Caré du modèle

Une option de modèle de routage automatique gratuite qui sélectionne un modèle backend approprié en fonction de la requête. Elle permet aux utilisateurs d'accéder à une IA capable sans sélectionner un modèle spécifique, utile pour les tests, l'expérimentation et les déploiements par défaut.

Aucune description disponible.

Le modèle avancé Claude d'Anthropic, optimisé pour le raisonnement complexe, les longs documents et le respect soigneux des instructions. Excellent en programmation, analyse et rédaction nuancée, idéal pour les charges de travail professionnelles et d'entreprise.

Le dernier fleuron d'Anthropic combinant un raisonnement approfondi avec de solides capacités de codage et de création. Gère le contexte étendu et les tâches multi-étapes avec une haute fiabilité, adapté aux agents sophistiqués et aux applications critiques.

Modèle phare d'Anthropic offrant un raisonnement approfondi de pointe, des capacités avancées en codage et une autonomie agéntique complexe. Il se distingue par un respect supérieur des instructions, une réduction de 40 % des coûts opérationnels par tâche par rapport aux générations précédentes et une fiabilité leader sur les workflows enterprise multi-étapes.

Le modèle équilibré d'Anthropic offrant des capacités élevées et un fonctionnement efficace. Très performant en raisonnement, rédaction et codage tout en gardant des coûts maîtrisés, c'est un choix polyvalent pour un large éventail d'applications.

Un modèle Anthropic mis à jour offrant un raisonnement affiné, une gestion solide des contextes longs et un suivi des instructions fiable. Une option robuste de niveau intermédiaire pour les assistants de production et les flux de travail axés sur les documents.

Anthropic Sonnet 5.5 est un modèle phare équilibré et haute performance, conçu pour l'ingénierie logicielle agentique et les charges de travail de production évolutives. Il offre une génération de sortie 30 % plus rapide que Sonnet 5, des capacités de cybersécurité de niveau entreprise et une efficacité de raisonnement exceptionnelle à un coût optimal.

Un modèle de langage rapide et économique, optimisé pour la vitesse et l'efficacité. Il offre de solides capacités de raisonnement et de codage avec une latence et un coût réduits, ce qui le rend idéal pour les applications à haut débit, les assistants en temps réel et les traitements par lots.

Une variante rapide de DeepSeek optimisée pour une inférence à faible latence, tout en conservant de solides capacités de raisonnement et de codage. Idéale pour le chat interactif, les boucles d'agents et les charges de travail volumineuses et économiques où la rapidité des réponses est primordiale.

Description du modèle Deepseek-v4-flash:vision : Un modèle DeepSeek capable de traiter des images, combinant compréhension linguistique et prise en charge d'entrées visuelles. Il peut décrire des images, répondre à des questions sur le contenu visuel et effectuer des tâches assistées par OCR, parfait pour les assistants multimodaux et le traitement de documents.

Un modèle de langage haute performance optimisé pour le raisonnement complexe, la programmation avancée et la résolution de problèmes mathématiques. Excelle dans le raisonnement en plusieurs étapes, la génération et le débogage de code, ainsi que la documentation technique. Convient aux outils de développement, à l'assistance à la recherche et aux tâches nécessitant une réflexion analytique approfondie.

Modèle de raisonnement à haute capacité de DeepSeek conçu pour des tâches exigeantes telles que les mathématiques complexes, la conception d'algorithmes et l'analyse approfondie de code. Offre une qualité de sortie supérieure au prix d'un calcul plus élevé, adapté aux charges de travail d'experts.

Un modèle mixture-of-experts de 552 milliards de paramètres avec une compréhension multimodale native et une fenêtre de contexte de 1 million de tokens. Utilise une architecture asymétrique Causal Encoder-Decoder qui n'active que 8 milliards de paramètres par jeton de direction et 16 milliards par jeton de sortie pour une efficacité d'inference exceptionnelle. Dépasse plusieurs modèles phares sur les tests d'agenticité et de codage à un coût considérablement plus bas, idéal pour les applications de codage à volume élevé, de raisonnement et piloté par des agents.

Un modèle de synthèse vocale (TTS) convertissant le texte écrit en audio parlé naturel et expressif. Il présente plusieurs voix et langues, et est adapté aux assistants vocaux, à la narration audiobook et aux applications d'accès aux informations.

La dernière version rapide de Gemini offrant un raisonnement amélioré et une réactivité accrue. Idéale pour les expériences de chat dynamiques, les appels d'outils d'agent et les services de production qui nécessitent à la fois de la vitesse et une qualité fiable.

