Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
All models.One API.
日本のチーム向け OpenAI 互換ホスト API で AI API コストを管理します。ミス時は実際の上流を呼び出し、検証済み Exact キャッシュ再生は割引請求され、SDK 統合を書き換えずにレシートでコストを追跡できます。
対象ユーザー
実際の API トラフィックを持つ開発者と小規模チーム向け。
token コスト、重複リクエスト、統合速度を気にしているなら、これは既存 SDK の上に置くホスト API レイヤーです。
NextModel は Fresh 呼び出し、Exact キャッシュ割引、レシートを SDK の上にある可視コントロール層へまとめます。アプリを作り直さずに、単価感覚と請求事実を見失いにくくします。
See the difference between Fresh and Exact cache before traffic multiplies.
Each request can expose served mode, usage source, and receipt links.
要点
NextModel とは?
NextModel は、モデルコストが拡大する前に Fresh fallback、Exact キャッシュ割引、透明なレシートを 1 か所で扱いたい開発者と小規模チーム向けの OpenAI 互換ホスト API です。
互換性のある hosted API を使いたいが、請求事実の可視性は失いたくないチームが NextModel を使います。OpenAI SDK の形を保ちながら、価格文脈、正確なキャッシュ再利用、レシートを追加します。
1 つのゲートウェイ。
コスト、ポリシー、ソースを見える化。
モデル選定、予算ルール、ソース比較、利用レポートをアプリコードから切り離します。API は馴染みのまま、意思決定レイヤーはプロダクトチームと基盤チームから見えるようになります。
OpenAI SDK のまま、複数のモデルソース。
すでに OpenAI を使っているなら、base_url を変えるだけで chat completions、streaming、tools、JSON 指向ワークフローを維持できます。
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=[...],
)本番トラフィックの前にポリシーを定義。
ルールを各サービスに散らす代わりに、ワークロード、ソース、予算、遅延、機能でルーティングできます。
キー、プロジェクト、チーム単位でコスト把握。
どのアプリ経路がトークンコストを押し上げているか確認し、モデル選定を運用上の判断に変えられます。
呼び出し前に差分を比較。
予算を意識したモデル運用。
自分のキーを持ち込み、プロジェクト上限を設定し、モデル API 支出の監査証跡を明確に保てます。
国内系とグローバル系を 1 つの endpoint に。
公式提携を示唆せずに、中国系とグローバル系のモデルソースを 1 つの画面で比較できます。
0 モデル,
1 つの候補リスト。
モデル比較のための単一エンドポイントです。本番トラフィックをルーティングする前に、価格、推定遅延、プロバイダーソース、ワークロード適合性を確認できます。
クイックスタート
既存のSDKから可視化されたコスト管理まで、3つのステップ。
追跡したいプロジェクト、環境、ワークロード用のキーを発行します。
OpenAI SDKのベースURLをhttps://api.nextmodel.app/v1に設定します。
カタログからモデルIDを選び、コストと出力品質を比較します。
コスト管理
規模が大きくなる前に Fresh、キャッシュ、レシートを見えるままに。
リクエスト量と支出が増え始めたとき、開発者と小規模チームに必要になるレイヤーです。
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.
ドキュメントCTA
Python、Node、curlで動作するリクエストをコピーします。
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"}]
}'新しいベンチマーク
キャッシュを有効にする前に、再利用が安全かを測定しましょう。
CacheSafety Benchは、チームがキャッシュ層を信頼する前に、安全ヒット率、不良ヒット率、意味的トラップの失敗、コスト削減効果を検証します。
CacheSafety Benchは、本番環境でキャッシュ層を信頼する前に、安全ヒット率、不良ヒット率、意味的トラップの失敗、コスト削減効果をチームが比較するのに役立ちます。
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