여러 모델과 프로바이더를 하나의 엔드포인트로 연결합니다. 모델 이름으로 직접 호출하거나 auto를 지정해 레이어가 요청에 맞는 모델을 고르게 할 수 있습니다. 모델 생태계가 계속 바뀌어도 통합 코드는 그대로입니다.
몇 주마다 새로운 프런티어 모델이 출시되고, 작업에 가장 적합한 도구도 계속 바뀝니다. 특정 프로바이더를 스택에 고정하면 순위가 바뀔 때마다 통합을 다시 해야 합니다. 0api가 그 사이를 잇습니다. 코드에 보이는 인터페이스는 그대로 유지하면서 내부는 계속 최신 상태를 유지합니다.
관리해야 할 40개짜리 모델 메뉴도, 블랙박스도 아닙니다. 모델을 직접 호출하거나 선택을 auto에 맡기세요. 어느 쪽이든 엔드포인트 하나, 키 하나, 청구서 하나.
여러 프로바이더와 모델 패밀리 앞의 OpenAI 호환 엔드포인트. kimi-k3를 이름으로 고정하고, 문자열 하나만 바꿔 모델을 전환하세요. SDK를 갈아탈 일은 없습니다.
model=auto를 보내면 라우터가 5개 언어에서 작업 의도와 컨텍스트 길이를 파악해 적합한 처리 경로를 고릅니다. 모델명을 명시하면 라우터를 우회합니다. 두 방식 모두 같은 키를 씁니다.
라우팅된 모든 응답에는 검증 가능한 헤더 3개가 실립니다. 라우터가 고른 티어, 실제로 요청을 처리한 모델, 추론 컨텍스트 복원 여부. 마케팅 문구가 아니라 응답 헤더입니다. X-Manifest-Tier · X-TokenHub-Served-Model · X-TokenHub-Reasoning-Restore
Kimi, GLM, DeepSeek는 멀티턴 도구 호출에서 이전 추론 컨텍스트를 다시 받아야 하지만, 대부분의 클라이언트는 이를 누락합니다. 0api는 프록시에서 이를 복원해 클라이언트가 달라도 에이전트 세션의 흐름을 유지합니다. 세션이 정확히 일치할 때만 복원하며, 일치하지 않으면 요청을 안전하게 그대로 전달하고 숨겨진 추론을 만들어 내지 않습니다.
스마트 라우팅은 이 레이어에서 처음으로 제공한 기능입니다. 로드맵에만 있는 기능이 아니라 현재 실제로 작동합니다. 회색 점은 들어오는 요청입니다. 점이 켜질 때면 라우터는 이미 작업 복잡도를 판단해 처리 경로를 선택한 뒤입니다.
대부분의 라우팅 레이어는 영어만 읽고 다른 언어는 번역을 거칩니다. 그 과정에서 의도가 손실됩니다. 0api는 다섯 언어의 작업 의도를 번역 없이 분류하며, 현재 프로덕션에서 작동합니다. 이 기능을 실제로 제공하는 다른 라우팅 레이어는 아직 찾지 못했습니다.
다섯 가지 문자 체계, 다섯 가지 워크로드, 서로 다른 다섯 처리 경로 — 번역을 거치지 않고 원문에서 의도를 파악합니다. 현재는 실제 공개 트래픽으로 검증한 신뢰도 높은 규칙 기반 베이스라인이며, 완전한 자연어 이해는 아래 로드맵에 있습니다.
번역, 포매팅, 빠른 답변. 즉시 처리되며 비용은 거의 들지 않습니다.
일상적인 코딩, 문서 작업, 요약. 주력 처리 경로입니다.
대규모 리팩터링, 여러 파일 생성, 긴 컨텍스트. 최상위 코딩 모델을 위한 처리 경로입니다.
까다로운 디버깅, 수학, 아키텍처. 충분한 시간을 들여 추론합니다.
모든 텍스트 티어는 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 사용합니다. 이미지와 멀티모달 요청은 하나의 전용 미디어 경로를 공유하고, 오디오는 별도 전용 경로를 사용합니다. 엔드포인트와 키는 같습니다.
오늘 통합하는 엔드포인트는 적응형 시스템의 첫 번째 레이어입니다. 각 부분의 솔직한 현황을 밝힙니다 — 지금 돌아가는 것, 만들고 있는 것, 아직 방향에 불과한 것.
OpenAI 호환 엔드포인트, 모델 직접 호출, auto 라우팅, 검증 가능한 응답 헤더, 멀티턴 에이전트를 위한 추론 컨텍스트 유지. 여기까지 소개한 기능은 모두 현재 프로덕션에서 작동합니다.
영어, 일본어, 한국어, 태국어, 중국어. 라우터는 각 언어의 작업 의도를 번역 없이 파악합니다 — "개념을 설명해줘"와 "증명·비교·리뷰해줘"의 차이까지. 실제 공개 트래픽으로 검증했습니다. 현재는 신뢰도 높은 규칙 기반 베이스라인이며, 완전한 자연어 이해는 다음 단계입니다.
라우팅된 모든 요청은 라우터의 예측과 실제 결과라는 신호를 남깁니다. 이 실사용 데이터로 분류기를 학습하고, 성능 향상이 확인되는 부분부터 수작업 규칙을 대체할 계획입니다.
사용 신호를 모델 적응에 활용합니다. 레이어는 모델을 고르는 데 그치지 않고, 실제로 보내는 작업에 맞춰 모델도 개선합니다. 이는 시스템이 지향하는 방향이며 출시 시점을 뜻하지 않습니다.
종량제에서 auto 요금은 입력 100만 토큰당 $1.40, 캐시 입력은 $0.42, 출력은 $4.40입니다. 구독에는 이 정가로 차감되는 월간 auto 크레딧이 포함됩니다. 한 가지만 기억하세요. 크레딧은 auto에만 적용되며, 지정 모델 호출은 항상 지갑 잔액에서 차감됩니다.
베타 요금 — 정원 50명, 개별 이용 안내. 롤링 한도·이월·첫 달 보너스·공정 사용 정책은 전체 요금 보기 →
curl https://api.0api.dev/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ZAPI_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"auto","messages":[{"role":"user","content":"hey"}]}'
# or pin one by name: "model":"kimi-k3"from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.0api.dev/v1", api_key=ZAPI_KEY)
resp = client.chat.completions.create(model="auto",
messages=[{"role": "user", "content": "hey"}]) # or model="kimi-k3"
# which model served it: X-TokenHub-Served-Model response header# ~/.claude/settings.json
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.0api.dev",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your 0api key",
"ANTHROPIC_MODEL": "auto"
}
}