改 base_url，並在不重構呼叫形狀的情況下比較提供方。
NextModel 台灣 · 正式環境閘道 · OpenAI 相容
所有模型。一個 API。
用一個 OpenAI 相容託管 API 管理台灣團隊的 AI API 成本。未命中時呼叫真實上游，上游提示詞快取命中按官方快取價 1:1 計費，而收據能在不重寫 SDK 整合的情況下維持成本可見。
›提示詞： "為這個工作負載挑選一個模型。"
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
每秒請求數42,891
最低輸入價$0
模型來源140 / 持續增加
閘道狀態正常
適合誰
為有真實 API 流量的台灣開發者與小型團隊而設。
如果你正關注 token 成本、重複請求、費用治理與整合速度，這就是位於既有 SDK 上方的託管 API 層。
NextModel 會把 Fresh 呼叫、上游快取 1:1 計價和憑證整合成 SDK 上方的一層可見控制面。這樣開發者就能把單位經濟保持透明，並在不重構應用的情況下採用託管 API。
在流量成倍增長前，先看清 Fresh 與快取計價之間的差異。
每筆請求的回執都會被雜湊、錨定上鏈，可獨立驗證。
直接回答
NextModel 是什麼？
NextModel 是面向開發者和小團隊的 OpenAI 相容託管 API，它在模型成本放大前提供一個統一的位置來處理 Fresh 回退、上游快取 1:1 計價和透明憑證。
團隊在想要相容的託管 API、同時又不想失去帳單事實可見性時會使用 NextModel。這個閘道保留了熟悉的 OpenAI SDK 形狀，同時增加了透明的價格上下文、上游快取命中透傳和憑證。
支援的模型來源 · 不代表官方合作
anAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshotanAnthropicopOpenAIgoGooglevoVolcenginealAlibaba ClouddeDeepSeekopOpenRoutermoMoonshot
為什麼選 NextModel
一個閘道。
讓支出、策略和來源都保持可見。
把模型選擇、預算規則、來源對比和用量報表從應用程式碼裡拿出來。API 保持熟悉，而決策層對產品和平台團隊變得可見。
01 · 一個 SDK
一個 OpenAI SDK，多個模型來源。
如果你已經在用 OpenAI，只要改 base_url，聊天完成、串流、工具和 JSON 工作流都能保留。
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
先有策略，再進生產流量。
按工作負載、來源、預算、延遲或能力路由，而不是把規則散落在各個服務裡。
03 · 計費
按 Key、專案和團隊看花費。
看清哪些應用路徑在驅動 token 成本，把模型選擇變成營運決策。
web 請求$353 · 42%agent 評測$235 · 28%RAG 匯入$151 · 18%開發$101 · 12%
04 · 價格
先看差距，再決定是否呼叫。
05 · 治理
支援預算感知的模型營運。
接入自己的密鑰、設定專案限制，並保留清晰的模型 API 花費稽核軌跡。
42 個模型
追蹤維度專案 · Key · 來源
策略層預算 · 提供方
SDK 模式OpenAI 相容
06 · 區域
國內 + 全球，一個端點。
在同一個介面裡比較中文和全球模型來源，同時不暗示官方合作關係。
即時模型圖譜
140 個模型，
一份候選清單。
一個用於模型比較的端點。先看價格、延遲估算、提供方來源和工作負載匹配度，再決定是否接生產流量。
快速開始
從現有 SDK 到可視化成本控制,只需三步。
為你要追蹤的項目、環境或工作負載發行一把金鑰。
將 OpenAI SDK 的 base URL 設定為 https://api.nextmodel.app/v1。
從目錄中選用模型 ID,然後比較成本與輸出品質。
成本治理
在規模擴大前，先讓 Fresh、快取和憑證保持可見。
當請求量和成本開始增長時，這就是開發者和小團隊需要的那一層。
看清哪些應用和環境正在驅動模型成本。
看清哪些請求命中了真實上游，哪些作為冪等重放返回。
透明工作流程
- 透過一個 OpenAI 相容介面送出請求。
- 未命中的請求會呼叫真實的上游模型。
- 上游提示詞快取命中會按官方快取價 1:1 計費。
- 用憑證和用量匯出來對帳實際發生了什麼。
文件 CTA
複製一段可執行的 Python、Node 或 curl 請求。
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."}]}'Python
# 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)Node.js
// 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);全新基準測試
啟用快取前,先量測重複使用是否安全。
CacheSafety Bench 在團隊信任快取層之前,檢查安全命中率、錯誤命中率、語義陷阱失敗與成本節省。
CacheSafety Bench 協助團隊在正式環境信任快取層之前,比較安全命中率、錯誤命中率、語義陷阱失敗與成本節省。
探索基準測試現在開始
選擇模型,然後治理支出。
開啟快速開始,複製一個請求,並將你的真實工作負載與 Fresh 及 upstream cache 價格比較。