A chi si rivolge NextModel?

NextModel e per sviluppatori e piccoli team con traffico API reale. Li aiuta a mantenere la spesa visibile tramite un'unica API ospitata compatibile con OpenAI, senza riscrivere l'integrazione.

Quale problema risolve?

Trasforma chiamate Fresh, tariffe cache upstream 1:1 e ricevute in un unico livello visibile sopra l'SDK, cosi gli sviluppatori possono capire i costi prima che traffico e spesa crescano.

Da dove dovrei iniziare?

Inizia dalla pagina prezzi, dalla documentazione di avvio rapido e dalle ricevute. Queste pagine mostrano l'economia unitaria, la minima modifica al codice necessaria per andare in produzione e come ogni richiesta resti spiegabile.

NextModel Italia · gateway production · compatibile con OpenAI

All models.One API.

Controlla il costo delle AI API con una hosted API compatibile con OpenAI per team italiani. I miss chiamano l'upstream reale, gli hit di cache upstream vengono fatturati 1:1 alla tariffa cache ufficiale e le ricevute mantengono visibile la spesa senza riscrivere l'integrazione SDK.

Get API Key View pricing Quickstart

›prompt: "Scegli un modello per questo workload."

anclaude-sonnet-4-51.2s

costo: $0.00321

opgpt-4o-mini0.6s

costo: $0.00012

gogemini-2-5-flash0.5s

costo: $0.00008

dedeepseek-v30.9s

costo: $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

Per chi e pensato

Pensato per sviluppatori e piccoli team con traffico API reale.

Se stai monitorando spesa token, richieste ripetute e velocita di integrazione, questo e il layer di hosted API sopra il tuo SDK esistente.

NextModel turns Fresh calls, upstream cache pricing passed through 1:1, and receipts into one visible control layer above the SDK. That gives developers a place to keep unit economics honest and adopt a hosted API without reworking the app.

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.

Risposta diretta

Che cos'e NextModel?

NextModel e una hosted API compatibile con OpenAI per sviluppatori e piccoli team che vogliono gestire Fresh fallback, sconti upstream cache e ricevute trasparenti prima che la spesa modello cresca.

Teams use NextModel when they want a compatible hosted API without losing visibility into billing facts. The gateway keeps the familiar OpenAI SDK shape while adding transparent pricing context, upstream cache pass-through, and receipts.

fonti di modelli supportate · non sono partnership ufficiali

anAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshotanAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshot

perche nextmodel

Un gateway.
Mantieni visibili spesa, policy e fonti.

Togli scelta del modello, regole di budget, confronto tra fonti e reporting di utilizzo dal codice applicativo. L'API resta familiare, mentre il livello decisionale diventa visibile ai team prodotto e piattaforma.

01 · one sdk

OpenAI SDK, many model sources.

Already using OpenAI? Change base_url, keep chat completions, streaming, tools, and JSON-oriented workflows.

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 before production traffic.

Route by workload, source, budget, latency, or capability instead of scattering rules across services.

03 · billing

Spend by key, project, and team.

See which application paths drive token cost and turn model selection into an operational decision.

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

04 · price

Compare the gap before calling.

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

Budget-aware model operations.

Bring your own keys, assign project limits, and keep a clear audit trail for model API spend.

42 models

tracked dimensionsproject · key · source

policy layerbudgets · providers

SDK modeOpenAI-compatible

06 · regions

Domestic + global, one endpoint.

Compare Chinese and global model sources from one interface without implying official provider partnership.

grafo live dei modelli

140 modelli,
una shortlist.

Un unico endpoint per confrontare i modelli. Controlla prezzo, stima della latenza, fonte del provider e aderenza al workload prima di instradare traffico di produzione.

Avvio rapido

Tre passaggi da un SDK esistente al controllo visibile dei costi.

PassaggioCrea una chiave API

Emetti una chiave per il progetto, l'ambiente o il workload che vuoi monitorare.

Passaggiobase_url

Imposta l'URL base dell'SDK OpenAI su https://api.nextmodel.app/v1.

PassaggioInizia a chiamare i modelli

Usa un ID modello dal catalogo, poi confronta costo e qualita dell'output.

Governance dei costi

Mantieni Fresh, cache e ricevute visibili prima che la spesa cresca.

This is the layer developers and small teams need once request volume and spend start to grow.

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 documentazione

Copia una richiesta funzionante in Python, Node o 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);

Nuovo benchmark

Prima di attivare la cache, misura se il riutilizzo e sicuro.

CacheSafety Bench verifica il tasso di hit sicuri, il tasso di hit errati, i fallimenti da trappola semantica e i risparmi sui costi prima che i team si fidino di un livello di cache.

CacheSafety Bench aiuta i team a confrontare il tasso di hit sicuri, il tasso di hit errati, i fallimenti da trappola semantica e i risparmi sui costi prima di fidarsi di un livello di cache in produzione.

Esplora il benchmark

Inizia ora

Scegli il modello, poi governa la spesa.

Apri l'avvio rapido, copia una richiesta e confronta il tuo workload reale con i prezzi Fresh ed upstream cache.

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