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Apex Review: Callstack's React Native Coding Model at $0.50 per Million Tokens
Pick Apex for React Native or Next.js code at a low price; for broad general knowledge, Callstack says frontier models still do better.
Freedom Score
Non ancora testato
- Prezzo
- 1,13 USD per 1 M di token misti (3 in ingresso : 1 in uscita)
- Velocità di output
- 141 tok/s
- Tasso di successo
- Raccolta dati in corso
Apex is a coding model from Callstack, the React Native consultancy, generally available since 1 October 2026. Callstack positions it for everyday agent work, with its focus on React Native and then Next.js and React for the web. On our API it is one OpenAI-compatible chat endpoint with a 262,144-token window, replies up to 131,072 tokens, tool calling and streaming, at $0.50 per million input tokens and $3 output.
- SpicyAPI Engineering
- Testato il 28 ott 2026
- Metodologia v3.3 →
- Vendiamo questi modelli; il prezzo non entra nei punteggi →
The verdict
This is a catalogue review: we have not run our own quality or content tests. Callstack publishes 87.8% on its React Native evals against 88.6% for Claude Opus 5.5, and 96.8% on Next.js evals with docs in context (90.3% without). Those are Callstack's numbers, and Callstack says frontier models still do better on broad general-knowledge tasks.
That makes Apex a specialist: the interesting claim is near-frontier React Native results at a fraction of frontier prices, and it is one you should check on your own repository.
Key facts
- Tested by us: catalogue check and launch smoke run only, no quality or content tests; eval numbers are Callstack's
- Price: $0.50 per million input tokens, $0.20 cached and $3 output
- Limits: 262,144-token context, replies up to 131,072 tokens (default 4,096), up to 256 messages and 128 tools per request
- Reasoning: none, low, medium or xhigh; medium is the default
- Input: text; image parts are accepted but not documented by the publisher
- Sources: the scoring rules are on our review methodology page, and the full parameter list is on the Apex model page.
Cosa ci è piaciuto e cosa l’ha frenato
Cosa ci è piaciuto
- Specialised on React Native. Callstack trained it on React Native documentation, source and repository-grounded discussions.
- Next.js and React too. Callstack publishes Next.js evals of 96.8% with docs in context.
- A low price for a coding model: $0.50 in and $3 out.
- Reasoning from none to xhigh so quick edits stay cheap.
- Tools and streaming. Up to 128 function definitions, parallel calls on by default.
Cosa l’ha frenato
- A specialist. Callstack says frontier models are better on broad general-knowledge tasks.
- Image input is unverified. The schema accepts image parts but Callstack lists text only.
- No high or max level. The reasoning options are none, low, medium and xhigh.
- No
response_formatfield on this endpoint. - Evals are the publisher's. We have not reproduced them.
What we tested
We have not run Apex through our capability sets or content levels. This page uses Callstack's product pages and launch post (dated 1 October 2026), the limits and parameters of our endpoint and the live price on the model page. The Next.js evals are published on nextjs.org (31 tasks, pass@4, 25 September 2026); we have not rerun them.
Prompts that worked
Starting points based on the endpoint's shape, not prompts we benchmarked.
1. Review a list screen. The workload Callstack built the model for.
Review a React Native list screen for unnecessary renders and propose a focused patch.2. A tool step. One function, tool_choice set to auto.
Call report_status with status ready.Settings that matter: reasoning_effort none or low for quick edits and explanations, xhigh for a bug that spans several files; reasoning tokens count toward max_tokens, so raise it above 4,096; paste the relevant docs into context for Next.js work, since Callstack's higher Next.js number was with docs.
Roleplay and how far it writes
We have not tested Apex on our content levels yet, so this review makes no claim about how far it writes or how often it softens or refuses. The model page carries no content-test results for it either. On our API we add no content filter; whatever comes back is the model's own behaviour.
Not tested yet: all five content levels, roleplay quality over many turns, and languages other than English. We will add results here once the runs are done.
Every character in a request should be an adult, keep real, identifiable people out of it, and you're responsible for the law where you publish.
