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Découvrez des guides LLM API concrets, des notes d'intégration et des mises à jour produit.
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Voir tous les sujetsGuide DeepSeek-V4-Pro-0813 2026 : API, Codex et prix
DeepSeek-V4-Pro-0813 est la version actuelle de deepseek-v4-pro. Guide du contexte 1M, prix officiel, configuration Codex et Responses API.
Test API Grok 4.6 2026 : 500K, code et agents
Grok 4.6 offre un contexte 500K pour le code et les agents. Découvrez les spécifications, benchmarks, prix API, tarif passerelle et FAQ.
DeepSeek V4 Flash avec Codex : guide de l'API Responses
DeepSeek-V4-Flash-0731 est disponible en bêta publique avec prise en charge native de l'API Responses et adaptation à Codex. Consultez les benchmarks Agent, le tarif de la passerelle, les exemples d'API et la configuration Codex.
Tarif de l'API Claude Opus 5 et guide de configuration avec Claude Code
Utilisez la route claude-opus-5 de la passerelle avec son tarif actuel, des requêtes compatibles OpenAI, la configuration de Claude Code, des cas d'usage agentiques et une distinction claire avec le catalogue officiel d'Anthropic.
GPT-5.6 dans ChatGPT : Sol, Pro, abonnements et sélecteur
Guide de GPT-5.6 dans l'app ChatGPT : Sol et Sol Pro, niveaux de raisonnement, abonnements, limites et raisons pour lesquelles le modèle peut ne pas apparaître.
GPT-5.6 Codex App : avis sur Sol, Terra, Luna, Max et Ultra
Avis GPT-5.6 dans Codex App : Sol, Terra, Luna, max et ultra, workflows multi-agents, contexte API de 1,05 M, prix et choix du modèle.
Test de Grok 4.5 : contexte 500K, 80 TPS, code et agents IA
Test détaillé de Grok 4.5 à partir des données xAI et des avis sur X et Reddit : code, agents IA, contexte 500K, prix API, limites et cas d'usage.
Test de Tencent Hunyuan Hy3 : 295B MoE, contexte 256K, capacités agent renforcées et intégration produit réelle
À partir de l'annonce officielle de Tencent du 6 juillet 2026, du dépôt GitHub Hy3 et de la model card Hugging Face, ce test explique pourquoi Tencent Hunyuan Hy3 compte : 295B en MoE, 21B de paramètres actifs, 256K de contexte, meilleures performances agent et coding, intégration produit profonde et API déjà disponible.
Test Meituan LongCat-2.0 : faut-il intégrer ce modèle Agentic Coding 1.6T entraîné et inféré sur un cluster chinois d'AI ASIC ?
À partir du billet technique officiel de Meituan du 30 juin 2026, du README GitHub officiel de LongCat-2.0 et de sa model card Hugging Face, ce test explique pourquoi LongCat-2.0 mérite l'attention : entraînement et inférence sur un cluster chinois de 50 000 cartes, échelle MoE 1.6T, contexte 1M, orientation agentic coding et vraie valeur pour les workflows d'entreprise.