Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
NextModel Thailand · production gateway · OpenAI-compatible
All models.One API.
ควบคุมต้นทุน AI API ด้วย OpenAI-compatible hosted API สำหรับทีมไทย คำขอที่ไม่โดนแคชจะไปยัง upstream จริง, Exact cache replay ที่ตรวจสอบแล้วคิดราคาลดลง และใบเสร็จช่วยให้มองเห็นค่าใช้จ่ายได้โดยไม่ต้องเขียน SDK integration ใหม่.
›prompt: "เลือกโมเดลสำหรับเวิร์กโหลดนี้"
anclaude-sonnet-4-51.2s
ค่าใช้จ่าย: $0.00321
opgpt-4o-mini0.6s
ค่าใช้จ่าย: $0.00012
gogemini-2-5-flash0.5s
ค่าใช้จ่าย: $0.00008
dedeepseek-v30.9s
ค่าใช้จ่าย: $0.00037
Requests / sec42,891
Lowest input$0.112
Model sources42 / growing
Gateway statusOK
เหมาะกับใคร
สร้างมาสำหรับนักพัฒนาและทีมขนาดเล็กที่มี API traffic จริง.
ถ้าคุณกำลังดูต้นทุน token, คำขอซ้ำ และความเร็วในการเชื่อมต่อ นี่คือ hosted API layer ที่อยู่เหนือ SDK เดิมของคุณ.
NextModel รวม Fresh calls, Exact cache discounts และใบเสร็จไว้ในชั้นควบคุมที่มองเห็นได้เหนือ SDK ช่วยให้ทีมเห็นต้นทุนต่อหน่วยและข้อเท็จจริงด้านบิลชัดขึ้นโดยไม่ต้องรื้อแอปใหม่.
See the difference between Fresh and Exact cache before traffic multiplies.
Each request can expose served mode, usage source, and receipt links.
คำตอบตรงไปตรงมา
NextModel คืออะไร?
NextModel คือ OpenAI-compatible hosted API สำหรับนักพัฒนาและทีมขนาดเล็กที่ต้องการจัดการ Fresh fallback, ส่วนลด Exact cache และใบเสร็จที่โปร่งใสในที่เดียว ก่อนที่ต้นทุนโมเดลจะขยายตัว.
ทีมต่าง ๆ ใช้ NextModel เมื่อต้องการ hosted API ที่เข้ากันได้ โดยไม่เสียการมองเห็นข้อเท็จจริงด้าน billing ตัว gateway ยังคงรูปแบบ OpenAI SDK ที่คุ้นเคย พร้อมเพิ่มบริบทด้านราคา การใช้ cache แบบแม่นยำ และใบเสร็จ.
แหล่งที่มาของโมเดลที่รองรับ · ไม่ใช่พาร์ตเนอร์อย่างเป็นทางการ
anAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshotanAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshot
ทำไมต้อง nextmodel
หนึ่ง gateway.
ทำให้ค่าใช้จ่าย นโยบาย และแหล่งที่มามองเห็นได้เสมอ.
ย้ายการเลือกโมเดล กฎงบประมาณ การเปรียบเทียบแหล่งที่มา และรายงาน usage ออกจากโค้ดแอปพลิเคชัน API ยังคงคุ้นเคย ขณะที่ชั้นการตัดสินใจมองเห็นได้สำหรับทีม product และ platform
01 · one sdk
OpenAI SDK เดียว หลายแหล่งโมเดล.
ถ้าคุณใช้ OpenAI อยู่แล้ว แค่เปลี่ยน base_url และยังคงใช้ chat completions, streaming, tools และ workflow แบบ JSON ได้ต่อไป
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
วางนโยบายก่อนทราฟฟิก production.
ทำ routing ตาม workload แหล่งที่มา งบประมาณ latency หรือ capability แทนการกระจายกฎไว้ตามบริการต่าง ๆ
03 · billing
ดูค่าใช้จ่ายตาม key โปรเจกต์ และทีม.
เห็นว่าเส้นทางใดของแอปกำลังผลักต้นทุน token และเปลี่ยนการเลือกโมเดลให้เป็นการตัดสินใจเชิงปฏิบัติการ
api.web$353 · 42%agent.eval$235 · 28%rag.ingest$151 · 18%dev$101 · 12%
04 · price
เปรียบเทียบช่องว่างก่อนเรียกใช้งาน.
05 · governance
การปฏิบัติการโมเดลที่รับรู้งบประมาณ.
นำ key ของคุณเองมา ตั้งลิมิตตามโปรเจกต์ และเก็บ audit trail ที่ชัดเจนสำหรับค่าใช้จ่าย model API
42 โมเดล
มิติที่ติดตามproject · key · source
ชั้นนโยบายbudgets · providers
โหมด SDKเข้ากันได้กับ OpenAI
06 · regions
ในประเทศ + ทั่วโลก, endpoint เดียว.
เปรียบเทียบแหล่งโมเดล Chinese และ global จากอินเทอร์เฟซเดียวโดยไม่สื่อว่าเป็นความร่วมมืออย่างเป็นทางการ
กราฟโมเดลแบบสด
42 โมเดล,
หนึ่ง shortlist.
หนึ่ง endpoint สำหรับการเปรียบเทียบโมเดล ตรวจสอบราคา latency โดยประมาณ แหล่งผู้ให้บริการ และความเหมาะสมของ workload ก่อนทำ routing ทราฟฟิก production
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.
การกำกับดูแลต้นทุน
ทำให้ Fresh, cache และใบเสร็จยังมองเห็นได้ก่อนที่ค่าใช้จ่ายจะโตขึ้น.
นี่คือชั้นที่นักพัฒนาและทีมขนาดเล็กต้องการเมื่อปริมาณคำขอและต้นทุนเริ่มเพิ่มขึ้น.
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.
Explore benchmarkเริ่มตอนนี้
Pick the model, then govern the spend.
Open quickstart, copy a request, and compare your real workload against Fresh and Exact cache pricing.