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Apex Review: Callstack's React Native Coding Model at $0.50 per Million Tokens
Pick Apex for React Native or Next.js code at a low price; for broad general knowledge, Callstack says frontier models still do better.
Freedom Score
Ainda não testado
- Preço
- US$ 1,13 por 1 M de tokens mistos (3 de entrada : 1 de saída)
- Velocidade de saída
- 141 tok/s
- Taxa de sucesso
- Coletando dados
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
- Testado em 28 de out. de 2026
- Metodologia v3.3 →
- Vendemos estes modelos; o preço não entra na nota →
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.
O que gostamos e o que atrapalhou
O que gostamos
- 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.
O que atrapalhou
- 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.
Como Apex conquista seu Spicy Index
Cada dimensão abaixo leva ao cálculo completo: a linha da tabela de onde veio cada ponto e por que pontos foram perdidos.
- Rankings públicos 40% da qualidade
- Ainda não testado
- Roleplay 15% da qualidade
- Ainda não testado
- Escrita criativa 15% da qualidade
- 65,6
- Seguimento de instruções 15% da qualidade
- 100,0
- Memória em contexto longo 15% da qualidade
- Ainda não testado
- Capacidade Peso de 10,5%
- 49,0
- Freedom Score Peso de 30%
- Ainda não testado
Ainda sem correspondência exata nos rankings públicos que acompanhamos. Como funciona
Nosso conjunto de testes de roleplay ainda não rodou neste modelo. Como funciona
Nosso conjunto de testes de contexto longo ainda não rodou neste modelo. Como funciona
A liberdade não foi testada ou as evidências são insuficientes. O Index mantém a pontuação original de qualidade e capacidades, recebe a marca preliminar e continua no ranking. Evidência ausente não equivale a zero. Como funciona
A liberdade não foi testada ou as evidências são insuficientes. O Index mantém a pontuação original de qualidade e capacidades, recebe a marca preliminar e continua no ranking. Evidência ausente não equivale a zero.
Abrir o relatório de teste completo →Capacidade, item por item
Pontos da tabela pública de pontuação. Níveis obtidos por ampliação e limites definidos por nós não contam.
- Janela de contexto (publicada pelo criador)Não informado
- 0,0 / 30
- Modalidades de entrada na SpicyAPITexto, mais imagens
- 12,0 / 25
- Uso de ferramentasFerramentas e tool_choice
- 15,0 / 15
- Saída estruturadaNão aceito
- 7,0 / 15
- Controle de raciocínio4 níveis: none · low · medium · xhigh
- 15,0 / 15
O que Apex faz na SpicyAPI
Direto da especificação atual do modelo na SpicyAPI. Alguns criadores oferecem mais nos próprios apps; estas são as funções que você pode usar pela nossa API hoje.
| Recurso | Conversa |
|---|---|
| Janela de contexto | 262.144 tokens |
| Saída máxima por solicitação | 131.072 tokens |
| Níveis de raciocínio | none · low · medium · xhigh |
| Chamada de ferramentas | Sim |
| Saída estruturada | Não |
Quanto tempo leva de verdade
Medido em trabalhos reais dos últimos 30 dias, da solicitação ao resultado final. Os tempos incluem nossos próprios testes.
- Velocidade de saída
- 141 tok/sInclui o tempo até o primeiro token
- Taxa de sucesso
- Coletando dados
Um tempo aparece quando há pelo menos 10 trabalhos concluídos. As taxas de sucesso contam só trabalhos de clientes e ficam ocultas para todos os modelos até completarmos 30 dias de tráfego.
Modelos para considerar no lugar de Apex
Anthropic
Claude Sonnet 5.5
A broad frontier model?
- Spicy Index
- 79,6+1,9
- Freedom Score
- 88,3
- Preço
- US$ 4,00+256%/ 1 M tokens · entrada/saída 3:1
Reflection
Beam 1.0
Open weights, million-token window?
- Spicy Index
- 68,9−8,8
- Freedom Score
- —
- Preço
- US$ 1,50+33%/ 1 M tokens · entrada/saída 3:1
Anthropic
Claude Haiku 5.5
Cheaper, long window?
- Spicy Index
- 76,4−1,3
- Freedom Score
- 77,8
- Preço
- US$ 0,20−82%/ 1 M tokens · entrada/saída 3:1
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Perguntas frequentes sobre Apex
Teste Apex você mesmo
Ajuste cada parâmetro no Playground e veja o preço exato antes de rodar.
US$ 1,13 por 1 M de tokens mistos (3 de entrada : 1 de saída)
Mais análises
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- Spicy Index
- 80,4
- Freedom Score
- —
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