NextModel Israel · שער ייצור · תואם OpenAI

All models.One API.

שלטו בעלות AI API דרך hosted API אחד תואם OpenAI עבור צוותים בישראל. Misses נשלחים ל-upstream האמיתי, replays מאומתים של Exact cache מחויבים בהנחה, וקבלות שומרות על הוצאה גלויה בלי לכתוב מחדש את ה-SDK integration.

Get API KeyView pricingQuickstart
›prompt: "בחרו מודל ל-workload הזה."
anclaude-sonnet-4-51.2s
עלות: $0.00321
opgpt-4o-mini0.6s
עלות: $0.00012
gogemini-2-5-flash0.5s
עלות: $0.00008
dedeepseek-v30.9s
עלות: $0.00037
Requests / sec42,891
Lowest input$0.112
Model sources42 / growing
Gateway statusOK

למי זה מיועד

נבנה למפתחים ולצוותים קטנים עם תעבורת API אמיתית.

אם אתם עוקבים אחרי עלות token, בקשות חוזרות ומהירות אינטגרציה, זו שכבת hosted API מעל ה-SDK הקיים שלכם.

NextModel מאחד Fresh calls, Exact cache discounts וקבלות לשכבת שליטה גלויה מעל ה-SDK. כך הצוות יכול לשמור על unit economics ועל billing facts ברורים בלי לבנות את האפליקציה מחדש.

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 Exact cache before traffic multiplies.

ReceiptsVisible facts

Each request can expose served mode, usage source, and receipt links.

תשובה ישירה

מה זה NextModel?

NextModel הוא hosted API תואם OpenAI למפתחים ולצוותים קטנים שצריכים מקום אחד לניהול Fresh fallback, Exact cache discounts וקבלות שקופות לפני שעלות המודלים גדלה.

צוותים משתמשים ב-NextModel כשהם רוצים hosted API תואם בלי לאבד ראות על billing facts. ה-gateway שומר על צורת ה-OpenAI SDK המוכרת ומוסיף הקשר תמחור, exact cache reuse וקבלות.

מקורות מודלים נתמכים · לא שותפויות רשמיות
anAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshotanAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshot
למה nextmodel

gateway אחד.
שמרו על spend, policies ומקורות גלויים.

הוציאו את בחירת המודל, כללי התקציב, השוואת המקורות ודיווח השימוש מקוד האפליקציה. ה-API נשאר מוכר בזמן ששכבת ההחלטה נעשית גלויה לצוותי product ו-platform.

01 · one sdk

OpenAI SDK אחד, הרבה מקורות model.

כבר עובדים עם OpenAI? החליפו base_url ושמרו על chat completions, streaming, tools וזרימות JSON-oriented.

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

policies לפני תעבורת production.

בצעו routing לפי workload, מקור, תקציב, latency או capability במקום לפזר חוקים בין שירותים.

03 · billing

spend לפי key, project ו-team.

ראו אילו מסלולי אפליקציה מייצרים עלות token והפכו את בחירת המודל להחלטה תפעולית.

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

השוו את הפער לפני הקריאה.

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

תפעול מודלים עם מודעות לתקציב.

הביאו מפתחות משלכם, הגדירו גבולות project ושמרו על audit trail ברור להוצאות model API.

42 מודלים
ממדי מעקבproject · key · source
שכבת policybudgets · providers
מצב SDKOpenAI-compatible
06 · regions

מקומי + גלובלי, endpoint אחד.

השוו מקורות מודלים סיניים וגלובליים מממשק אחד בלי לרמוז על partnership רשמית עם provider.

גרף מודלים חי

42 מודלים,
shortlist אחת.

endpoint אחת להשוואת מודלים. בדקו מחיר, הערכות latency, מקור provider והתאמת workload לפני routing של תעבורת production.

Dedeepseek-v4-flashMimistral-small-3-2Opgpt-4o-miniMellama-4-maverickVodoubao-seed-2-0...Gogemini-2-5-flashDedeepseek-r1Qwqwen3-coder-plusKikimi-k2-6Qwqwen3-max
api.nextmodel.app

Quickstart

Three steps from an existing SDK to visible spend control.

StepCreate an API key

Issue a key for the project, environment, or workload you want to track.

Stepbase_url

Set the OpenAI SDK base URL to https://api.nextmodel.app/v1.

StepStart calling models

Use a model ID from the catalog, then compare cost and output quality.

ניהול עלויות

השאירו את Fresh, ה-cache והקבלות גלויים לפני שההוצאה גדלה.

זו השכבה שמפתחים וצוותים קטנים צריכים כשהיקף הבקשות וההוצאה מתחילים לעלות.

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 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 benchmark

Hatchil akhshav

Pick the model, then govern the spend.

Open quickstart, copy a request, and compare your real workload against Fresh and Exact cache pricing.

Hatchil livnotTse bemodelim