> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://evolink.ai/docs/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# EvoLink Auto - Routage Intelligent de Modèles
> Le système sélectionne automatiquement le modèle le plus adapté pour traiter la requête
## Routage Intelligent de Modèles
EvoLink Auto est une fonctionnalité de routage intelligent de modèles qui sélectionne automatiquement un modèle d'IA approprié en fonction du contenu de votre requête, sans spécification manuelle du modèle.
### Avantages Clés
* **Correspondance Intelligente**: Analyse automatiquement le contenu de la requête et sélectionne un modèle approprié
* **Optimisation des Coûts**: Priorise les modèles rentables tout en maintenant la qualité
* **Équilibrage de Charge**: Distribue automatiquement les requêtes entre plusieurs modèles pour une stabilité améliorée
* **Transparence**: Renvoie le nom du modèle réellement utilisé dans la réponse pour le suivi et l'optimisation
### Fonctionnement
Le système sélectionne le modèle le mieux adapté du pool de modèles en fonction de la complexité, de la longueur et du type de requête.
### Modèles Supportés
EvoLink Auto route intelligemment entre les principaux modèles d'IA, notamment GPT-4, GPT-3.5, Claude, Gemini et plus encore.
### Limitations
* Non adapté aux scénarios nécessitant des capacités de modèle spécifiques (par exemple, fonctionnalités de vision GPT-4)
* Ne garantit pas le même modèle pour chaque requête
### Cas d'Usage
Idéal pour les scénarios où vous ne savez pas quel modèle utiliser, ou souhaitez que le système optimise automatiquement la sélection du modèle.
Définissez simplement le paramètre `model` sur `evolink/auto`, et le système sélectionnera automatiquement un modèle approprié pour vous.
**BaseURL** : La BaseURL par défaut est `https://direct.evolink.ai`, qui offre une meilleure prise en charge des modèles de texte et des connexions persistantes. `https://api.evolink.ai` est le point d'accès principal pour les services multimodaux et sert d'adresse de secours pour les modèles de texte.
## OpenAPI
````yaml fr/api-manual/language-series/evolink-auto/evolink-auto-quickstart.json POST /v1/chat/completions
openapi: 3.1.0
info:
title: EvoLink Auto - Sélection intelligente de modèle
description: >-
Fonction de routage intelligent de modèle, le système sélectionne
automatiquement le modèle IA le plus adapté
license:
name: MIT
version: 1.0.0
servers:
- url: https://direct.evolink.ai
description: Production (recommandée)
- url: https://api.evolink.ai
description: URL alternative
security:
- bearerAuth: []
paths:
/v1/chat/completions:
post:
tags:
- Routage intelligent
summary: Routage intelligent de modèle
description: >-
Le système sélectionne automatiquement le modèle le plus adapté pour
traiter la requête
operationId: createChatCompletionAuto
requestBody:
required: true
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/AutoRequest'
responses:
'200':
description: Requête réussie
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ChatCompletionResponse'
'400':
description: Paramètres de requête invalides
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 400
message: Invalid request parameters
type: invalid_request_error
'401':
description: Non authentifié, token invalide ou expiré
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 401
message: Invalid or expired token
type: authentication_error
'402':
description: Quota insuffisant, rechargement nécessaire
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 402
message: Insufficient quota
type: insufficient_quota_error
fallback_suggestion: https://evolink.ai/dashboard/billing
'403':
description: Accès refusé
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 403
message: Access denied for this feature
type: permission_error
'429':
description: Limite de fréquence de requêtes dépassée
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 429
message: Rate limit exceeded
type: rate_limit_error
fallback_suggestion: retry after 60 seconds
'500':
description: Erreur interne du serveur
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 500
message: Internal server error
type: internal_server_error
fallback_suggestion: try again later
'502':
description: Erreur du service en amont
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 502
message: Upstream AI service unavailable
type: upstream_error
fallback_suggestion: try again later
'503':
description: Service temporairement indisponible
content:
application/json:
schema:
