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新用户注册即送测试额度,够跑完一整套 eval

全部模型运行中

满血模型,来路清白

NexAIX 用自有算力集群部署 Kimi K3、GLM-5.2、DeepSeek 等顶尖模型。不用号池、不走逆向、不偷偷降配——一个 OpenAI 兼容端点,稳定交付原厂级推理强度。并且,我们绝不记录你的对话内容。

注册即送测试额度 · 无需企业资质 · 只改一行 base_url

你的请求

帮我把这份合同压缩成 5 条要点。

OpenAI SDK

NexAIX 网关

200 OK

https://api.nexaix.net/v1

流式返回

好的。这份合同的五个要点:服务期限 24 个月;任一方可提前 60 天书面终止;运维由乙方承担;争议提交仲裁;价格表见附件三。

请求结束,载荷已从内存释放

1,246 tokens完成本次仅保留req_8f2a411 246 tokens200

自有 GPU 集群

权重本地部署 · 精度公开

号池 / 逆向渠道·不接入

接口行为演示(非实时数据):请求只在内存中流转,算力全部取自自有集群,不接入任何账号池或逆向渠道。

我们不做的三件事

无号池
不靠批量注册的个人账号跑量,所以没有「半夜集体封号、白天服务全挂」这回事。
无逆向
不劫持官方客户端协议、不伪造客户端签名。合同和发票都开得出来。
无暗降级
每个模型公开权重版本与推理精度,不会在高峰期悄悄换成小尺寸或低精度。
四条承诺一起看

算力来源

你的 token 到底是从哪台机器出来的

中转站之间的差别,几乎全在这一层。我们自己买卡、自己装权重、自己跑推理服务,所以每一层都对得上账。

自有 GPU 集群
模型权重部署在我们自建与自租的机房里,由我们自己运维。我们不转售任何第三方的额度,也就不会被别人的封号连累。
公开的权重与精度
每个模型都标注权重版本、上下文长度和推理精度。你可以用同一批 prompt 在不同时间复测,结果应当一致——不一致就是我们的问题。
每一次请求都可追踪
每次调用返回请求 ID,配额、限速、可用性全部写在文档里。出问题时你有据可查,而不是只能重试。

算力档案

拓扑
自建 + 自租机房
权重来源
官方发布权重,本地部署
推理精度
BF16 / FP8(按模型标注)
上游个人账号
不使用 · 不转售
客户端逆向
不使用
对话留存

规格随部署变更同步更新,历史版本记录在更新日志。

模型

正在跑的模型

规格照实写。需要清单以外的模型,直接提,我们评估算力后给排期。

需要别的模型?

开源权重的模型基本都能上。告诉我们型号和预计用量,我们评估算力后回你排期。

选型对照

和号池、逆向中转的区别

不是价格差异,是供给方式的差异。下面这张表是选中转站时真正该问的问题。

和号池、逆向中转的区别
对比项NexAIX号池 / 逆向中转
算力来源自有 GPU 集群 + 官方授权渠道批量注册的个人账号、逆向的客户端协议
模型完整性公开权重版本与推理精度未知,常见小尺寸或低精度替换
可用性有明确的限速与可用性承诺账号被封即断服,恢复时间不可预期
对话内容不落盘、不留存、不训练未知,存在留存与二次售卖风险
合规合同、发票、可审计违反上游服务条款
排障请求 ID + 状态页 + 错误码文档黑盒,只能重试
计费按标注单价明码计费随机限速、随机涨价

隐私

我们不留你的对话

这不是隐私政策末尾的一句免责声明,而是服务端真实的处理方式:请求体和返回体只存在于内存里,请求结束就没了。

  1. 01请求进入
  2. 02内存转发
  3. 03模型推理
  4. 04响应返回
  5. 05载荷释放

prompt / completion 仅存在于内存

请求结束即释放,不落盘

我们只留下这些(用于计费与排障)

