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 OKhttps://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
自有 GPU 集群
权重本地部署 · 精度公开
号池 / 逆向渠道·不接入
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。
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
- 无
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。
Kimi K3
Moonshot AIkimi-k3
2.8T MoE、100 万 token 上下文,原生看得懂图和视频的旗舰模型。
自有算力部署
- 上下文
- 1M
- 精度
- BF16
- 最大输出
- 1M
GLM-5.2
Z.ai (Zhipu AI)glm-5.2
750B 稀疏 MoE、100 万上下文、MIT 许可,为软件工程调过的开源旗舰。
自有算力部署
- 上下文
- 1M
- 精度
- BF16 / FP8
- 最大输出
- 131K
DeepSeek V4 Pro
DeepSeekdeepseek-v4-pro
1.6 万亿参数混合专家,思考与非思考双模式,MIT 许可。
自有算力部署
- 上下文
- 1M
- 精度
- BF16
- 最大输出
- 384K
DeepSeek V4 Flash
DeepSeekdeepseek-v4-flash
284B 总参数、每 token 只激活 13B,把单位成本压到最低的一档。
自有算力部署
- 上下文
- 1M
- 精度
- BF16
- 最大输出
- 384K
MiniMax M3
MiniMaxminimax-m3
229.9B 混合专家,把前沿编码、百万上下文和原生多模态装进一个模型。
自有算力部署
- 上下文
- 1M
- 精度
- BF16
- 最大输出
- 128K
Claude Opus 5
Anthropicclaude-opus-5
100 万上下文全程不衰减,五档 effort 控制,且支持零数据保留。
官方授权渠道
- 上下文
- 1M
- 精度
- Vendor-managed
- 最大输出
- 128K
GPT-5.6 Sol
OpenAIgpt-5.6-sol
GPT-5.6 家族的前沿旗舰,105 万上下文,面向复杂推理与长程智能体。
官方授权渠道
- 上下文
- 1.05M
- 精度
- Vendor-managed
- 最大输出
- 128K
Grok 4.5
xAIgrok-4.5
xAI 口中的「Opus 级但更快更省」,官方定价确实低一档。
官方授权渠道
- 上下文
- 500K
- 精度
- Vendor-managed
- 最大输出
- 64K
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。
| 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。
- 01请求进入
- 02内存转发
- 03模型推理
- 04响应返回
- 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
- 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。
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
注册拿 Key
邮箱注册即可,附带测试额度。
- 2
改 base_url
把客户端的 base_url 指向 https://api.nexaix.net/v1。
- 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." }
]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
# 只有这一行是新的
base_url="https://api.nexaix.net/v1",
api_key=os.environ["NEXAIX_API_KEY"],
)
# 下面全是你原来的代码
stream = client.chat.completions.create(
model="glm-5.2",
stream=True,
messages=[
{"role": "user", "content": "Summarise this contract."}
],
)
for chunk in stream:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api.nexaix.net/v1", // 只有这一行是新的
apiKey: process.env.NEXAIX_API_KEY,
});
// 下面全是你原来的代码
const stream = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-v4-flash",
stream: true,
messages: [
{ role: "user", content: "Summarise this contract." }
],
});
for await (const chunk of stream) {
process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");
}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。
