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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,經驗證的精確快取重播可享折扣計費,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$0.112
模型來源42 / 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、精確快取折扣和憑證整合成 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。

OpenAI 遷移保留 SDK

改 base_url,並在不重構呼叫形狀的情況下比較提供方。

成本增長儘早看見成本

在流量成倍增長前,先看清 Fresh 和精確快取之間的差異。

憑證可見憑證

每個請求都可以暴露服務模式、用量來源和憑證連結。

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、精確快取折扣和透明憑證。

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、精確快取重用和憑證。

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。

GPT-4o mini$0.15
Doubao Mini$0.20
Gemini Flash$0.30
DeepSeek R1$0.70
Gemini Pro$1.25
Claude Sonnet$3.00
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

42 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。

Dedeepseek-v4-flashMimistral-small-3-2Opgpt-4o-miniMellama-4-maverickVodoubao-seed-2-0...Gogemini-2-5-flashDedeepseek-r1Qwqwen3-coder-plusKikimi-k2-6Qwqwen3-max
api.nextmodel.app

快速開始

三步把現有 SDK 接到可見的成本控制。

步驟建立 API 金鑰

為你想要追蹤的專案、環境或工作負載發放一把金鑰。

步驟base_url

把 OpenAI SDK 的 base URL 設置為 https://api.nextmodel.app/v1。

步驟開始呼叫模型

從目錄裡選擇一個模型 ID,然後比較成本和輸出品質。

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。

用量分析專案 + 密鑰

看清哪些應用和環境正在驅動模型成本。

計費規則Fresh + 精確

看清哪些請求命中了真實上游,哪些被安全回放。

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。
  • 精確快取命中會以折扣計費方式回放。
  • 用憑證和用量匯出來對帳實際發生了什麼。

文件 CTA

直接複製 Python、Node 或 curl 的可執行請求。

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"}]
  }'

新基準

在啟用快取前,先衡量重用是否安全。

CacheSafety Bench 會在團隊信任快取層之前,檢查安全命中率、壞命中率、語義陷阱失敗和節省成本。

CacheSafety Bench 幫助團隊在信任生產環境的快取層之前,比較安全命中率、壞命中率、語義陷阱失敗和節省成本。

查看基準

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