OpenAI · Anthropic SDK 直接可用
一把 Key,接全部模态
兼容 OpenAI 与 Anthropic 协议,一把 Key 调用对话、视觉、图像、语音与视频接口;按 token 计费、无月费,改一行 base_url 即可迁移。
AI 可见性
模型比较、来源标签和用量治理
价格、能力与来源一目了然,用量治理贯穿项目与团队。
输入/输出单价与上下文透明可查
上线前即可设置预算与限额
统一接入与管控。
从模型路由、预算策略到用量报表,接入与治理在同一个控制台完成。
OpenAI / Anthropic 兼容
现有 OpenAI、Anthropic SDK 保持原样,只改 base_url 与 Key 即可调用全部模态。
client = OpenAI(
base_url="https://modelxing.com/v1",
api_key=os.environ["NM_KEY"],
)
client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-max",
messages=[...],
)路由策略先行
按工作负载、来源与预算定义路由策略,再上线流量。
按 Key、项目、部门归集
用量自动归集到对应层级,报表随时可查。
价格透明可比
预算、密钥、审计
预算上限、提供方密钥与操作审计集中管理。
国内直连,
不用出海。
国内网络可直连调用,无需海外网络环境;额度预充、按量计费。
一线模型,
一张网络。
价格与来源一目了然,按工作负载选择合适的模型。
快速开始
三步接入,数分钟跑通
在控制台为项目或环境创建密钥,支持部门级隔离。
把现有 OpenAI 代码中的接口地址改为星模XModel 网关地址,其余代码不动。
指定模型 ID 发起第一个请求,流式输出与工具调用开箱即用。
成本治理
预算和用量
常用做法
- OpenAI / Anthropic 协议兼容,现有 SDK 直接可用。
- 每个模型的价格、上下文与能力一目了然。
- 支持自带提供方密钥(BYOK),成本自主可控。
- 用量按项目、密钥维度汇总,方便对账。
精选模型
常用模型
Qwen Image 3.0 Pro
Qwen Image 3.0 Pro 是来自 Alibaba Cloud / Qwen 的图像生成模型。当前页面展示按图片价格,可通过 `/v1/images/generations` 调用。
Qwen Omni Turbo
Qwen Omni Turbo 是来自 Alibaba Cloud / Qwen 的文本对话模型。当前页面展示按 token 价格,可通过 `/v1/chat/completions` 调用。
Qwen Omni Turbo (2025-01-19)
Qwen Omni Turbo (2025-01-19) 是来自 Alibaba Cloud / Qwen 的文本对话模型。当前页面展示按 token 价格,可通过 `/v1/chat/completions` 调用。
Qwen Omni Turbo (2025-03-26)
Qwen Omni Turbo (2025-03-26) 是来自 Alibaba Cloud / Qwen 的文本对话模型。当前页面展示按 token 价格,可通过 `/v1/chat/completions` 调用。
Qwen Omni Turbo Latest
Qwen Omni Turbo Latest 是来自 Alibaba Cloud / Qwen 的文本对话模型。当前页面展示按 token 价格,可通过 `/v1/chat/completions` 调用。
Qwen2.5 Omni 7B
Qwen2.5 Omni 7B 是来自 Alibaba Cloud / Qwen 的文本对话模型。当前页面展示按 token 价格,可通过 `/v1/chat/completions` 调用。
Qwen3 VL 30B A3B Instruct
Qwen3 VL 30B A3B Instruct 是来自 Alibaba Cloud / Qwen 的文本对话模型。当前页面展示按 token 价格,可通过 `/v1/chat/completions` 调用。
Qwen3 VL 8B Thinking
Qwen3 VL 8B Thinking 是来自 Alibaba Cloud / Qwen 的文本对话模型。当前页面展示按 token 价格,可通过 `/v1/chat/completions` 调用。
接入文档
快速开始:Python、Node.js 和 curl 示例。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://modelxing.com/v1"
)
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-max",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello from 星模XModel"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.NEXTMODEL_API_KEY,
baseURL: "https://modelxing.com/v1",
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "qwen/qwen3-max",
messages: [{ role: "user", content: "Hello from 星模XModel" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);curl https://modelxing.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $NEXTMODEL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3-max",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello from 星模XModel"}]
}'