Modèles et Europe

Où tourne chaque modèle

Aucun appel à un modèle ne quitte l'Europe : ni en secours, ni quand les serveurs sont saturés. Si un opérateur échoue, vous recevez son erreur, pas une réponse venue d'ailleurs. Un identifiant qu'Evanesca ne sert pas répond 404 model_not_found, sans que la requête parte ailleurs.

Le champ model prend les identifiants ci-dessous. GET /models renvoie la même liste en JSON, sans clé ; elle mêle modèles de chat, d'embedding et d'image, et le champ kind de chaque entrée dit lequel (ajoutez ?kind=chat, ?kind=embedding ou ?kind=image pour n'avoir qu'une famille). GET /models/{id} renvoie une seule entrée (la référence).

Modèles de chat

Modèle	Identifiant	Type	Contexte	Appel d'outils	Raisonnement	Lieu d'exécution
Mistral Large 4	mistral-large-4	Texte + images	512k	Oui	—	Région UE de Mistral AI
DeepSeek V4.1 Flash	deepseek-v4.1-flash	Texte + images	1M	Oui	Oui	Allemagne (AKI.IO)
GLM-5.3	glm-5.3	Texte	512k	Oui	Oui	Allemagne (AKI.IO)
Qwen3.8 27B	qwen3.8-27b	Texte + images	256k	Oui	Oui	Paris, France
DeepSeek V4 Flash	deepseek-v4-flash	Texte	256k	Oui	Oui	Paris, France
Apertus v1.5 70B	apertus-v1.5-70b	Texte + images	100k	Oui	—	Suisse (Infomaniak)
GLM-5.2	glm-5.2	Texte	256k	Oui	Oui	Paris, France
Qwen3.6 35B	qwen3.6-35b	Texte + images	256k	Oui	Oui	Paris, France
Gemma 4 26B	gemma-4-26b	Texte + images	256k	Oui	—	Allemagne (AKI.IO)
Mistral Small 4	mistral-small-4-119b	Texte + images	256k	Oui	—	Région UE de Mistral AI
Qwen3.5 397B	qwen3.5-397b	Texte + images	250k	Oui	Oui	Paris, France
GPT-OSS 120B	gpt-oss-120b	Texte	—	Oui	Oui	Paris, France
Qwen3 Coder 30B	qwen3-coder-30b	Code	256k	Oui	—	Paris, France
Qwen3 235B	qwen3-235b	Texte	250k	Oui	—	Paris, France
Mistral Small 3.2	mistral-small-3.2	Texte + images	—	Oui	—	Paris, France
Llama 3.3 70B	llama-3.3-70b	Texte	—	Oui	—	Paris, France
Pixtral 12B	pixtral-12b	Vision	128k	Oui	—	Paris, France

Contexte : tel que l'opérateur l'annonce ; « — » veut dire pas encore vérifié, jamais « aucun ». Appel d'outils : mesuré par un vrai appel chez l'opérateur, pas lu sur une fiche de modèle. Raisonnement : modèles signalés comme réfléchissant avant de répondre. Les prix par million de tokens sont sur la page des modèles et dans la facturation.

Tous les modèles du tableau renvoient des appels d'outils.

Llama 3.3 est distribué sous la licence Llama 3.3 Community License, Copyright © Meta Platforms, Inc. Tous droits réservés. Built with Llama.

Les modèles d'embedding tournent en France (Embeddings) ; les modèles d'image, en Suisse, chez Infomaniak (Images).

Les opérateurs

Un opérateur fait tourner le modèle : c'est la société qui reçoit le prompt. Ils sont 5, tous européens, et l'API nomme le sien à chaque réponse.

Le lieu d'AKI.IO est ce qu'AKI.IO déclare : « Inference requests are currently processed on GPU infrastructure in German data centers » (AKI.IO, lu le 13 oct. 2026).

Chaque réponse dit où elle a été servie

Toute réponse de chat, d'embeddings ou d'images qui a atteint un opérateur, en streaming ou non, porte deux en-têtes :

curl -i https://evanesca.app/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EVANESCA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gemma-4-26b", "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour"}]}'

HTTP/2 200
content-type: application/json
x-evanesca-operator: aki
x-evanesca-location: germany

Le dossier de conformité de chaque modèle

En plus des champs d'OpenAI (id, object, created, owned_by), chaque entrée de GET /models porte de quoi choisir — context_length et tool_calling quand ils ont été vérifiés, reasoning, et pricing, en euros par million de tokens, TVA comprise — et le dossier de conformité complet du modèle :

Les entrées d'embedding et d'image portent aussi operator, location, retention et training. Voici l'entrée complète de Gemma 4 26B, construite à partir du catalogue :

{
  "id": "gemma-4-26b",
  "object": "model",
  "kind": "chat",
  "created": 1792454400,
  "owned_by": "Google",
  "operator": "aki",
  "location": "germany",
  "context_length": 256000,
  "tool_calling": true,
  "reasoning": false,
  "pricing": {
    "currency": "EUR",
    "vat_included": true,
    "input_per_million": 0.168,
    "output_per_million": 0.84
  },
  "licence": "Apache-2.0",
  "open_weights": true,
  "checks": {
    "licence": true,
    "provenance": true,
    "security": true,
    "gdpr": true,
    "benchmarks": true,
    "live_test": true,
    "run_on": {
      "security": "2026-10-13",
      "benchmarks": "2026-10-13",
      "live_test": "2026-10-13"
    }
  },
  "retention": {
    "rule": "Inference content “is processed only in volatile memory […] and is not logged, stored, or analyzed by AKI.IO”; usage data (request ID, model endpoint, status, timestamps, token usage) “is retained for 90 days”.",
    "source": "https://aki.io/privacy-policy"
  },
  "training": {
    "statement": "“Inference requests are not forwarded to model developers, and customer prompts and outputs are not used to train AI models.”",
    "source": "https://aki.io/"
  },
  "status": "live"
}

Chaque champ, et l'appel en quatre langages : obtenir un modèle. Ce que veut dire chaque contrôle : transparence.