Google Gemini 3.8 Flash est un modèle Flash de nouvelle génération pour l’ingénierie logicielle, les flux de travail de connaissances agentiques et le raisonnement complexe. Il accepte le texte, les images, l’audio et la vidéo, prend en charge une fenêtre de contexte de 1M de tokens et une sortie de texte de 64K de tokens, et propose des niveaux d’effort ajustables pour équilibrer la qualité, le coût et la latence. Il est conçu pour le codage, les agents autonomes, la compréhension multimodale, les documents longs, l’utilisation de l’ordinateur et les tâches de travail de connaissances.

Modèle de langage à usage général de Z.AI offrant des performances équilibrées en raisonnement, codage et compréhension du langage naturel. Un fort support multilingue et une génération fiable en font un solide polyvalent pour les applications de chat et d'entreprise.

Une variante rapide de la série GLM, conçue pour une inférence à faible latence. Elle conserve une forte capacité de suivi des instructions et une qualité conversationnelle, tout en réduisant le temps de réponse, ce qui en fait l'option idéale pour les assistants interactifs et les API à fort trafic.

Un modèle GLM rapide et mis à jour, doté d'un raisonnement et d'une efficacité améliorés. Idéal pour le chat en temps réel, l'assistance au codage et les déploiements en production nécessitant des réponses rapides et fiables à grande échelle.

Un modèle linguistique généraliste performant offrant un équilibre entre le raisonnement, la programmation et les tâches multilingues. Il assure un suivi fiable des instructions et une qualité de sortie constante pour un large éventail d'applications, notamment les flux de travail d'assistant, la création de contenu et les questions-réponses basées sur les connaissances.

Transformer la description du modèle GLM-5.3 : Modèle de raisonnement phare de Z.AI, offrant des performances solides dans la résolution de problèmes complexes, les tâches à longue contexte et la génération de code. Un choix de haute capacité pour les flux de travail professionnels et de recherche exigeants.

Un modèle de langage rapide et efficace, optimisé pour des réponses rapides et une inférence économique. Adapté aux applications de chat, aux bots de support client et aux agents conversationnels en temps réel où la rapidité est essentielle. Prend en charge les conversations multi-tours avec de solides capacités de suivi des instructions.

Un modèle de langage de grande taille de pointe d'OpenAI conçu pour le raisonnement complexe, la compréhension en contexte long et le suivi d'instructions haute fidélité. Il excelle dans la résolution de problèmes en plusieurs étapes, la génération de code et le dialogue nuancé. Convient aux agents avancés, à l'analyse, à la rédaction technique et aux applications d'entreprise.

Un modèle de langage polyvalent raffiné offrant un suivi des instructions amélioré, une précision de raisonnement accrue et une fluidité multilingue. Conçu pour des performances fiables sur des tâches variées, notamment la rédaction créative, l'analyse technique, l'assistance au codage et l'IA conversationnelle.

Modèle de raisonnement phare d'OpenAI avec un suivi d'instructions amélioré, une fluidité multilingue et de robustes capacités d'utilisation d'outils. Gère les conversations longues, le code, les données structurées et l'écriture créative avec une forte cohérence. Idéal pour les assistants de production, les pipelines RAG et les flux de travail complexes.

Une variante spécialisée de la famille GPT-5, optimisée pour la vitesse et l'efficacité. Offre de bonnes performances en langage général avec une latence réduite, ce qui la rend idéale pour les conversations interactives, les assistants en temps réel et le déploiement à haut débit.

Traduisez cette description du modèle GPT-5.6-sol: Un modèle de langage généraliste de haut niveau, doté de fortes capacités en raisonnement, codage et multilingue. Optimisé pour le découpage des tâches complexes, l'écriture créative et la génération de contenu de niveau professionnel. Adapté aux applications exigeantes nécessitant une haute précision et une compréhension nuancée.

Un modèle équilibré de la série GPT-5, optimisé pour des réponses factuelles et fondées ainsi que pour une grande fiabilité sur les contextes longs. Parfaitement adapté aux questions-réponses en entreprise, à l'analyse de documents, à la synthèse et aux tâches intensives en données nécessitant cohérence et précision.

Le modèle frontière le plus performant d'OpenAI, conçu pour le raisonnement complexe, le codage, l'utilisation de l'ordinateur, la recherche et la création de documents. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 1M de tokens, d'un effort de raisonnement ajustable de faible à maximal, et offre des performances de pointe sur les benchmarks d'ingénierie logicielle, de cybersécurité et de découverte scientifique. Idéal pour les flux de travail professionnels exigeants, l'exécution autonome de tâches multi-étapes et les applications nécessitant une planification approfondie et du jugement.

