Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
NextModel Japan · 本番ゲートウェイ · OpenAI 互換
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。
›prompt: "このワークロードに合うモデルを選んでください。"
anclaude-sonnet-4-51.2s
cost: $0.00321
opgpt-4o-mini0.6s
cost: $0.00012
gogemini-2-5-flash0.5s
cost: $0.00008
dedeepseek-v30.9s
cost: $0.00037
Requests / sec42,891
Lowest input$0.112
Model sources42 / growing
Gateway statusOK
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。
対応モデルソース · 公式提携を意味しません
anAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshotanAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshot
nextmodel を選ぶ理由
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。
01 · one sdk
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。
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
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。
03 · billing
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。
api.web$353 · 42%agent.eval$235 · 28%rag.ingest$151 · 18%dev$101 · 12%
04 · price
呼び出し前に差分を比較。
05 · governance
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。
42 モデル
追跡ディメンションproject · key · source
ポリシーレイヤーbudgets · providers
SDK モードOpenAI 互換
06 · regions
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。
ライブモデルグラフ
42 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。
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.
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.
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.
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