Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
All models.One API.
ควบคุมต้นทุน AI API ด้วย OpenAI-compatible hosted API สำหรับทีมไทย คำขอที่ไม่โดนแคชจะไปยัง upstream จริง, Upstream cache hits คิดราคาตามราคา cache ทางการแบบ 1:1 และใบเสร็จช่วยให้มองเห็นค่าใช้จ่ายได้โดยไม่ต้องเขียน SDK integration ใหม่.
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
เหมาะกับใคร
สร้างมาสำหรับนักพัฒนาและทีมขนาดเล็กที่มี API traffic จริง.
ถ้าคุณกำลังดูต้นทุน token, คำขอซ้ำ และความเร็วในการเชื่อมต่อ นี่คือ hosted API layer ที่อยู่เหนือ SDK เดิมของคุณ.
NextModel รวม Fresh calls, Upstream cache 1:1 pricing และใบเสร็จไว้ในชั้นควบคุมที่มองเห็นได้เหนือ SDK ช่วยให้ทีมเห็นต้นทุนต่อหน่วยและข้อเท็จจริงด้านบิลชัดขึ้นโดยไม่ต้องรื้อแอปใหม่.
See the difference between Fresh and cached pricing before traffic multiplies.
Every request's receipt is hashed, batch-anchored on-chain, and independently verifiable.
คำตอบตรงไปตรงมา
NextModel คืออะไร?
NextModel คือ OpenAI-compatible hosted API สำหรับนักพัฒนาและทีมขนาดเล็กที่ต้องการจัดการ Fresh fallback, ราคา cache จากอัปสตรีม 1:1 และใบเสร็จที่โปร่งใสในที่เดียว ก่อนที่ต้นทุนโมเดลจะขยายตัว.
ทีมต่าง ๆ ใช้ NextModel เมื่อต้องการ hosted API ที่เข้ากันได้ โดยไม่เสียการมองเห็นข้อเท็จจริงด้าน billing ตัว gateway ยังคงรูปแบบ OpenAI SDK ที่คุ้นเคย พร้อมเพิ่มบริบทด้านราคา การส่งต่อราคา cache จากอัปสตรีม 1:1 และใบเสร็จ.
หนึ่ง gateway.
ทำให้ค่าใช้จ่าย นโยบาย และแหล่งที่มามองเห็นได้เสมอ.
ย้ายการเลือกโมเดล กฎงบประมาณ การเปรียบเทียบแหล่งที่มา และรายงาน usage ออกจากโค้ดแอปพลิเคชัน API ยังคงคุ้นเคย ขณะที่ชั้นการตัดสินใจมองเห็นได้สำหรับทีม product และ platform
OpenAI SDK เดียว หลายแหล่งโมเดล.
ถ้าคุณใช้ OpenAI อยู่แล้ว แค่เปลี่ยน base_url และยังคงใช้ chat completions, streaming, tools และ workflow แบบ JSON ได้ต่อไป
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=[...],
)วางนโยบายก่อนทราฟฟิก production.
ทำ routing ตาม workload แหล่งที่มา งบประมาณ latency หรือ capability แทนการกระจายกฎไว้ตามบริการต่าง ๆ
ดูค่าใช้จ่ายตาม key โปรเจกต์ และทีม.
เห็นว่าเส้นทางใดของแอปกำลังผลักต้นทุน token และเปลี่ยนการเลือกโมเดลให้เป็นการตัดสินใจเชิงปฏิบัติการ
เปรียบเทียบช่องว่างก่อนเรียกใช้งาน.
การปฏิบัติการโมเดลที่รับรู้งบประมาณ.
นำ key ของคุณเองมา ตั้งลิมิตตามโปรเจกต์ และเก็บ audit trail ที่ชัดเจนสำหรับค่าใช้จ่าย model API
ในประเทศ + ทั่วโลก, endpoint เดียว.
เปรียบเทียบแหล่งโมเดล Chinese และ global จากอินเทอร์เฟซเดียวโดยไม่สื่อว่าเป็นความร่วมมืออย่างเป็นทางการ
140 โมเดล,
หนึ่ง shortlist.
หนึ่ง endpoint สำหรับการเปรียบเทียบโมเดล ตรวจสอบราคา latency โดยประมาณ แหล่งผู้ให้บริการ และความเหมาะสมของ workload ก่อนทำ routing ทราฟฟิก production
เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว
สามขั้นตอนจาก SDK ที่มีอยู่ไปสู่การควบคุมค่าใช้จ่ายที่มองเห็นได้
ออกคีย์สำหรับโปรเจกต์ สภาพแวดล้อม หรือปริมาณงานที่คุณต้องการติดตาม
ตั้งค่า URL พื้นฐานของ OpenAI SDK เป็น https://api.nextmodel.app/v1
ใช้ ID โมเดลจากแคตตาล็อก แล้วเปรียบเทียบต้นทุนและคุณภาพผลลัพธ์
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 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 เอกสาร
คัดลอกคำขอที่ใช้งานได้ใน Python, Node หรือ 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);เกณฑ์มาตรฐานใหม่
ก่อนเปิดใช้แคช ให้วัดว่าการใช้ซ้ำปลอดภัยหรือไม่
CacheSafety Bench ตรวจสอบอัตราการฮิตที่ปลอดภัย อัตราการฮิตที่ไม่ดี ความล้มเหลวของกับดักเชิงความหมาย และการประหยัดต้นทุน ก่อนที่ทีมจะไว้วางใจเลเยอร์แคช
CacheSafety Bench ช่วยให้ทีมเปรียบเทียบอัตราการฮิตที่ปลอดภัย อัตราการฮิตที่ไม่ดี ความล้มเหลวของกับดักเชิงความหมาย และการประหยัดต้นทุน ก่อนที่จะไว้วางใจเลเยอร์แคชในการใช้งานจริง
สำรวจเกณฑ์มาตรฐานเริ่มตอนนี้
เลือกโมเดล จากนั้นกำกับดูแลค่าใช้จ่าย
เปิดเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว คัดลอกคำขอ และเปรียบเทียบปริมาณงานจริงของคุณกับราคา Fresh และ upstream cache