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Construire pas à pas

Tutoriels pour développeurs

Tutoriels pratiques en Python et Node.js pour le chat, la sortie structurée, le streaming, l’appel d’outils et le déploiement en production.

Reprendre un modèle fonctionnel, le comprendre et l’adapter à votre application.
Parcours d'apprentissage structuré

Apprenez dans l'ordre dans lequel les développeurs construisent.

Commencez par la décision, passez à l'implémentation et terminez par les vérifications de production.

1

Faire le premier appel

Configurer la clé, l’URL de base, le modèle et le message.

2

Diffuser les réponses

Afficher la sortie partielle et gérer les requêtes interrompues.

3

Ajouter une sortie structurée

Valider le JSON et les arguments des outils avant utilisation.

4

Déployer

Protéger les clés, journaliser les requêtes et définir les limites de production.

Guides clés

Construisez une autorité thématique, pas des îlots d'articles.

5 points de départ guidés
Python01

Démarrage rapide de l’API AI en Python

Créer une complétion de chat avec un SDK compatible OpenAI.

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Node.js02

Démarrage rapide de l’API AI en Node.js

Construire une requête côté serveur et diffuser la réponse.

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Modèle d’application03

Tutoriel de sortie structurée

Demander et valider des réponses JSON fiables.

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Modèle d’application04

Tutoriel d’appel d’outils

Relier les décisions du modèle aux fonctions de l’application.

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Déploiement05

Déployer avec Vercel AI SDK

Construire une route multi-modèle pour une application web de production.

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Cas d'usage

Déployer une route de chat en streaming

Commencez par une requête de modèle côté serveur, diffusez les tokens vers l’UI et gardez les identifiants du fournisseur hors du navigateur.

Clé API côté serveur uniquement
Gestion de l’annulation et du délai d’attente
État UI en streaming
Journaux des requêtes et des erreurs
Derniers contenus du hub

Continuez avec les articles actuels.

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Qu'est-ce que MiniMax M3.1-Flash-Preview ?

MiniMax M3.1-Flash est un modèle Frontier Coding multimodal natif doté d’un contexte de 1M, avec une profondeur de raisonnement paramétrable.

Grok 4.7 vs MiMo V2.6 : lequel devriez-vous choisir ?
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Grok 4.7 vs MiMo V2.6 : lequel devriez-vous choisir ?

Je n’ai pas d’informations publiques vérifiables sur Grok 4.7 ni MiMo V2.6. Pour éviter toute approximation, merci de partager leurs fiches techniques ou liens officiels. En attendant, voici un cadre de comparaison prêt à l’emploi couvrant vos axes: - Coding - Langages et frameworks pris en charge (Python, JS/TS, Java, C/C++, SQL, etc.). - Qualité de génération et de refactorisation, respect des conventions, insertion contextuelle. - Outils intégrés: exécution de code sandbox, linters, tests unitaires auto, résolution de bugs. - Compréhension de grands dépôts (symbol search, cross-file reasoning). - Benchmarks code: HumanEval, MBPP, SWE-bench (conditions, temperature, pass@k). - Sécurité: détection de vulnérabilités, secrets, dépendances. - Agents - Schéma de tool-calling (JSON Schema, function calling), robustesse des arguments. - Planification multi-étapes, décomposition de tâches, auto-correction. - Intégrations outils: recherche web, RAG, bases de données, navigateurs, exécution locale. - Mémoire: éphémère vs persistante, profilage et reprise de sessions. - Orchestration: mono-agent vs multi-agent, coordination et supervision. - Observabilité: logs, traces, métriques, tests d’agent, garde-fous. - Multimodal support - Entrées: texte, images (OCR, charts, tableaux), audio, vidéo, PDF. - Sorties: texte, TTS, image (génération), contraintes de format. - Latence et streaming (ASR temps réel, chunking), WER pour l’ASR. - Capacités vision: VQA, DocVQA, compréhension de diagrammes/tableaux. - Limites: taille d’image/vidéo, fps, durée maximale, nombre de pages PDF. - Benchmarks multimodaux: MMMU, ChartQA, ScienceQA, TextCaps, DocVQA. - Context limits - Fenêtre de contexte (tokens) et tokens de sortie maximum. - Mécanismes long-contexte: cache, sliding window, ré-ancrage, summaries. - Fidélité long-contexte: tests Needle-In-A-Haystack ou équivalents. - Coûts associés au long contexte et limites de débit. - Support du retrieval externe et du chunking auto. - Benchmarks - Raisonnement: MMLU/MMLU-Pro, BIG-bench Hard. - Math: GSM8K, MATH, AIME24 (paramètres, chain-of-thought autorisé ou non). - Code: HumanEval, MBPP, SWE-bench, EvalPlus. - Multimodal: MMMU, DocVQA, ChartQA. - Agents: AgentBench, WebArena (setup, outils autorisés). - Métriques opérationnelles: latence p50/p95, tokens/s, stabilité run-to-run. - Pricing - Tarifs par 1K tokens entrée/sortie, paliers volume, gratuité/démo. - Limites de taux (TPM/RPM), priorités, files dédiées. - Capacités dédiées, déploiements managés, isolation. - Coûts de fine-tuning, adaptation, hébergement sur région spécifique. - Rétention de données, options d’opt-out/zero data retention. - Deployment options - API et SDKs (Python, JS, REST), compatibilité écosystèmes (OpenAI-compatible, etc.). - Cloud managé, VPC/Private Link, régions et résidence des données. - On-premises, appliances, options air-gapped. - Edge/on-device, tailles de modèles, quantifications. - Fine-tuning, adapters (LoRA/QLoRA), outils d’évaluation et rollback. - Conformité: SOC 2, ISO 27001, HIPAA, RGPD, SLA et support. Partagez les spécifications ou documents pour Grok 4.7 et MiMo V2.6 et je remplirai cette comparaison, point par point, de façon précise et sourcée.

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Infrastructure LLM
Construisez une couche de requêtes IA qui résiste aux changements de fournisseur et de modèle.
Agent IA
Passez d'une démo de prompt à un workflow d'agent observable.
Optimisation des coûts
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Sélectionnez un modèle en fonction de la tâche, pas du titre du classement.
Tutoriels
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Réponses prêtes pour AEO

Foire aux questions

Les clés API AI doivent-elles être utilisées dans le code du navigateur ?

Non. Conservez les identifiants du fournisseur sur le serveur et n’exposez au navigateur que votre propre route d’application authentifiée.

Quel SDK un tutoriel doit-il utiliser ?

Utilisez un SDK compatible OpenAI pour la portabilité, ou un SDK natif du fournisseur lorsque le flux de travail nécessite des fonctionnalités spécifiques au fournisseur.