Clés d'application ILaaS

API d'inférence souveraine

Chaque application qui appelle l'API ILaaS dispose de sa propre clé. Décrivez l'application, envoyez la demande, et récupérez la clé dès qu'un administrateur l'a confirmée.

🛡️

IA souveraine — vos données sont protégées ILaaS propose des IA souveraines (ilaas.fr).
Vos données ne sont jamais utilisées pour réentraîner des modèles d'IA.

01Demander une clé pour une application

Initialisation

Vérification de votre session.

Chargement...

03Utiliser une clé d'application

Voici les informations dont vous avez besoin :

Choisissez un modèle parmi la liste des modèles qui vous ont été envoyés par email à la récupération de vos clés.
Clé API LLM (chat, complétion) : configurez l'URL https://llm.ilaas.fr/v1
Clé d'embedding : configurez l'URL https://rag-api.ilaas.fr/v1
Une clé par application : en cas de fuite, seule l'application concernée est à régénérer.

Exemples de code :

python javascript curl embedding

# pip install openai
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://llm.ilaas.fr/v1",
    api_key=os.environ["ILAAS_APP_KEY"],
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="nom-du-modele",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
    stream=True,
)
for chunk in resp:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

// npm install openai
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://llm.ilaas.fr/v1",
  apiKey:  process.env.ILAAS_APP_KEY,
});

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "nom-du-modele",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello" }],
  stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0].delta.content ?? "");
}

curl "https://llm.ilaas.fr/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $ILAAS_APP_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "nom-du-modele",
    "messages": [{"role":"user","content":"Hello"}],
    "stream": true
  }'

# pip install openai
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://rag-api.ilaas.fr/v1",
    api_key=os.environ["ILAAS_EMBEDDING_KEY"],
)

resp = client.embeddings.create(
    model="nom-du-modele-embedding",
    input=["Bonjour"],
)
print(len(resp.data[0].embedding))