Modèles (liste)

Ce guide montre comment interroger GET /v1/models avec le SDK OpenAI (version “compatible OpenAI”) pour récupérer les modèles disponibles, puis filtrer par type (chat, embeddings, OCR, audio, etc.).

Pour en savoir plus sur les modèles disponibles et leurs caractéristiques, voir la page Modèles disponibles.

Pré-requis

1. Définir votre clé API :

export ALBERT_API_KEY="votre_jeton"

1. Installer le SDK :

pip install -U openai

Liste des modèles (GET /v1/models)

curl

curl -sS "https://albert.api.etalab.gouv.fr/v1/models" \
  -H "Authorization: Bearer $ALBERT_API_KEY"

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://albert.api.etalab.gouv.fr/v1",
    api_key=os.environ["ALBERT_API_KEY"],
)

models = client.models.list().data

for m in models[:3]:
    print(
        f"ID: {m.id}\n"
        f"Type: {m.type}\n"
        f"Owner: {m.owned_by}\n"
        f"Max tokens: {m.max_context_length}\n"
    )

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://albert.api.etalab.gouv.fr/v1",
  apiKey: process.env.ALBERT_API_KEY,
});

const models = (await client.models.list()).data;
for (const m of models.slice(0, 3)) {
  console.log(`ID: ${m.id}`);
  console.log(`Type: ${m.type}`);
  console.log(`Owner: ${m.owned_by}`);
  console.log(`Max tokens: ${m.max_context_length}\n`);
}

Filtrer selon l’usage

En pratique, choisissez un modèle selon son champ type :

• text-generation : chat (POST /v1/chat/completions)
• text-embeddings-inference : embeddings (POST /v1/embeddings)
• automatic-speech-recognition : audio (POST /v1/audio/transcriptions)
• image-to-text ou variantes *ocr* : OCR (POST /v1/ocr)

⚠️ À vérifier — Le mapping exact entre type et les endpoints dépend de la configuration de votre instance. Utilisez la liste des modèles et vérifiez le comportement sur votre environnement.

Vue catalogue (site officiel)

Pour une vue “humaine” des modèles (familles, licences, aliases), vous pouvez aussi consulter :

Catalogue des modèles

Le site précise que les modèles proviennent de tiers (ex. Mistral, Meta) mais sont hébergés sur nos serveurs : aucune de vos données n’est envoyée à ces fournisseurs de modèles.

Détail d’un modèle (GET /v1/models/{model})

curl

curl -sS "https://albert.api.etalab.gouv.fr/v1/models/REMPLACER_PAR_MODEL_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $ALBERT_API_KEY"

Python

model_id = models[0].id

model = client.models.retrieve(model=model_id)

print(
    f"ID: {model.id}\n"
    f"Type: {model.type}\n"
    f"Owner: {model.owned_by}\n"
    f"Max tokens: {model.max_context_length}\n"
)

JavaScript

const modelId = models[0].id;
const model = await client.models.retrieve(modelId);

console.log(`ID: ${model.id}`);
console.log(`Type: ${model.type}`);
console.log(`Owner: ${model.owned_by}`);
console.log(`Max tokens: ${model.max_context_length}`);

Pour la documentation endpoint, voir la page “Models”.