Change base_url and compare providers without reworking the call shape.
NextModel Україна · production gateway · OpenAI-сумісний
All models.One API.
Керуйте витратами на AI API через один OpenAI-сумісний hosted API для українських команд. Misses викликають реальний upstream, перевірені Exact-cache replay тарифікуються зі знижкою, а чеки зберігають видимість витрат без переписування SDK-інтеграції.
›prompt: "Оберіть модель для цього навантаження."
anclaude-sonnet-4-51.2s
вартість: $0.00321
opgpt-4o-mini0.6s
вартість: $0.00012
gogemini-2-5-flash0.5s
вартість: $0.00008
dedeepseek-v30.9s
вартість: $0.00037
Requests / sec42,891
Lowest input$0.112
Model sources42 / growing
Gateway statusOK
Для кого
Створено для розробників і малих команд з реальним API-трафіком.
Якщо ви стежите за витратами на token, повторними запитами та швидкістю інтеграції, це hosted API-рівень над вашим наявним SDK.
NextModel поєднує Fresh-виклики, Exact-cache-знижки та чеки в один видимий рівень керування над SDK. Це допомагає командам краще бачити unit economics без перебудови застосунку.
See the difference between Fresh and Exact cache before traffic multiplies.
Each request can expose served mode, usage source, and receipt links.
Пряма відповідь
Що таке NextModel?
NextModel — це OpenAI-сумісний hosted API для розробників і малих команд, яким потрібне одне місце для Fresh fallback, Exact-cache-знижок і прозорих чеків до того, як витрати на моделі почнуть рости.
Команди використовують NextModel, коли хочуть сумісний hosted API, але не хочуть втрачати видимість billing-фактів. Gateway зберігає знайому форму OpenAI SDK і додає ціновий контекст, точне повторне використання кешу та чеки.
підтримувані джерела моделей · не є офіційними партнерствами
anAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshotanAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshot
чому nextmodel
Один gateway.
Тримайте витрати, політики та джерела видимими.
Винесіть вибір моделей, правила бюджету, порівняння джерел і usage-звіти з коду застосунку. API залишається звичним, а шар ухвалення рішень стає видимим для продукту й платформи.
01 · one sdk
OpenAI SDK, багато джерел моделей.
Уже користуєтеся OpenAI? Змініть base_url і збережіть chat completions, streaming, tools та JSON-орієнтовані сценарії.
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
Політики до production-трафіку.
Робіть routing за workload, джерелом, бюджетом, латентністю чи capability замість того, щоб розкидати правила по сервісах.
03 · billing
Витрати за key, проєктом і командою.
Бачте, які шляхи застосунку створюють token-витрати, і перетворюйте вибір моделі на операційне рішення.
api.web$353 · 42%agent.eval$235 · 28%rag.ingest$151 · 18%dev$101 · 12%
04 · price
Порівнюйте розрив до виклику.
05 · governance
Операції з моделями з урахуванням бюджету.
Підключайте власні keys, призначайте ліміти за проєктами й зберігайте чіткий аудит витрат на model API.
42 моделей
виміри відстеженняпроєкт · key · джерело
шар політикбюджети · провайдери
режим SDKсумісний з OpenAI
06 · regions
Локальні + глобальні, один endpoint.
Порівнюйте Chinese і глобальні джерела моделей з одного інтерфейсу, не натякаючи на офіційне партнерство.
живий граф моделей
42 моделей,
один shortlist.
Один endpoint для порівняння моделей. Перевіряйте ціну, оцінку латентності, джерело провайдера й відповідність workload до routing production-трафіку.
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.
Керування витратами
Залишайте Fresh, кеш і чеки видимими до масштабування витрат.
Це той рівень, який потрібен розробникам і малим командам, коли обсяг запитів і витрати починають зростати.
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 benchmarkPochniat zaraz
Pick the model, then govern the spend.
Open quickstart, copy a request, and compare your real workload against Fresh and Exact cache pricing.