Inférence et cloud souverains.
Pareto sert des modèles open source derrière une API compatible OpenAI. Vos apps, vos bases de données et vos tâches tournent à côté, dans une seule console, et se paient en francs CFA, par Wave ou par carte.
Régions
- Abidjan · Côte d’Ivoireouvre en premier
- Lagos · Nigeriabientôt
- Johannesburg · Afrique du Sudbientôt
- São Paulo · Brésilbientôt
- Mumbai · Indebientôt
- 27 modèles ouverts
- Chat, vision, embeddings, transcription et traduction.
- API compatible OpenAI
- Gardez votre client OpenAI, changez l’adresse et la clé.
- Apps et données
- Apps depuis n’importe quelle image, bases Postgres, vecteurs, clé-valeur, stockage objet.
- Harmattan AI
- Notre modèle open source, à venir.
Des modèles ouverts, prêts à déployer.
Chaque modèle existe en plusieurs précisions. Un point de terminaison en sert une sur 1, 2, 4 ou 8 GPU entiers, avec vLLM ou TEI, et peut descendre à zéro quand personne ne l’appelle.
| Modèle | Usage | Précisions | Licence |
|---|---|---|---|
| Harmattan AI | Notre propre modèle | — | à venir |
| BGE-M3 Embeddings | Embeddings | FP32 | MIT |
| DeepSeek R1 Distill 14B | Chat | BF16 · FP8 · AWQ-INT4 | MIT |
| Llama 3.1 8B Instruct | Chat | BF16 · FP8 · NVFP4 · AWQ-INT4 | Llama 3 Community |
| Llama 3.3 70B Instruct | Chat | BF16 · FP8 · NVFP4 · W4A16 | Llama 3 Community |
| LLaVA 1.6 13B | Chat + images | FP16 | Llama 2 Community |
| Mistral Small 3.2 | Chat + images | BF16 · FP8 · NVFP4 · W4A16 | Apache-2.0 |
| Mixtral 8x7B | Chat | BF16 · FP8 · AWQ-INT4 | Apache-2.0 |
| NLLB-200 1.3B | Traduction | FP32 | CC BY-NC 4.0 |
| Qwen 2.5 VL 7B | Chat + images | BF16 · FP8 · NVFP4 · AWQ-INT4 | Apache-2.0 |
| Whisper Large v3 | Transcription | FP16 | Apache-2.0 |
| Qwen2.5 0.5B Instruct | Chat | BF16 | Apache-2.0 |
| BGE Small EN v1.5 | Embeddings | FP32 | MIT |
| Whisper Large v3 Turbo | Transcription | FP16 | MIT |
| Nemotron Nano 9B v2 | Chat | BF16 · FP8 · NVFP4 | Licence NVIDIA Open Model |
| OpenReasoning Nemotron 1.5B | Chat | BF16 | CC BY 4.0 |
| Nemotron 3.5 Lightning 30B-A3B | Chat | BF16 · NVFP4 | OpenMDW 1.1 |
| Nemotron 3 Nano 30B-A3B | Chat | BF16 · FP8 · NVFP4 | Licence NVIDIA Nemotron Open Model |
| Nemotron 3 Super 120B-A12B | Chat | BF16 · FP8 · NVFP4 | Licence NVIDIA Nemotron Open Model |
| Nemotron 3 Ultra 550B-A55B | Chat | NVFP4 | OpenMDW 1.1 |
| Nemotron Nano 12B v2 VL | Chat + images | BF16 · FP8 · NVFP4 | Licence NVIDIA Open Model |
| Nemotron 3.5 Embed 1B | Embeddings | BF16 | OpenMDW 1.1 |
| Nemotron 3.5 Embed 8B | Embeddings | BF16 | OpenMDW 1.1 |
| Llama Nemotron Rerank 1B v2 | Reclassement | BF16 | Llama 3 Community |
| Riva Translate 4B Instruct v2 | Traduction | BF16 | Licence NVIDIA Open Model |
| Nemotron 3.5 Content Safety | Chat + images | BF16 | Conditions Gemma |
| Llama 3.1 Nemotron Safety Guard 8B v3 | Chat | BF16 | Llama 3 Community |
| Llama 3.3 Nemotron Super 49B GenRM Multilingual | Chat | BF16 | Llama 3 Community |
Gardez votre client OpenAI.
Le gateway parle l’API OpenAI. Changez l’adresse de base et la clé, puis appelez votre point de terminaison par son nom. Les clés d’API sont celles de votre projet.
- En serviceassistant-frLlama 3.3 70B Instruct · FP8 · ci-abj-1
- En servicetranscriptionWhisper Large v3 Turbo · FP16 · ci-abj-1
- En servicetraductionNLLB-200 1.3B · FP32 · ci-abj-1
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://…/v1",
api_key=os.environ["PARETO_API_KEY"],
)
stream = client.chat.completions.create(
model="assistant-fr",
messages=[{"role": "user", "content": "Bonjour !"}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
if chunk.choices:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="", flush=True)Les apps et les données, à côté des modèles.
- Apps
- Depuis n’importe quelle image de registre, mises à l’échelle automatiquement, sur GPU si besoin.
- Stacks
- Plusieurs services déployés ensemble, comme avec compose, derrière un même routeur.
- Fonctions
- L’ingestion de données : depuis une URL ou une table, vers vos bases.
- Tâches
- Des lots sur GPU ou CPU, avec file d’attente, reprises et déclencheurs.
- Postgres
- Des bases gérées, avec une console SQL et une API de données.
- Vecteurs
- Des collections d’embeddings, reliées à un modèle d’embedding de votre projet.
- Clé-valeur
- Un Valkey par base, compatible Redis.
- Stockage objet
- Des buckets compatibles S3, privés ou publics.
- Observabilité
- Logs, métriques, alertes et traces, par projet.
- Accès
- Invitations, rôles, accès SSH approuvés, secrets scellés et journal d’audit.
Facturé en francs CFA.
Vous payez ce que vous utilisez, dans votre monnaie.
- Francs CFA par défaut, ou dollars US et euros
- Wave, pour les factures en francs CFA
- Carte bancaire, via Stripe
- Une facture par mois, à l’usage
Ouvert, du modèle à la plateforme.
Les modèles, la plateforme, et bientôt le nôtre.
- Des modèles aux poids ouverts, la licence affichée pour chacun
- La plateforme Pareto, en open source
- Harmattan AI rejoindra le catalogue · à venir
Votre premier point de terminaison, dès aujourd’hui.
Créez un compte, choisissez un modèle, appelez-le le jour même.