Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
NextModel India · production gateway · OpenAI-compatible
All models.One API.
भारतीय टीमों के लिए एक OpenAI-compatible hosted API के साथ AI API spend नियंत्रित करें। Misses असली upstream को call करते हैं, verified Exact cache replay discounted billing पर चलते हैं, और receipts SDK integration बदले बिना cost visibility बनाए रखते हैं.
›prompt: "इस workload के लिए एक मॉडल चुनें।"
anclaude-sonnet-4-51.2s
लागत: $0.00321
opgpt-4o-mini0.6s
लागत: $0.00012
gogemini-2-5-flash0.5s
लागत: $0.00008
dedeepseek-v30.9s
लागत: $0.00037
Requests / sec42,891
Lowest input$0.112
Model sources42 / growing
Gateway statusOK
यह किनके लिए है
वास्तविक API traffic वाली developers और small teams के लिए बनाया गया.
अगर आप token cost, repeated requests और integration speed पर नज़र रखते हैं, तो यह आपके existing SDK के ऊपर hosted API layer है.
NextModel Fresh calls, Exact cache discounts और receipts को SDK के ऊपर एक visible control layer में लाता है। इससे teams बिना app को दोबारा बनाए unit economics और billing facts को साफ़ रख सकती हैं.
See the difference between Fresh and Exact cache before traffic multiplies.
Each request can expose served mode, usage source, and receipt links.
सीधा जवाब
NextModel क्या है?
NextModel developers और small teams के लिए OpenAI-compatible hosted API है, जो model spend बढ़ने से पहले Fresh fallback, Exact cache discounts और transparent receipts को एक ही जगह संभालना चाहते हैं.
Teams NextModel तब इस्तेमाल करती हैं जब उन्हें compatible hosted API चाहिए लेकिन billing facts की visibility नहीं खोनी। यह gateway familiar OpenAI SDK shape को बनाए रखते हुए pricing context, exact cache reuse और receipts जोड़ता है.
समर्थित मॉडल स्रोत · यह आधिकारिक साझेदारी नहीं है
anAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshotanAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshot
क्यों nextmodel
एक gateway.
खर्च, policies और sources को दिखाई देता रखें.
मॉडल चयन, बजट नियम, source comparison और usage reporting को application code से बाहर रखें। API परिचित रहती है, जबकि decision layer product और platform टीमों के लिए दिखने लगती है।
01 · one sdk
OpenAI SDK, कई मॉडल स्रोत.
पहले से OpenAI इस्तेमाल कर रहे हैं? base_url बदलें और chat completions, streaming, tools और JSON-oriented workflows बनाए रखें।
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
Production traffic से पहले policies.
Workload, source, budget, latency या capability के आधार पर routing करें, बजाय इसके कि rules को अलग-अलग services में फैलाया जाए।
03 · billing
Key, project और team के हिसाब से spend.
देखें कि कौन-से application paths token cost चला रहे हैं और model selection को operational decision बनाएं।
api.web$353 · 42%agent.eval$235 · 28%rag.ingest$151 · 18%dev$101 · 12%
04 · price
Call करने से पहले gap compare करें.
05 · governance
बजट-सचेत मॉडल संचालन.
अपनी keys लाएं, project limits assign करें और model API spend के लिए साफ audit trail बनाए रखें।
42 मॉडल
tracked dimensionsproject · key · source
policy layerbudgets · providers
SDK modeOpenAI-compatible
06 · regions
Domestic + global, एक endpoint.
एक ही interface से Chinese और global model sources compare करें, बिना किसी official partnership का संकेत दिए।
live model graph
42 मॉडल,
एक shortlist.
Model comparison के लिए एक endpoint। Production traffic route करने से पहले price, latency estimates, provider source और workload fit देखें।
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.
कॉस्ट गवर्नेंस
खर्च बढ़ने से पहले Fresh, cache और receipts को visible रखें.
जैसे ही request volume और spend बढ़ना शुरू होता है, developers और small teams को इसी layer की जरूरत पड़ती है.
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 benchmarkAbhi shuru karein
Pick the model, then govern the spend.
Open quickstart, copy a request, and compare your real workload against Fresh and Exact cache pricing.