  • 请求 ID
  • token 计数
  • 时间戳
  • 状态码
  • 模型名
一次请求的生命周期:对话内容不写入任何持久化存储。
prompt 与 completion 不写入磁盘
只在内存中转发,连接关闭即释放。日志里没有对话正文,我们的工程师也调不出来。
不用你的数据做训练
我们不训练模型,也不把流量转给任何做训练的第三方。你的数据不会变成别人的模型能力。
全链路 TLS 1.3
从你的客户端到推理节点全程加密,内部服务之间也不例外。
按 Key 隔离
每把 Key 独立配额、独立权限、独立用量账单。泄露了可以立刻吊销,不影响其他 Key。
展开讲讲这一条

接入

三步接进去,只改一行

NexAIX 是 OpenAI 兼容接口。已经在用 OpenAI SDK 的项目,把 base_url 指过来就行,其余代码一个字都不用动。

  1. 1

    注册拿 Key

    邮箱注册即可,附带测试额度。

  2. 2

    改 base_url

    把客户端的 base_url 指向 https://api.nexaix.net/v1。

  3. 3

    照常调用

    请求体、流式、函数调用、多模态,全部沿用原来的写法。

curl https://api.nexaix.net/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEXAIX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "kimi-k3",
    "stream": true,
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Summarise this contract." }
    ]
  }'

开箱即用的客户端

任何支持自定义 OpenAI base_url 的客户端都能直接用,包括但不限于:

  • OpenAI SDK
  • LangChain
  • LlamaIndex
  • Vercel AI SDK
  • Dify
  • Cherry Studio
  • NextChat
  • Cline
  • OneAPI

常见问题

常见问题

还有别的问题,直接写信给我们,工程师回复。

NexAIX 是 OpenAI 兼容接口吗?需要改代码吗?

是。接口按 OpenAI Chat Completions 规范实现,包含流式输出、函数/工具调用和多轮对话。绝大多数项目只需要把 base_url 改成 https://api.nexaix.net/v1,再换上 NexAIX 的 API Key,其余代码不用动。

「不用号池、不走逆向」具体怎么理解?

号池指的是批量注册大量个人账号、用这些账号的免费或低价额度对外供应 API;逆向指的是抓取官方客户端的私有协议、伪造客户端身份去调用。这两种方式都违反上游服务条款,随时可能被批量封禁,而且对话内容会经过不受控的中间层。NexAIX 两种都不用:我们自己买卡、自己部署开源权重,官方渠道模型走官方商用授权。

你们真的不记录对话?那你们留什么?

真的不记录。prompt 和 completion 只在内存中转发,请求结束即释放,不写入任何持久化存储。我们保留的只有计费与排障必需的元数据:请求 ID、模型名、token 计数、时间戳、状态码。这些字段里不包含对话正文。

怎么验证你们没有偷偷降精度、换小模型?

三个办法。一,我们在模型页公开每个模型的权重版本与推理精度,变更走更新日志;二,你可以固定一批 prompt 和随机种子,在不同时间、不同负载下复测,结果分布应当稳定;三,返回体里的 model 字段始终是实际执行的模型,我们不会在字段里写 A 而实际跑 B。发现不一致,我们按未交付处理。

模型满载的时候会怎样?会被静默降级到别的模型吗?

不会。满载时我们返回标准的 429 并带上重试建议,让你自己决定是排队、退避还是切模型。把请求悄悄丢给另一个更便宜的模型,是我们明确不做的事——那正是「暗降级」。

能开发票、签合同、做私有部署吗?

可以。我们是有主体、有合同、能开票的服务商。团队与企业客户可以签订服务协议与数据处理协议;有合规要求的场景也支持独立资源池与私有化部署,具体方案联系我们评估。

先用你自己的题目跑一遍

别信任何中转站的宣传页,包括这一页。注册领测试额度,把你手上真实的 eval 跑一遍,再决定要不要把生产流量交给我们。