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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.

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Spicy Index

77.7/ 100

잠정

Freedom Score

아직 테스트 안 함

가격
US$1.13 혼합 100만 토큰당 (입력 3 : 출력 1)
출력 속도
초당 141토큰
성공률
데이터 수집 중

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.

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.

Try Apex →

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.

좋았던 점과 아쉬웠던 점

좋았던 점

  • 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.

아쉬웠던 점

  • 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_format field 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.

text
Review a React Native list screen for unnecessary renders and propose a focused patch.

Run this prompt on Apex →

2. A tool step. One function, tool_choice set to auto.

text
Call report_status with status ready.

Run this prompt on Apex →

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.

Apex의 Spicy Index 구성

아래 각 항목에서 채점 세부 내용으로 이동할 수 있습니다. 모든 점수가 어느 행에서 나왔는지, 왜 감점됐는지 확인하세요.

공개 리더보드 품질의 40%
아직 테스트 안 함

추적 중인 공개 리더보드에 아직 정확히 일치하는 항목이 없습니다. 작동 방식

롤플레이 품질의 15%
아직 테스트 안 함

이 모델에는 아직 롤플레이 테스트를 돌리지 않았습니다. 작동 방식

창작 글쓰기 품질의 15%
65.6
지시 이행 품질의 15%
100.0
긴 컨텍스트 기억 품질의 15%
아직 테스트 안 함

이 모델에는 아직 긴 컨텍스트 테스트를 돌리지 않았습니다. 작동 방식

기능 가중치 10.5%
49.0
Freedom Score 가중치 30%
아직 테스트 안 함

자유도가 미측정이거나 근거가 부족합니다. Index는 원래 품질·기능 점수를 유지하고 잠정 표시로 순위에 포함됩니다. 근거가 없다고 0점으로 처리하지 않습니다. 작동 방식

자유도가 미측정이거나 근거가 부족합니다. Index는 원래 품질·기능 점수를 유지하고 잠정 표시로 순위에 포함됩니다. 근거가 없다고 0점으로 처리하지 않습니다.

전체 테스트 리포트 보기 →

기능 항목별 점수

공개 채점표의 점수입니다. 업스케일로 만든 해상도나 당사가 자체적으로 둔 제한은 반영하지 않습니다.

컨텍스트 창(개발사 공개값)명시 안 됨
0.0 / 30
SpicyAPI 입력 형식텍스트와 이미지
12.0 / 25
도구 사용도구와 tool_choice
15.0 / 15
구조화된 출력지원 안 함
7.0 / 15
추론 제어4단계: none · low · medium · xhigh
15.0 / 15

SpicyAPI에서 지원하는 Apex 기능

SpicyAPI의 실시간 모델 사양에서 그대로 가져왔습니다. 개발사가 자사 앱에서 더 많은 기능을 제공할 수도 있지만, 여기 있는 것은 지금 당사 API로 호출할 수 있는 기능입니다.

엔드포인트별 기능
기능채팅
컨텍스트 창262,144토큰
요청당 최대 출력131,072토큰
추론 단계none · low · medium · xhigh
도구 호출예
구조화된 출력아니요
모든 파라미터와 코드 예시 보기 →

실제로 걸리는 시간

지난 30일 동안의 실제 작업에서 요청부터 완성까지를 측정했습니다. 시간에는 당사가 직접 돌린 테스트 작업도 포함합니다.

출력 속도
초당 141토큰첫 토큰까지의 시간 포함
성공률
데이터 수집 중

완료된 작업이 10건 이상 모이면 시간을 표시합니다. 성공률은 고객 작업만으로 계산하며, 30일 분량의 트래픽이 모일 때까지 모든 모델에서 숨겨 둡니다.

Apex 대신 고려할 만한 모델

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댓글

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Apex 자주 묻는 질문

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