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# Modèles

> Modèles disponibles et comment les configurer

Devin CLI prend en charge plusieurs modèles d’IA. Vous pouvez choisir le modèle le plus adapté à votre tâche selon que vous privilégiez la capacité maximale, la vitesse ou le coût.

<Card title="Adaptive" icon="shuffle" href="/fr/cli/adaptive" horizontal={true}>
  Pour la plupart des utilisateurs, nous vous recommandons **Adaptive** — notre routeur de modèles intelligent qui sélectionne automatiquement le meilleur modèle pour chaque tâche, afin de fournir le niveau d’intelligence adapté à chaque prompt.
</Card>

***

<div id="available-models">
  ## Modèles disponibles
</div>

De nouveaux modèles sortent fréquemment. Nous prenons généralement en charge les tout derniers modèles d’**Anthropic**, **OpenAI**, **Google** et **Cognition** dans les minutes qui suivent leur lancement. Nous prenons également en charge plusieurs **modèles open source de premier plan**, comme **DeepSeek**, **Kimi** et **GLM**.

Pour rester informé des sorties de modèles, vous pouvez suivre le compte X de [**Cognition**](http://x.com/cognition).

<Note>
  Les noms courts comme `opus`, `sonnet`, `swe`, `codex` et `gemini` renvoient toujours à la dernière version de leur famille de modèles.
</Note>

<div id="reasoning-thinking-levels">
  ### Niveaux de raisonnement / de réflexion
</div>

Certains modèles prennent en charge des niveaux de raisonnement configurables, qui déterminent la quantité de ressources de calcul que le modèle consacre à la « réflexion » avant de répondre. Vous pouvez changer de niveau de réflexion avec `Alt+T` (macOS : `Opt+T`) pendant une session.

***

<div id="setting-the-model">
  ## Définir le modèle
</div>

<Tabs>
  <Tab title="Option de commande">
    ```bash theme={null}
    devin --model opus -- refactor this module
    devin --model sonnet -- explain this code
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Slash command">
    Changez de modèle pendant une session :

    ```text theme={null}
    /model opus
    /model sonnet
    /model codex
    ```

    Exécutez `/model` sans argument pour ouvrir le sélecteur de modèle.
  </Tab>

  <Tab title="Fichier de configuration">
    Définissez un modèle par défaut dans `~/.config/devin/config.json` (sous Windows, `%APPDATA%\devin\config.json`) :

    ```json theme={null}
    {
      "agent": {
        "model": "swe-1-6-fast"
      }
    }
    ```
  </Tab>
</Tabs>

***

<div id="model-selection-tips">
  ## Conseils pour choisir un modèle
</div>

Le bon choix de modèle de langage varie énormément d’une personne à l’autre et d’une tâche à l’autre. De nombreux ingénieurs travaillant sur le même projet sont convaincus que leur modèle est le plus adapté, alors même qu’ils n’utilisent pas les mêmes modèles. En réalité, l’IA peut se comporter différemment selon votre utilisation personnelle et votre style d’écriture !

**C’est pourquoi nous vous recommandons vivement d’essayer plusieurs modèles afin de voir lequel vous préférez.** Au minimum, nous vous recommandons d’essayer `swe`, `gpt` et `opus`. D’après notre expérience, ces trois modèles couvrent la grande majorité des cas d’usage.

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Refactorisation complexe" icon="code-branch">
    Utilisez `opus` ou `gpt` pour les refactorisations sur plusieurs fichiers, les changements d’architecture et les tâches nécessitant un raisonnement poussé.
  </Card>

  <Card title="Modifications rapides / coût maîtrisé" icon="bolt">
    Utilisez `swe` (rapide) pour les modifications simples, les correctifs et les questions. Il est à la fois rapide et économique, tout en offrant un niveau d’intelligence satisfaisant.
  </Card>
</CardGroup>

<Tip>
  Les Teams Enterprise peuvent restreindre les modèles disponibles via les [Team Settings](/fr/cli/enterprise/team-settings).
</Tip>