Le niveau ultra-efficace et optimisé en termes de latence de la famille GPT-6, conçu pour des charges de travail à haut volume et des applications interactives rapides. Il offre une intelligence substantielle et d'excellentes performances en codage pour une fraction des coûts d'inférence standard. Idéal pour les agents conversationnels en temps réel, l'extraction de données à haut débit, la revue de code automatisée et les outils de développement réactifs où la rapidité et l'efficacité budgétaire sont primordiales.

Un modèle de raisonnement généraliste avancé de la famille GPT-6, conçu pour les flux de travail professionnels exigeants, l'ingénierie logicielle complexe et les tâches agentiques multi-étapes. Entraîné grâce aux avancées majeures de GPT-6 Astra en matière d'alignement et de raisonnement, il offre des capacités de codage de pointe, une factualité rigoureuse et une utilisation fiable des outils, le tout avec un rapport coût-efficacité exceptionnel. Parfaitement adapté aux agents autonomes, à l'analyse technique approfondie et à la résolution de problèmes de niveau entreprise.

Le grand modèle de xAI, reconnu pour son raisonnement puissant, ses connaissances en temps réel et son style conversationnel engageant. Il performs bien sur la résolution de problèmes complexes et les sujets d'actualité, et convient aux tâches d'investigation et créatives.

Un modèle de langage puissant doté d'un accès aux connaissances en temps réel et de capacités de raisonnement avancées. Conçu pour la recherche d'informations à jour, les tâches analytiques et la génération créative. De solides performances pour les questions ouvertes, le brainstorming et les flux de travail à forte intensité de connaissances.

Modèle phare de pointe de xAI, conçu pour l'ingénierie logicielle à long horizon, l'autonomie agentique et le travail intellectuel complexe. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 500K tokens avec des niveaux d'effort de raisonnement ajustables, de rigoureuses capacités d'auto-vérification et une fiabilité exceptionnelle pour les tâches en plusieurs étapes.

Grand modèle vision-langage de Hunyuan prenant en charge à la fois les entrées texte et image. Particulièrement performant en compréhension visuelle, légendage d'images et raisonnement multimodal, il est utile pour la modération de contenu, les outils d'assistance et les questions-réponses visuelles.

Hunyuan's open-weight flagship built for real-world agentic work, using a sparse mixture-of-experts design of 770B total parameters with 49B active per token. Handles up to 1,048,576 input tokens and returns up to 64K tokens, accepting text, images, and video natively. Released under Apache 2.0 with BF16 and FP8 checkpoints, it targets long-horizon software engineering, cross-document analysis, game development, and scientific research.

Un modèle de langage à grand contexte prenant en charge des fenêtres d'entrée étendues pour l'analyse approfondie de documents et le raisonnement sous forme longue. Excellent pour extraire des informations de textes longs, la synthèse inter-documents et les tâches complexes en plusieurs étapes. Idéal pour l'assistance à la recherche, la révision de documents juridiques et l'analyse technique.

Un modèle d'embedding pour convertir du texte en représentations vectorielles sémantiques. Optimisé pour la récupération d'information, la similarité sémantique et les pipelines RAG, permettant une recherche précise et des applications de bases de connaissances.

Part of the Minimax M2 series, delivering strong reasoning and coding with a 204,800 token context window and up to 131,072 tokens of output per request. Open weights are published under a permissive license, and a highspeed variant is available for workloads that need faster token throughput at a higher per-token price. Suited to long-context reasoning, code generation, and multi-step agent tasks.

Un modèle de langage multilingue de la famille Minimax, optimisé pour le dialogue et l'IA conversationnelle. Il prend en charge les interactions multi-tours naturelles avec conservation du contexte et cohérence des personas. Capable d'écriture créative, de jeux de rôle et d'applications destinées aux clients dans plusieurs langues.

Un modèle d'embedding de haute qualité de Qwen pour convertir du texte en représentations vectorielles denses. Prend en charge la recherche sémantique, le clustering et la génération augmentée par récupération (RAG), avec une couverture multilingue étendue et une solide généralisation hors domaine.

Un modèle multimodal de Qwen pour la compréhension du texte, de l'image et de la vidéo avec des temps de réponse rapides. Il prend en charge une fenêtre de contexte de 1M de tokens, une sortie maximale de 131K tokens, l'appel d'outils, les sorties structurées, la continuation de préfixe et la mise en cache du contexte. Il est adapté aux documents longs, aux bases de code, aux conversations complexes, à l'assistance au codage, aux flux de travail d'agents et à l'analyse visuelle.

