改 base_url，就能在不重写调用形状的情况下比较提供方。
NextModel · 生产级入口 · 42 个模型来源
所有模型。一个API。
用一个 OpenAI 兼容入口控制 AI API 成本，面向已经在做 AI 产品的团队。比较提供方、按工作负载路由，并在不重写 SDK 的情况下把成本保持透明。
›提示词： "为这个工作负载挑选一个模型。"
anclaude-sonnet-4-51.2s
成本： $0.00321
opgpt-4o-mini0.6s
成本： $0.00012
gogemini-2-5-flash0.5s
成本： $0.00008
dedeepseek-v30.9s
成本： $0.00037
每秒请求数42,891
最低输入价格$0.029
模型来源42 / 持续增加
入口状态正常
适合谁
为已经在做多模型应用的团队而设计。
如果你在比较提供方、关注 token 成本，或者要加预算和 BYOK，这一层就是挂在现有 SDK 上面的控制层。
NextModel 会把模型选择、路由、预算和 BYOK 收到同一个控制层里。这样产品和平台团队就有一个地方来筛选模型、看清单位经济，并在不重写应用的前提下切换提供方。
在流量放大前，先按项目、密钥和团队设预算。
把国内和全球模型放进同一份候选清单里比较。
直接回答
NextModel 是什么？
NextModel 是面向 AI 产品和平台团队的 OpenAI 兼容 AI API 网关，用一个控制层完成模型比较、工作负载路由、BYOK、预算和用量可视化。
当团队从单一模型提供方转向多模型组合时，NextModel 可以保留熟悉的 OpenAI SDK 调用形状，同时补上模型目录、来源标签、价格上下文、用量报表和国内外模型候选的路由控制。
支持的模型来源 · 不代表官方合作
anAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshotanAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshot
为什么选择 NextModel
一个网关。
让支出、策略和来源都保持可见。
把模型选择、预算规则、来源对比和用量报表从应用代码里抽离出来。API 保持熟悉，但决策层对产品和平台团队变得可见。
01 · 一个 SDK
OpenAI SDK，多个模型来源。
如果你已经在用 OpenAI，只需修改 base_url，继续使用 chat completions、streaming、tools 和 JSON 工作流。
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 · 路由
生产流量之前先定策略。
按工作负载、来源、预算、延迟或能力路由，而不是把规则散落在各个服务里。
03 · 计费
按 Key、项目和团队看花费。
找出哪些应用路径在驱动 token 成本，并把模型选择变成运营决策。
web 请求$353 · 42%agent 评测$235 · 28%RAG 导入$151 · 18%开发$101 · 12%
04 · 价格
调用前先比较差距。
05 · 治理
预算感知的模型运维。
接入自己的密钥，分配项目预算，并保留清晰的模型 API 支出记录。
42 个模型
追踪维度项目 · Key · 来源
策略层预算 · 提供方
SDK 模式OpenAI 兼容
06 · 区域
国内 + 全球，一个端点。
在同一个界面里比较中文和全球模型来源，同时不暗示官方合作关系。
实时模型图谱
42 个模型，
一份候选清单。
一个用于模型对比的统一端点。在路由生产流量前，先查看价格、延迟估算、提供方来源和工作负载匹配度。
快速开始
三步把现有 SDK 接到可见的成本控制。
为项目、环境或工作负载签发密钥，先把用量边界划清楚。
把 OpenAI SDK 的 base URL 改成 https://api.nextmodel.app/v1。
从模型目录选择模型 ID，再比较成本和输出质量。
模型入口
先从工作负载选模型，再比较成本。
这些入口页会按常见场景聚合模型候选，方便团队在正式接流量前先把范围缩小。
成本治理
在成本放大之前，先规划用量、预算、BYOK、团队和报表。
这是产品和平台团队在模型数量和成本开始增长时会用到的那一层。
看清哪些应用与环境正在驱动模型成本。
在产品流量放大之前先设定预算预期。
治理流程
- 通过一个 OpenAI 兼容接口分流不同工作负载。
- 按价格和能力比较国内外提供方。
- 用 BYOK 接入团队已有的提供方账号。
- 根据用量和模型价格生成月度报表。
精选模型
先从这几个模型候选开始比较。
Volcengine生产可用
Doubao Seed 2.0 Mini 是目前通过 NextModel 公共网关暴露的最低成本生产模型。它适合作为中文问答、分类、摘要和轻量多模态任务的默认选择。
适用场景中文问答, 低成本通用对话, 多模态理解
路由已配置
工具调用视觉JSON 模式长上下文
平台整理NextModel 生产接入配置与 Volcengine 定价配置
Anthropic目录
Claude Sonnet 4.5 是面向代码、Agent 工作流、长上下文分析和复杂指令跟随的高质量选择。
适用场景编码 Agent, 代码审查, 复杂写作
路由已配置
工具调用JSON 模式长上下文推理
OpenRouter（可用时）OpenRouter 公开 Models API 的实时元数据；公开价格来自注册表价格规则。
OpenRouter目录
GPT-4o mini 是一个成熟的低成本多模态选项，适合已经使用 OpenAI 兼容 SDK、并需要一个兼顾价格与能力的默认模型的团队。
适用场景低成本聊天, 图像理解, 分类
路由已配置
工具调用视觉JSON 模式长上下文
OpenRouter（可用时）OpenRouter 公开 Models API 的实时元数据；公开价格来自注册表价格规则。
文档 CTA
直接拿 Python、Node 或 curl 示例上手。
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"}]
}'