Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
All models.One API.
Beheer AI API-kosten met een OpenAI-compatibele hosted API voor Nederlandse teams. Misses gaan naar de echte upstream, upstream-cache-treffers worden 1:1 tegen het officiële cachetarief gefactureerd en bonnen houden de uitgaven zichtbaar zonder je SDK-integratie te herschrijven.
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
Voor wie
Gebouwd voor ontwikkelaars en kleine teams met echt API-verkeer.
Als je tokenkosten, herhaalde requests en integratiesnelheid bewaakt, is dit de hosted API-laag boven je bestaande SDK.
NextModel brengt Fresh-calls, 1:1-doorgifte van upstream-cachetarieven en bonnen samen in een zichtbare besturingslaag boven de SDK. Zo houd je de kostprijs en billing-feiten helder zonder de app opnieuw op te bouwen.
See the difference between Fresh and cached pricing before traffic multiplies.
Every request's receipt is hashed, batch-anchored on-chain, and independently verifiable.
Kort antwoord
Wat is NextModel?
NextModel is een OpenAI-compatibele hosted API voor ontwikkelaars en kleine teams die Fresh fallback, 1:1-doorgifte van upstream-cachetarieven en transparante bonnen op een plek willen beheren voordat modelkosten opschalen.
Teams gebruiken NextModel wanneer ze een compatibele hosted API willen zonder zicht op billing-feiten te verliezen. De gateway behoudt de vertrouwde OpenAI SDK-vorm en voegt prijscontext, 1:1-doorgifte van upstream-cache-treffers en bonnen toe.
Een gateway.
Houd kosten, beleid en bronnen zichtbaar.
Haal modelkeuze, budgetregels, bronvergelijking en gebruiksrapportage uit de applicatiecode. De API blijft vertrouwd terwijl de beslislaag zichtbaar wordt voor product- en platformteams.
OpenAI SDK, many model sources.
Already using OpenAI? Change base_url, keep chat completions, streaming, tools, and JSON-oriented workflows.
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=[...],
)Policies before production traffic.
Route by workload, source, budget, latency, or capability instead of scattering rules across services.
Spend by key, project, and team.
See which application paths drive token cost and turn model selection into an operational decision.
Compare the gap before calling.
Budget-aware model operations.
Bring your own keys, assign project limits, and keep a clear audit trail for model API spend.
Domestic + global, one endpoint.
Compare Chinese and global model sources from one interface without implying official provider partnership.
140 modellen,
een shortlist.
Een enkel endpoint voor modelvergelijking. Bekijk prijs, latentieschatting, providerbron en workload-fit voordat je productieverkeer routeert.
Snelstart
Drie stappen van een bestaande SDK naar zichtbare kostenbeheersing.
Geef een sleutel uit voor het project, de omgeving of de workload die u wilt volgen.
Stel de basis-URL van de OpenAI SDK in op https://api.nextmodel.app/v1.
Gebruik een model-ID uit de catalogus en vergelijk vervolgens kosten en outputkwaliteit.
Kostenbeheer
Houd Fresh, cache en bonnen zichtbaar voordat de uitgaven opschalen.
Dit is de laag die ontwikkelaars en kleine teams nodig hebben zodra requestvolume en uitgaven beginnen te groeien.
Understand which applications and environments are driving model spend.
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.
Docs-CTA
Kopieer een werkend verzoek in Python, Node of 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."}]}'# 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)// 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);Nieuwe benchmark
Meet voordat u caching inschakelt of hergebruik veilig is.
CacheSafety Bench controleert het percentage veilige hits, het percentage slechte hits, semantische valstrikfouten en kostenbesparingen voordat teams een cachelaag vertrouwen.
CacheSafety Bench helpt teams het percentage veilige hits, het percentage slechte hits, semantische valstrikfouten en kostenbesparingen te vergelijken voordat ze een cachelaag in productie vertrouwen.
Verken de benchmarkBegin nu
Kies het model en beheer vervolgens de uitgaven.
Open de snelstart, kopieer een verzoek en vergelijk uw echte workload met Fresh- en upstream cache-prijzen.