Un modèle de langage compact à 3,8 milliards de paramètres qui équilibre performance et efficacité. Bien adapté aux déploiements contraints en ressources, à l'inférence sur le bord et aux applications sensibles au coût. Offre une solide capacité d'instruction, de raisonnement et de multilinguisme par rapport à sa taille. Idéal pour les chatbots légers, la synthèse de texte et les tâches de classification.

An agentic model tuned for autonomous, multi-step task execution rather than single-turn answers. It coordinates generation, verification, and iteration as separate stages, so plans are checked and revised before being accepted, and it carries structured memory across a long-running session. Strong on tool invocation, research and discovery pipelines, and algorithm design tasks where results need to survive verification. Well suited to building AI agents for scientific, engineering, and analytical automation.

Un modèle multimodal de qualité professionnelle offrant une génération de texte et d'images de haute qualité. Prend en charge les tâches conversationnelles, la création de contenu visuel et les flux de travail créatifs grâce à une API évolutive, idéal pour les produits et plateformes de contenu alimentés par l'IA.

Un modèle textuel multimodal de nouvelle génération conçu par Agnes AI, spécialement développé pour le codage agentique et les flux de travail de développement axés sur les outils. Il se concentre sur une exécution stable, une orchestration fiable des outils, la rétention du contexte lors de tâches longues et la fourniture de résultats de haute qualité sur des tâches agentiques à plusieurs étapes. Il prend en charge les entrées de texte et d'image avec une fenêtre de contexte de 512K, ce qui le rend idéal pour concevoir des applications d'agents IA fiables et des pipelines de développement complexes.

Un modèle de génération vidéo de qualité professionnelle prenant en charge les workflows de texte-à-vidéo, d'image-à-vidéo et d'animation par images clés. Génère du contenu vidéo cinématographique de haute qualité avec une forte cohérence visuelle entre les images. Prend en charge une API asynchrone basée sur des tâches pour une génération vidéo évolutive. Disponible en résolutions 480p, 720p et 1080p avec des formats d'image standard, notamment 16:9, 9:16, 1:1, 4:3 et 3:4. Idéal pour la narration, les vidéos marketing, le contenu pour les réseaux sociaux, les démos de produits et les workflows créatifs d'IA.

A next-generation video generation model supporting text-to-video, image-to-video, and keyframe animation workflows. Produces cinematic, temporally consistent footage with improved motion realism, sharper detail, and more stable subjects than earlier versions. Offers asynchronous task-based generation across standard aspect ratios including 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, and 3:4. Ideal for short films, marketing videos, social media clips, product demos, and creative AI pipelines.

Un modèle compact et efficace conçu pour les tâches quotidiennes d'IA nécessitant une réponse rapide, notamment la conversation, le raisonnement léger, l'assistance à la programmation et la génération de texte structuré. Il convient aux applications qui privilégient une latence faible, une sortie cohérente et une inférence économique, telles que les assistants, les flux de travail automatisés et les produits alimentés par API.

A fast image creation and editing model built for rapid turnaround and high throughput. Generates polished graphics, infographics, and illustrations from text prompts with accurate text rendering, and supports reference-image editing for consistent layouts. Ideal for social media graphics, posters, infographics, marketing assets, and automated design workflows.

A lightweight image creation and editing model optimized for efficiency and cost. Turns text prompts into clean, production-ready graphics and infographics, and supports reference-image editing with flexible subject control. Combines generation and editing in one workflow, ideal for social media graphics, posters, banners, slide visuals, and everyday design content.

A science-oriented multimodal model that pairs broad general-purpose ability with dedicated scientific agents and discovery workflows. Built for long-horizon research spanning disciplines, it handles literature understanding, hypothesis building, solution design, and experimental verification in one continuous process. Suited to chemistry, materials, biology, and earth science work where results must be reproducible and traceable rather than merely plausible.

Un modèle de reconnaissance vocale en streaming prenant en charge 39 langues, notamment le chinois, l'anglais, le japonais, le coréen, le français, l'allemand, l'espagnol, l'italien, le russe, l'arabe, l'hindi, le thaï, le vietnamien, le portugais, le néerlandais, et bien d'autres. Il offre une latence configurable de 80 ms à 1 s, avec ponctuation et mise en majuscules intégrées. Idéal pour le sous-titrage en temps réel, les assistants vocaux et la transcription multilingue nécessitant une reconnaissance vocale rapide et fiable.