$ref: '#/components/schemas/ErrorResponse'
example:
error:
code: 503
message: Service temporarily unavailable
type: service_unavailable_error
fallback_suggestion: retry after 30 seconds
components:
schemas:
AutoRequest:
type: object
required:
- model
- messages
properties:
model:
type: string
description: Utiliser le routage intelligent
enum:
- evolink/auto
default: evolink/auto
example: evolink/auto
messages:
type: array
description: Liste des messages de conversation
items:
$ref: '#/components/schemas/MessageInput'
minItems: 1
example:
- role: user
content: >-
Présentez l'histoire du développement de l'intelligence
artificielle
temperature:
type: number
description: >-
Température d'échantillonnage, contrôle le caractère aléatoire de la
sortie
**Description** :
- Valeur basse (ex. 0.2) : sortie plus déterministe et plus ciblée
- Valeur haute (ex. 1.5) : sortie plus aléatoire et plus créative
minimum: 0
maximum: 2
example: 0.7
top_p:
type: number
description: >-
Paramètre d'échantillonnage par noyau (Nucleus Sampling)
**Description** :
- Contrôle l'échantillonnage parmi les tokens dont la probabilité
cumulée atteint un certain seuil
- Par exemple, 0.9 signifie sélectionner parmi les tokens dont la
probabilité cumulée atteint 90 %
- Valeur par défaut : 1.0 (tous les tokens sont pris en compte)
**Recommandation** : ne pas ajuster temperature et top_p
simultanément
minimum: 0
maximum: 1
example: 0.9
top_k:
type: integer
description: >-
Paramètre d'échantillonnage Top-K
**Description** :
- Par exemple, 10 signifie que seuls les 10 tokens les plus
probables sont considérés à chaque échantillonnage
- Une valeur plus petite rend la sortie plus ciblée
- Non limité par défaut
minimum: 1
example: 40
stream:
type: boolean
description: >-
Indique si la réponse doit être retournée en mode streaming
- `true` : retour en streaming, le contenu est envoyé
progressivement en temps réel
- `false` : attendre la réponse complète avant de la retourner en
une seule fois
default: false
example: false
ChatCompletionResponse:
type: object
properties:
id:
type: string
description: Identifiant unique de la complétion de conversation
example: chatcmpl-20260308112637503180122ABCD1234
model:
type: string
description: Nom du modèle effectivement utilisé
example: gpt-5.4
object:
type: string
enum:
- chat.completion
description: Type de réponse
example: chat.completion
created:
type: integer
description: Horodatage de création
example: 1741428397
choices:
type: array
description: Liste des choix générés par la conversation
items:
$ref: '#/components/schemas/Choice'
usage:
$ref: '#/components/schemas/Usage'
ErrorResponse:
type: object
properties:
error:
type: object
properties:
code:
type: integer
description: Code d'erreur HTTP
message:
type: string
description: Description de l'erreur
type:
type: string
description: Type d'erreur
param:
type: string
description: Nom du paramètre concerné
fallback_suggestion:
type: string
description: Suggestion en cas d'erreur
MessageInput:
type: object
required:
- role
- content
properties:
role:
type: string
description: Rôle du message
enum:
- system
- user
- assistant
content:
type: string
description: Contenu du message
Choice:
type: object
properties:
index:
type: integer
description: Index du choix
example: 0
message:
$ref: '#/components/schemas/AssistantMessage'
finish_reason:
type: string
description: Raison de fin de génération
enum:
- stop
- length
- content_filter
example: stop
Usage:
type: object
description: Statistiques d'utilisation des tokens
properties:
prompt_tokens:
type: integer
description: Nombre de tokens du contenu d'entrée
example: 15
completion_tokens:
type: integer
description: Nombre de tokens du contenu de sortie
example: 120
total_tokens:
type: integer
description: Nombre total de tokens
example: 135
AssistantMessage:
type: object
properties:
role:
type: string
description: Rôle de l'expéditeur du message
enum:
- assistant
example: assistant
content:
type: string
description: Contenu du message de réponse de l'IA
example: >-
L'histoire du développement de l'intelligence artificielle remonte
aux années 1950...
securitySchemes:
bearerAuth:
type: http
scheme: bearer
description: >-
## Toutes les interfaces nécessitent une authentification par Bearer
Token ##
**Obtenir une clé API :**
Rendez-vous sur la [page de gestion des clés
API](https://evolink.ai/dashboard/keys) pour obtenir votre clé API
**Ajoutez dans l'en-tête de la requête :**
```
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
```
bearerFormat: sk-evo-xxxxxxxxxx
````