Guides, modèles et nouveautés

Le choix entre l'API Responses et Chat Completions dépend de qui détient l'état de la conversation. Ce guide associe un tableau décisionnel aux requêtes correspondantes, aux différences en matière d'outils et de streaming, aux vérifications de format par modèle, ainsi qu'à une liste de contrôle pour la migration.

Un agent de codage ne devrait pas tomber en panne simplement parce qu'un nom de modèle a changé. Voici comment un catalogue de modèles MCP transforme le choix du modèle en une recherche au moment de l'exécution (runtime), avec des exemples de requêtes, des règles de routage et des pratiques de vérification.

Un échantillon de streaming daté à quatre modèles de TokenLab montre pourquoi le premier token visible, le temps total et les tokens par seconde doivent être mesurés séparément, avec un harnais, des en-têtes pour la journalisation et des calculs de limitation de débit.

Un guide pratique sur la dépréciation et le versioning des modèles d'IA sur TokenLab : quels champs de cycle de vie existent, un script de vérification CI, ce qu'un modèle manquant renvoie, et un modèle de secours (fallback).

Certaines équipes de 5 personnes surpassent maintenant des organisations de 50 personnes. Ce n'est pas une question de travail plus dur ou de meilleur recrutement. C'est un changement fondamental dans la façon dont les humains et l'IA collaborent.