A mixture-of-experts model built for everyday decision making rather than benchmark scores. Trained on extensive real-world lifestyle and preference data, it targets the fuzzy questions general models handle poorly, such as where to go, what to eat, how to arrange a trip, or how to style a room, with a 512K context window for long reference material. Accepts text, images, and files, and exposes adaptive thinking with controllable reasoning effort. Useful for consumer assistants, recommendation and search-style products, and localized content workflows.

Un grand modèle de langage haute performance qui fournit des réponses rapides et précises pour les tâches de conversation, de programmation, de raisonnement et de génération de contenu. Il équilibre intelligence, rapidité et accessibilité, ce qui le rend particulièrement adapté aux chatbots, aux outils de productivité, à l'automatisation des processus d'entreprise et aux back-ends d'applications. Disponible via une API compatible OpenAI.

Un modèle polyvalent de génération d’images prenant en charge la transformation texte-vers-image et image-vers-image. Génère des visuels de haute qualité à partir d’invites en langage naturel avec une forte adhérence aux invites et une flexibilité stylistique. Convient au design créatif, à l’illustration, au rendu photoréaliste et à la production de contenu visuel. Prend en charge plusieurs préréglages de résolution et rapports d’aspect pour divers besoins de sortie.

Un modèle avancé de génération d'images à partir de texte conçu pour les scènes à haute densité d'information présentant des compositions complexes et de riches détails visuels. Prend en charge les workflows de texte vers image, d'édition image vers image et de composition multi-images. Optimisé pour préserver la composition originale et la disposition des sujets lors des modifications. Produit des sorties jusqu'à une résolution 4K avec des rapports d'aspect flexibles incluant 1:1, 3:4, 4:3, 16:9, 9:16, 2:3, 3:2 et 21:9. Idéal pour l'art conceptuel, les visuels marketing, la photographie de produits et les assets créatifs pour les réseaux sociaux.

An upgraded text-to-image generation model built for high-information-density scenes with complex compositions and rich visual detail. Supports text-to-image, image-to-image editing, and multi-image compositing, with stronger prompt adherence, finer texture, and improved preservation of composition and subject layout during edits. Outputs up to 4K resolution with flexible aspect ratios including 1:1, 3:4, 4:3, 16:9, 9:16, 2:3, 3:2, and 21:9. Ideal for concept art, marketing visuals, product photography, and social media creative assets.

Un modèle de voix multimodal en temps réel permettant des conversations vocales en flux continu à faible latence, avec une prise de parole naturelle et des réponses immédiates. Prise en charge du dialogue en direct, des assistants activés par la voix et des applications interactives nécessitant une interaction fluide et humaine. Accessible via une API temps réel compatible OpenAI.

Un modèle multifonctionnel de compréhension vocale prenant en charge le chinois mandarin, le cantonais, l'anglais, le japonais et le coréen. Il réalise simultanément la reconnaissance vocale, l'identification de la langue parlée, la reconnaissance des émotions et la détection d'événements audio (par exemple, applaudissements, rire, pleurs, toux) à partir d'une seule entrée audio. Son architecture non autorégressive permet une latence d'inférence exceptionnellement faible, idéale pour l'analyse vocale en temps réel, la modération de contenu et la compréhension audio multimodale.

A high-density agent model built for fast, cost-efficient execution of coding and agent tasks. A sparse mixture-of-experts design activates only a small share of its parameters per token, which keeps time-to-first-token under three seconds and peak output throughput up to 300 tokens per second while reducing iteration steps and token consumption on agent workloads. Reasoning strength is exposed across four controllable levels, with readable reasoning chains at the highest setting. Well suited to tool orchestration, multi-step engineering work, and high-frequency automated pipelines.

A model with one of the largest context windows available, taking 1,000,000 input tokens in a single call and returning up to 524,288 tokens per response. Accepts text, image, audio, and video natively, exposes adjustable reasoning effort, and performs strongly on coding tasks. A practical fit for whole-repository analysis, long document review, and extended agent sessions where the workload must stay in one context instead of being split into many small fragments.

Xfyun (iFlytek) LLM phare offrant une forte capacité dans la langue chinoise, des connaissances dans le domaine et une génération stable. Bien adapté aux scénarios d'entreprise chinois, au service client et aux applications dans des industries spécialisées.

StepFun's flagship model for agentic work, delivering frontier-level performance on software engineering and professional knowledge work with particular strength in finance. Natively understands text, images, and video within a 1M token context window and returns up to 64K tokens per response, with low, medium, and high reasoning effort available. Built on a sparse mixture-of-experts design with 600B total parameters and 27B active, it suits workloads that need large amounts of input, repeated tool calls, and steady progress toward a finished deliverable.