Trouver des modèles AI sur Replicate avec find-models

Docs

Référence : https://replicate.com/docs/llms.txt
Schéma OpenAPI : https://api.replicate.com/openapi.json
Serveur MCP : https://mcp.replicate.com
Docs par modèle : https://replicate.com/{owner}/{model}/llms.txt
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Utilisez l'API de recherche (GET /v1/search?query=...) pour trouver des modèles par tâche. Retourne des modèles, des collections et de la documentation.
La recherche retourne des métadonnées pour chaque modèle incluant tags, generated_description et run_count.
L'API de recherche retourne aussi les collections correspondantes aux côtés des résultats de modèles.
Évitez de lister tous les modèles via l'API. C'est un flux continu. Utilisez des requêtes ciblées.

Les collections sont des groupes de modèles organisés maintenus par le personnel de Replicate.
La collection official contient des modèles toujours actifs avec des APIs stables et des tarifications prévisibles.
Utilisez les collections pour affiner une sélection avant une comparaison approfondie.
Listez les collections avec GET /v1/collections. Récupérez-en une par slug avec GET /v1/collections/{slug}.

Chaque modèle expose son schéma d'entrée/sortie via l'API des modèles (GET /v1/models/{owner}/{name}).
Chemin du schéma : model.latest_version.openapi_schema.components.schemas.Input.properties
Chaque propriété peut inclure : type, description, default, minimum/maximum, enum, format (p. ex. uri pour les entrées de fichier).
Récupérez toujours le schéma avant d'exécuter un modèle. Les schémas changent.

Préférez les modèles officiels. Ils sont toujours actifs (pas de démarrage à froid), ont des APIs stables et des tarifications prévisibles.
Préférez la dernière version. Si la recherche retourne v2.5 et v3.0, utilisez v3.
Le nombre d'exécutions peut être trompeur. Les anciens modèles accumulent des exécutions au fil du temps mais peuvent être obsolètes. Un modèle avec 10M d'exécutions de 2023 est probablement pire qu'un modèle avec 100K d'exécutions de 2025.
Préférez les modèles récemment publiés. L'espace de l'IA évolue rapidement.
Vérifiez les tags du modèle pour aider à filtrer par tâche (image-generation, video, audio, etc.).

Modèles officiels utilisent le format owner/name (p. ex. black-forest-labs/flux-2-klein-9b). Routage automatique vers la dernière version.
Modèles communautaires nécessitent owner/name:version_id. Vous devez épingler une version spécifique. Les modèles communautaires peuvent avoir un démarrage à froid et prendre du temps à démarrer.
Si vous devez utiliser un modèle communautaire, sachez qu'il peut prendre longtemps à démarrer. Vous pouvez créer des déploiements toujours actifs, mais vous payez pour le temps d'activité du modèle.