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# Modèles disponibles

## Lister les modèles — `GET /v1/models`

Retourne la liste des modèles exposés sur l’instance Albert à laquelle vous êtes connectés. Chaque entrée suit le schéma **`Model`** :

* **`id`** — identifiant à passer aux endpoints (`model` des requêtes chat, embeddings, ASR, rerank, OCR…) ;
* **`type`** — famille fonctionnelle (`text-generation`, `text-embeddings-inference`, etc.) ;
* **`aliases`** — autres noms acceptés pour référencer le même modèle ;
* **`max_context_length`** — taille maximale de contexte en **tokens** ;
* **`costs`** — tarification indicielle (`prompt_tokens`, `completion_tokens` **par million de tokens** pour la composante correspondante).

## Détail — `GET /v1/models/{model}`

Récupère la fiche d’un modèle précis à partir de son **identifiant ou d’un alias** accepté par la plateforme.

## Choisir un modèle

1. Filtrez mentalement par **`type`** selon l’endpoint (voir [Types de modèles](/albert-api/modeles/model-types.md)).
2. Vérifiez **`max_context_length`** pour dimensionner prompts + sortie.
3. Comparez **`costs`** si votre compte est soumis à budget (voir aussi [Quotas & limites](/albert-api/compte-and-usage/quotas.md)).

{% tabs %}
{% tab title="curl" %}

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

{% endtab %}

{% tab title="Python" %}

```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 model in models:
    print(model.id, model.type)
```

{% endtab %}

{% tab title="JavaScript" %}

```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();
for (const model of models.data) {
  console.log(model.id, model.type);
}
```

{% endtab %}
{% endtabs %}

Les modèles réellement déployés varient selon l’environnement (recette, production interministérielle, etc.) : la liste HTTP fait **foi** pour votre intégration.


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://guides.ia.numerique.gouv.fr/albert-api/modeles/available-models.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.