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# Lister les modèles

> Récupérez la liste de tous les modèles Serverless Inference disponibles et de leurs ID via l'API endpoint models.

Obtenez la liste de tous les modèles disponibles et de leurs ID. Utilisez-la pour sélectionner des modèles dynamiquement ou vérifier ceux qui sont disponibles.

<div id="request-examples">
  ## Exemples de requêtes
</div>

<Tabs>
  <Tab title="Python">
    ```python theme={null}
    import openai

    client = openai.OpenAI(
        base_url="https://api.inference.wandb.ai/v1",
        api_key="<your-api-key>",
        project="<your-team>/<your-project>"  # facultatif, pour le suivi de l’utilisation
    )

    response = client.models.list()

    for model in response.data:
        print(model.id)
    ```
  </Tab>

  <Tab title="Bash">
    ```bash theme={null}
    curl https://api.inference.wandb.ai/v1/models \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer <your-api-key>" \
      -H "OpenAI-Project: <your-team>/<your-project>"
    ```
  </Tab>
</Tabs>

<div id="response-format">
  ## Format de réponse
</div>

L'API renvoie des réponses dans un format compatible avec OpenAI :

```json theme={null}
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1",
      "object": "model",
      "created": 0,
      "owned_by": "system",
      "root": "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1"
    },
    {
      "id": "openai/gpt-oss-20b",
      "object": "model",
      "created": 0,
      "owned_by": "system",
      "root": "openai/gpt-oss-20b"
    }
    // ... autres modèles
  ]
}
```