Points forts
- Contexte de 1,05M tokens et 128K en sortie à chaque niveau
- Function calling et sorties structurées
- Effort de raisonnement jusqu'à max
- Entrée texte et image
Idéal pour
- Astra : raisonnement et recherche exigeants
- Sol : programmation complexe et travail professionnel
- Luna : tâches ciblées à fort volume
L'exécuter dans EDDI
Le plus rapide est de passer par le Manager : ouvrez l'assistant de création d'agent ou le Platform Operator et choisissez le fournisseur et le modèle. Pour le configurer vous-même, suivez ces étapes pour le fournisseur souhaité.
OpenAI · type: "openai"
Identifiants de modèle: gpt-6.1-sol, gpt-6-astra, gpt-6-luna
1. Enregistrer l'identifiant
Ajoutez la clé API du fournisseur au Secrets Vault dans le Manager, ou avec PUT /secretstore/secrets/default/openai-key, sous le nom utilisé ci-dessous. Les configurations y font référence sous la forme ${vault:…}, si bien que la clé n'apparaît jamais en clair.
${vault:openai-key}2. Configurer la tâche LLM
Utilisez ceci comme langchain.json du workflow de l'agent, ou collez les paramètres dans l'éditeur LLM du Manager.
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "openai",
"parameters": {
"apiKey": "${vault:openai-key}",
"modelName": "gpt-6.1-sol",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}Ou créer l'agent complet en un seul appel
setup_agent écrit les règles, la configuration LLM et le workflow, puis déploie l'agent. Appelez-le via MCP ou POST /administration/agents/setup.
setup_agent(
agentName: "My gpt-6.1-sol agent",
systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
provider: "openai",
model: "gpt-6.1-sol",
apiKey: "${vault:openai-key}"
)Azure OpenAI · type: "azure-openai"
Identifiants de modèle: gpt-6-sol
1. Enregistrer l'identifiant
Ajoutez la clé API du fournisseur au Secrets Vault dans le Manager, ou avec PUT /secretstore/secrets/default/azure-openai-key, sous le nom utilisé ci-dessous. Les configurations y font référence sous la forme ${vault:…}, si bien que la clé n'apparaît jamais en clair.
${vault:azure-openai-key}2. Configurer la tâche LLM
Utilisez ceci comme langchain.json du workflow de l'agent, ou collez les paramètres dans l'éditeur LLM du Manager.
{
"tasks": [
{
"actions": [
"send_message"
],
"id": "chat",
"type": "azure-openai",
"parameters": {
"apiKey": "${vault:azure-openai-key}",
"deploymentName": "gpt-6-sol",
"endpoint": "https://your-resource.openai.azure.com",
"systemMessage": "You are a helpful assistant",
"addToOutput": "true"
}
}
]
}Remarques pour EDDI
- OpenAI documente la Responses API pour l'appel d'outils sur Astra et 6.1 Sol, alors que le type
openaid'EDDI utilise Chat Completions. Testez les agents utilisant des outils sur ces modèles avant la production. - Sur Azure OpenAI,
deploymentNameest le nom que vous avez donné au déploiement dans votre ressource Azure, et non le nom du modèle. - Un dernier niveau solide pour une cascade de modèles, atteint uniquement par les requêtes sur lesquelles un modèle moins cher hésite.
Modèles associés
Sources
Les informations de cette page proviennent de la documentation de l'éditeur, vérifiée le 2026-09-30. Les modèles évoluent vite : confirmez les limites auprès de l'éditeur avant de vous y fier. Les prix ne sont pas indiqués ici : consultez la page de tarification de l'éditeur.