Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
All models.One API.
Контролируйте расходы на AI API через один hosted API, совместимый с OpenAI, для команд в России. Misses обращаются к реальному upstream, попадания upstream cache тарифицируются 1:1 по официальной cache-цене, а чеки сохраняют видимость расходов без переписывания SDK-интеграции.
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
Для кого
Создано для разработчиков и небольших команд с реальным API-трафиком.
Если вы следите за расходом token, повторяющимися запросами и скоростью интеграции, это hosted API-слой над вашим текущим 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.
Прямой ответ
Что такое NextModel?
NextModel — это hosted API, совместимый с OpenAI, для разработчиков и небольших команд, которым нужно в одном месте управлять Fresh fallback, тарифами upstream-кэша 1:1 и прозрачными чеками до того, как расходы на модели вырастут.
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.
Odni vorota.
Derzhite rashody, politiki i istochniki na vidu.
Vynesite vybor modeli, pravila byudzheta, sravnenie istochnikov i reporting po ispolzovaniyu iz koda prilozheniya. API ostayotsya znakomym, a sloi prinyatiya reshenii stanovitsya vidimym dlya komand produkta 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 modeli,
odin shortlist.
Odin endpoint dlya sravneniya modelei. Proverte cenu, ocenku zaderzhki, istochnik providera i sootvetstvie workloadu do togo, kak routing poydet v produkcionnyi trafik.
Быстрый старт
Три шага от существующего SDK до наглядного контроля расходов.
Выпустите ключ для проекта, окружения или нагрузки, которую хотите отслеживать.
Установите базовый URL SDK OpenAI на https://api.nextmodel.app/v1.
Используйте ID модели из каталога, затем сравните стоимость и качество ответа.
Контроль расходов
Сохраняйте Fresh, cache и чеки видимыми до роста расходов.
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 документации
Скопируйте рабочий запрос на Python, Node или 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);Новый бенчмарк
Прежде чем включать кэш, оцените, безопасно ли повторное использование.
CacheSafety Bench проверяет долю безопасных попаданий, долю плохих попаданий, сбои семантических ловушек и экономию затрат, прежде чем команды доверятся слою кэша.
CacheSafety Bench помогает командам сравнить долю безопасных попаданий, долю плохих попаданий, сбои семантических ловушек и экономию затрат, прежде чем доверять слою кэша в продакшене.
Изучить бенчмаркNachnite seychas
Выберите модель, затем управляйте расходами.
Откройте быстрый старт, скопируйте запрос и сравните вашу реальную нагрузку с ценами Fresh и upstream cache.