SERVICIO 01 · INFERENCIA SERVERLESS

Una API. Compatible con OpenAI y con Anthropic. Servida desde Europa.

Cambia la URL base y ya estás ejecutando modelos abiertos sobre nuestra infraestructura. Sin desplegar nada, sin gestionar GPUs, sin compromiso. Pagas por millón de tokens.

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El servicio

Una API, dos endpoints, y del resto nos ocupamos nosotros.

api.nextbit256.com

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="nb-...",
    base_url="https://api.nextbit256.com/v1",  # el único cambio
)

Compatibilidad doble

Cambia la URL base. Tu código no se toca.

Exponemos la API en los dos formatos que ya usa tu stack: el de OpenAI y el de Anthropic. Si programas con Claude Code, Cursor, Cline o cualquier agente que hable alguno de los dos protocolos, cambias la URL base y la clave y sigue funcionando igual.

Endpoints

Dos endpoints, la misma API.

Solo UE8 MODELOS

Solo modelos servidos desde infraestructura europea. Tus datos no salen de la UE.

Global13 MODELOS

El catálogo entero, desde la UE por defecto. Lo que corre fuera va marcado en la tabla.

BalanceoAutoescaladoColasTolerancia a fallosObservabilidadCumplimiento

Qué gestionamos nosotros

Hardware, balanceo y colas. Tú envías una petición HTTP.

El stack de inferencia, el autoescalado y la tolerancia a fallos corren por nuestra cuenta. No despliegas nada y no gestionas una sola GPU.

01Crea tu cuenta
02Cambia la base_url
03Corre en España
04Responde en ms

Para quién no es: si tu carga es alta y sostenida (un agente en producción, un contact center, un pipeline documental), el pago por token acaba costando más que Dedicated Inference. Te lo decimos en la primera llamada, aunque a nosotros nos convenga menos.

Catálogo

Modelos disponibles, con precio por token.

Todos hablan la misma API. La procedencia de cada modelo va en su fila, no en la letra pequeña.

13 MODELOS · UE = PRESENTE EN eu.api.nextbit256.com/v1/models

Modelo	Familia	Contexto	Entrada $/M	Salida $/M	Caché $/M	Región
Gemma 4 26B A4B	Gemma	262.144	0,090	0,300	0,050	UE
deepseek:v4.1-flash	DeepSeek	1.048.576	0,210	0,840	0,004	Multi
DeepSeek V4 Flash (0731)	DeepSeek	1.048.576	0,352	1,056	0,012	Multi
DeepSeek V4 Pro (0813)	DeepSeek	1.048.576	1,056	3,168	0,035	Multi
DeepSeek V4 Pro	DeepSeek	1.048.576	1,740	3,480	0,145	Multi
Qwen3 14B	Qwen	40.960	0,100	0,220	—	UE
gemma3:12b-it	Gemma3	131.072	0,050	0,150	—	UE
gemma3:27b	Gemma3	131.072	0,070	0,275	0,040	UE
GLM 5.3 Flash	GLM	1.048.576	0,150	0,500	0,050	Multi
ALIA-40B	ALIA	65.536	0,300	0,600	—	UE
Gemma 2 27B	Gemma	8192	0,650	0,650	—	UE
ReMM SLERP L2 13B	ReMM SLERP	6144	0,450	0,650	—	UE
Euryale 3.3 70B	Euryale	131.072	0,650	0,750	—	UE

FAQ

Las objeciones, respondidas.

¿Es realmente compatible con la API de OpenAI?

Sí: mismo formato de peticiones y respuestas. Cambias base_url y api_key, el resto de tu código no se toca.

¿Se usan mis datos para entrenar?

No, nunca. Ni los prompts ni las respuestas entrenan ningún modelo, ni nuestro ni de terceros.

¿Cuánto guardáis las peticiones?

En el endpoint EU, nada: las peticiones se procesan en memoria y no se guardan. En el endpoint global (modelos marcados como «Multi») no se guardan una vez completada la petición, salvo obligación legal, y en ese caso como máximo 30 días.

¿Puedo pasar a dedicado sin reescribir código?

Sí. Misma API y misma capa: cambiar de serverless a dedicado es una decisión de despliegue, no una migración.

¿Qué límites de rate hay?

Límites estándar por clave pensados para producción. Si tu caso los supera, se amplían en el dimensionamiento.

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