Alternatives
- A broad frontier model? Claude Sonnet 5.5 is a measured option for general work.
- Open weights, million-token window? Beam 1.0 is text-only at $1 in and $3 out.
- Cheaper, long window? Claude Haiku 5.5 has a full review.
Come Apex si guadagna il suo Spicy Index
Ogni dimensione qui sotto porta al calcolo completo: la riga della tabella da cui viene ogni punto e perché i punti sono stati persi.
- Classifiche pubbliche 40% della qualità
- Non ancora testato
- Roleplay 15% della qualità
- Non ancora testato
- Scrittura creativa 15% della qualità
- 65,6
- Rispetto delle istruzioni 15% della qualità
- 100,0
- Memoria su contesto lungo 15% della qualità
- Non ancora testato
- Capacità Peso 10,5%
- 49,0
- Freedom Score Peso 30%
- Non ancora testato
Ancora nessuna corrispondenza esatta nelle classifiche pubbliche che seguiamo. Come funziona
La nostra batteria di roleplay non è ancora stata eseguita su questo modello. Come funziona
La nostra batteria sul contesto lungo non è ancora stata eseguita su questo modello. Come funziona
La libertà non è stata testata o le prove sono insufficienti. L'Index mantiene il punteggio originale di qualità e capacità, è segnato come preliminare e continua a ricevere una posizione. Una prova mancante non vale zero. Come funziona
La libertà non è stata testata o le prove sono insufficienti. L'Index mantiene il punteggio originale di qualità e capacità, è segnato come preliminare e continua a ricevere una posizione. Una prova mancante non vale zero.
Apri il report di prova completo →Capacità, voce per voce
Punti dalla tabella di valutazione pubblica. I livelli ottenuti con upscaling e i limiti fissati da noi non contano.
- Finestra di contesto (dichiarata dallo sviluppatore)Non dichiarato
- 0,0 / 30
- Modalità di input su SpicyAPITesto, più immagini
- 12,0 / 25
- Uso di strumentiStrumenti e tool_choice
- 15,0 / 15
- Output strutturatoNon accettato
- 7,0 / 15
- Controllo del ragionamento4 livelli: none · low · medium · xhigh
- 15,0 / 15
Cosa sa fare Apex su SpicyAPI
Preso direttamente dalla specifica attiva del modello su SpicyAPI. Alcuni sviluppatori offrono di più nelle proprie app; questo è ciò che puoi chiamare oggi tramite la nostra API.
| Funzione | Conversazione |
|---|---|
| Finestra di contesto | 262.144 token |
| Output massimo per richiesta | 131.072 token |
| Livelli di ragionamento | none · low · medium · xhigh |
| Chiamata di strumenti | Sì |
| Output strutturato | No |
Quanto ci mette davvero
Misurato su lavori reali degli ultimi 30 giorni, dalla richiesta al risultato finale. I tempi includono anche i nostri test.
- Velocità di output
- 141 tok/sTempo al primo token incluso
- Tasso di successo
- Raccolta dati in corso
Un tempo compare quando ci sono almeno 10 lavori completati. I tassi di successo contano solo i lavori dei clienti e restano nascosti per tutti i modelli fino a 30 giorni completi di traffico.
Modelli da considerare al posto di Apex
Anthropic
Claude Sonnet 5.5
A broad frontier model?
- Spicy Index
- 79,6+1,9
- Freedom Score
- 88,3
- Prezzo
- 4,00 USD+256%/ 1 M token · ingresso/uscita 3:1
Reflection
Beam 1.0
Open weights, million-token window?
- Spicy Index
- 68,9−8,8
- Freedom Score
- —
- Prezzo
- 1,50 USD+33%/ 1 M token · ingresso/uscita 3:1
Anthropic
Claude Haiku 5.5
Cheaper, long window?
- Spicy Index
- 76,4−1,3
- Freedom Score
- 77,8
- Prezzo
- 0,20 USD−82%/ 1 M token · ingresso/uscita 3:1
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Domande frequenti su Apex
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1,13 USD per 1 M di token misti (3 in ingresso : 1 in uscita)
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