Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
NextModel Korea · 프로덕션 게이트웨이 · OpenAI 호환
All models.One API.
한국 팀을 위한 OpenAI 호환 호스팅 API 하나로 AI API 비용을 관리하세요. 미스는 실제 업스트림을 호출하고, 검증된 Exact 캐시 재생은 할인 청구되며, SDK 통합을 바꾸지 않고도 영수 데이터로 비용을 추적할 수 있습니다.
›prompt: "이 워크로드에 맞는 모델을 선택하세요."
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
대상
실제 API 트래픽이 있는 개발자와 소규모 팀을 위한 설계.
token 비용, 반복 요청, 통합 속도를 보고 있다면, 이것이 기존 SDK 위에 놓는 호스팅 API 레이어입니다.
NextModel은 Fresh 호출, Exact 캐시 할인, 영수 데이터를 SDK 위의 가시적인 제어 레이어로 묶습니다. 애플리케이션을 다시 짜지 않고도 비용 구조와 청구 사실을 더 명확하게 볼 수 있습니다.
See the difference between Fresh and Exact cache before traffic multiplies.
Each request can expose served mode, usage source, and receipt links.
직접 답변
NextModel은 무엇인가요?
NextModel은 모델 비용이 커지기 전에 Fresh fallback, Exact 캐시 할인, 투명한 영수 데이터를 한 곳에서 다루려는 개발자와 소규모 팀을 위한 OpenAI 호환 호스팅 API입니다.
호환되는 hosted API는 원하지만 청구 사실에 대한 가시성은 잃고 싶지 않은 팀이 NextModel을 사용합니다. 익숙한 OpenAI SDK 형태를 유지하면서 가격 맥락, 정확한 캐시 재사용, 영수 데이터를 추가합니다.
지원 모델 소스 · 공식 제휴를 의미하지 않음
anAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshotanAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshot
왜 nextmodel 인가
하나의 게이트웨이.
비용, 정책, 소스를 모두 보이게.
모델 선택, 예산 규칙, 소스 비교, 사용량 리포트를 애플리케이션 코드 밖으로 꺼냅니다. API 는 익숙하게 유지하면서 의사결정 레이어는 제품팀과 플랫폼팀 모두에게 보이게 됩니다.
01 · one sdk
OpenAI SDK 그대로, 여러 모델 소스.
이미 OpenAI 를 쓰고 있다면 base_url 만 바꾸고 chat completions, streaming, tools, JSON 중심 워크플로를 그대로 유지할 수 있습니다.
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
프로덕션 트래픽 전에 정책부터.
규칙을 서비스마다 흩뿌리는 대신 워크로드, 소스, 예산, 지연, 기능 기준으로 라우팅할 수 있습니다.
03 · billing
키, 프로젝트, 팀별 비용 추적.
어떤 애플리케이션 경로가 토큰 비용을 만들고 있는지 확인하고 모델 선택을 운영 의사결정으로 바꿀 수 있습니다.
api.web$353 · 42%agent.eval$235 · 28%rag.ingest$151 · 18%dev$101 · 12%
04 · price
호출 전에 차이를 비교.
05 · governance
예산 인지형 모델 운영.
자체 키를 연결하고 프로젝트 한도를 설정하며 모델 API 지출에 대한 분명한 감사 흔적을 유지할 수 있습니다.
42 모델
추적 차원project · key · source
정책 레이어budgets · providers
SDK 모드OpenAI 호환
06 · regions
국내계 + 글로벌계, 하나의 endpoint.
공식 파트너십을 암시하지 않으면서 중국계와 글로벌계 모델 소스를 한 화면에서 비교할 수 있습니다.
실시간 모델 그래프
42 개 모델,
하나의 후보 목록.
모델 비교를 위한 단일 엔드포인트입니다. 프로덕션 트래픽을 라우팅하기 전에 가격, 지연 추정치, 제공사 소스, 워크로드 적합성을 확인할 수 있습니다.
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.
비용 거버넌스
지출이 커지기 전에 Fresh, 캐시, 영수 데이터를 계속 보이게 하세요.
요청량과 비용이 커지기 시작할 때 개발자와 소규모 팀에 필요한 레이어입니다.
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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