Types de modèles

L’énumération ModelType décrit le rôle d’un modèle exposé par GET /v1/models. Le tableau ci-dessous relie chaque valeur aux endpoints principaux qui l’utilisent.

ModelType	Endpoint(s) typique(s)	Rôle
text-generation	POST /v1/chat/completions	Génération de texte conversationnel, outils inclus.
text-embeddings-inference	POST /v1/embeddings	Vecteurs de texte pour recherche, clustering, features.
text-classification	POST /v1/rerank	Scoring de paires (requête, document) pour réordonnancement.
automatic-speech-recognition	POST /v1/audio/transcriptions	Transcription (et éventuelle traduction contrôlée via language).
image-text-to-text	POST /v1/ocr (selon configuration modèle)	Modèles vision + langage sur documents ou images.
image-to-text	POST /v1/ocr (selon configuration modèle)	Spécialisation plus étroite image → texte.

⚠️ À vérifier — Affectation exacte des modèles image-text-to-text vs image-to-text à l’endpoint OCR et liste blanche par environnement : contrôlez les fiches Model retournées par /v1/models.

Champs utiles sur Model

• max_context_length — borne haute tokens pour la fenêtre contextuelle ; requis pour dimensionner prompts + complétions ou embeddings massifs.
• aliases — raccourcis acceptés à la place de id dans les requêtes.
• costs — objet ModelCosts :

  • prompt_tokens — coût monétaire par million de tokens consommés en entrée ;
  • completion_tokens — coût par million de tokens générés en sortie.

Les unités monétaires et la décrementation du budget utilisateur dépendent de la politique commerciale / interministerielle appliquée à votre compte.

Pour l’exploration dynamique : Modèles disponibles.