Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
All models.One API.
Kontroluj koszt AI API przez jedno hosted API zgodne z OpenAI dla zespolow w Polsce. Misses wywoluja prawdziwy upstream, hity upstream cache sa rozliczane 1:1 wedlug oficjalnej ceny cache, a potwierdzenia utrzymuja widocznosc kosztow bez przepisywania integracji SDK.
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
Dla kogo
Zbudowane dla deweloperow i malych zespolow z prawdziwym ruchem API.
Jesli obserwujesz koszt tokenow, powtarzalne requesty i szybkosc integracji, to jest warstwa hosted API nad Twoim obecnym SDK.
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.
See the difference between Fresh and cached pricing before traffic multiplies.
Every request's receipt is hashed, batch-anchored on-chain, and independently verifiable.
Prosta odpowiedz
Czym jest NextModel?
NextModel to hosted API zgodne z OpenAI dla deweloperow i malych zespolow, ktore chca zarzadzac Fresh fallback, znizkami upstream cache i przejrzystymi potwierdzeniami zanim koszt modeli wzrosnie.
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.
Jedna brama.
Utrzymuj wydatki, polityki i zrodla w zasiegu wzroku.
Wyjmij wybor modelu, zasady budzetowe, porownanie zrodel i raportowanie uzycia z kodu aplikacji. API pozostaje znajome, a warstwa decyzyjna staje sie widoczna dla zespolow produktu i platformy.
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 modele,
jedna shortlista.
Jeden endpoint do porownywania modeli. Sprawdz cene, szacowana latencje, zrodlo providera i dopasowanie do workloadu, zanim skierujesz ruch produkcyjny.
Szybki start
Trzy kroki od istniejacego SDK do widocznej kontroli wydatkow.
Wygeneruj klucz dla projektu, srodowiska lub obciazenia, ktore chcesz sledzic.
Ustaw bazowy URL SDK OpenAI na https://api.nextmodel.app/v1.
Uzyj identyfikatora modelu z katalogu, a nastepnie porownaj koszt i jakosc wynikow.
Zarzadzanie kosztem
Utrzymuj widoczne Fresh, cache i potwierdzenia zanim wydatki wzrosna.
This is the layer developers and small teams need once request volume and spend start to grow.
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.
CTA dokumentacji
Skopiuj dzialajace zapytanie w Pythonie, Node lub 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);Nowy benchmark
Zanim wlaczysz cache, zmierz, czy ponowne uzycie jest bezpieczne.
CacheSafety Bench sprawdza wskaznik bezpiecznych trafien, wskaznik zlych trafien, bledy pulapki semantycznej i oszczednosci kosztow, zanim zespoly zaufaja warstwie cache.
CacheSafety Bench pomaga zespolom porownac wskaznik bezpiecznych trafien, wskaznik zlych trafien, bledy pulapki semantycznej i oszczednosci kosztow, zanim zaufaja warstwie cache w produkcji.
Zobacz benchmarkZacznij teraz
Wybierz model, a nastepnie zarzadzaj wydatkami.
Otworz szybki start, skopiuj zapytanie i porownaj swoje realne obciazenie z cenami Fresh i upstream cache.