Les modèles d’IA derrière Lumi
Lumi travaille avec les principaux modèles d’IA d’Anthropic, d’OpenAI et de Google. Au lieu d’envoyer chaque demande au même modèle, le routage intelligent choisit celui qui correspond à votre demande et à l’état actuel de votre projet, en réutilisant le cache du modèle autant que possible. Chaque tâche revient ainsi au modèle qui la fait le mieux, tout en économisant vos crédits de chat.
Comment fonctionne le routage intelligent
Comprend votre demande
Avant chaque réponse, Lumi détermine ce que vous demandez : une petite modification de texte ou de style, une nouvelle fonctionnalité, une grande refonte du code ou la planification d’un nouveau projet.
Choisit le modèle adapté
Selon la tâche et le contexte, comme les images jointes, le mode Plan ou un problème encore non résolu, Lumi choisit le modèle le mieux adapté pour la traiter.
Réutilise le cache du modèle
Quand vous continuez à travailler sur le même projet, Lumi reste autant que possible sur le modèle qui a déjà votre projet en cache, sans tout relire. Les réponses arrivent plus vite et consomment moins de crédits de chat. Si un modèle est indisponible, Lumi bascule automatiquement sur un modèle de secours.
Les modèles utilisés par Lumi
Mis à jour en novembre 2026.
Anthropic
Claude Fable 5.1
Le modèle le plus puissant d’Anthropic, conçu pour le raisonnement le plus difficile et les longues tâches de programmation en plusieurs étapes.
Claude Opus 5.5
Excelle dans le front-end complexe et les modifications en plusieurs étapes dans de grandes bases de code.
Claude Sonnet 5.5
Équilibré et fiable avec les outils, adapté aux fonctionnalités complexes et aux refontes importantes.
OpenAI
GPT-6 Astra
Le modèle le plus puissant d’OpenAI, axé sur le raisonnement approfondi pour les problèmes difficiles.
GPT-6.1 Sol
Solide en raisonnement, en planification et en débogage difficile, ce qui en fait un bon choix pour le mode Plan.
GPT-6.1 Terra
Un raisonnement rapide, avec une grande fenêtre de contexte et la compréhension des images.
Gemini 4 Argon
Le modèle le plus puissant de Google, avec une grande fenêtre de contexte et une excellente compréhension multimodale.
Comparaison des modèles
Les points forts de chaque modèle. Tous peuvent travailler avec environ 1 million de tokens de contexte à la fois. Kimi K3.1 Pro et Gemini 4 Carbon sont indiqués à titre de comparaison uniquement.
| Modèle | Éditeur | Point fort | Dans Lumi |
|---|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 | Anthropic | Le raisonnement le plus difficile et la programmation longue en plusieurs étapes | Oui |
| Claude Opus 5.5 | Anthropic | Le front-end complexe et les grandes bases de code | Oui |
| Claude Sonnet 5.5 | Anthropic | Une utilisation fiable des outils pour les fonctionnalités complexes et les refontes | Oui |
| GPT-6 Astra | OpenAI | Le raisonnement approfondi sur les problèmes difficiles | Oui |
| GPT-6.1 Sol | OpenAI | La planification et le débogage difficile | Oui |
| GPT-6.1 Terra | OpenAI | Le raisonnement rapide et la compréhension des images | Oui |
| Gemini 4 Argon | Le contexte long et la compréhension multimodale | Oui | |
| Kimi K3.1 Pro | Moonshot AI | Modèle à poids ouverts, fort en programmation et en modélisation 3D | Pour comparaison |
| Gemini 4 Carbon | Les tâches de longue durée et la cybersécurité, en déploiement progressif | Pour comparaison |
Questions fréquentes
Puis-je choisir le modèle moi-même ?
Ce n’est pas nécessaire. Lumi choisit automatiquement le modèle le plus adapté à chaque demande, pour que vous puissiez vous concentrer sur ce que vous voulez créer.
Quel est le meilleur modèle d’IA pour programmer ?
Cela dépend de la tâche. Claude Opus 5.5 et Claude Fable 5.1 excellent dans le front-end et les grandes bases de code, GPT-6.1 Sol dans la planification et le débogage, et Gemini 4 Argon dans le contexte long et les images. Sur Lumi, vous n’avez pas à choisir : le routage intelligent choisit le modèle pour chaque demande.
Comment Lumi économise-t-il mes crédits de chat ?
La consommation dépend du modèle et de la quantité de travail demandée. Lumi réutilise le cache du modèle autant que possible : le contenu du projet déjà lu par un modèle n’est pas retraité, et les demandes suivantes dans le même projet consomment moins de crédits.
Pourquoi Lumi n’utilise-t-il pas un seul modèle pour tout ?
Chaque modèle a ses points forts en programmation, en raisonnement, en compréhension des images et en vitesse. Choisir le modèle selon la tâche donne de meilleurs résultats qu’un modèle unique.
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