Aller au contenu principal

Providers & IA locale

Leticia ne fournit pas l'IA : elle s'y connecte. Vous choisissez qui fait quoi (conversation, transcription, synthèse vocale, images), en cloud ou en local.

Providers disponibles

ProviderTypeClé APICapacités
OpenAICloudRequiseChat · Images · STT · TTS
Google GeminiCloudRequiseChat · Images · STT · TTS
PersonnaliséLocal / auto-hébergéOptionnelleChat · Images · STT · TTS

Le provider Personnalisé parle le format OpenAI. N'importe quel serveur exposant une API compatible OpenAI fonctionne : vous n'indiquez qu'une URL de base (et une clé seulement si le serveur en exige une).

Les quatre briques (chat, transcription, voix, images) se configurent séparément : rien n'oblige à tout prendre chez le même fournisseur. Un montage courant : LLM en local pour la confidentialité et le coût, voix chez un fournisseur cloud pour la qualité.

Fournisseurs cloud compatibles OpenAI

En plus d'OpenAI et Gemini, Leticia intègre en presets plusieurs fournisseurs cloud qui parlent le format OpenAI. Sélectionnez le provider, collez votre clé, choisissez (ou saisissez) le modèle - l'URL de base est pré-remplie.

ProviderCapacitésURL de base
Anthropic (Claude)Chathttps://api.anthropic.com/v1
OpenRouterChathttps://openrouter.ai/api/v1
GroqChat · STThttps://api.groq.com/openai/v1
Mistral AIChathttps://api.mistral.ai/v1
DeepSeekChathttps://api.deepseek.com/v1
xAI (Grok)Chathttps://api.x.ai/v1
Together AIChathttps://api.together.xyz/v1
PerplexityChathttps://api.perplexity.ai
Fireworks AIChathttps://api.fireworks.ai/inference/v1
CerebrasChathttps://api.cerebras.ai/v1
remarque

Le modèle par défaut proposé est indicatif : les catalogues évoluent vite. Le champ modèle est libre, saisissez l'identifiant exact publié par le fournisseur si besoin. OpenRouter donne accès à des centaines de modèles via un seul compte ; Anthropic passe par son endpoint compatible OpenAI.

Endpoints attendus

Un serveur local doit exposer, selon la brique, ces routes compatibles OpenAI :

BriqueEndpoint
LLM (chat)POST /v1/chat/completions
Transcription (STT)POST /v1/audio/transcriptions
Synthèse vocale (TTS)POST /v1/audio/speech
ImagesPOST /v1/images/generations

Dans Leticia, l'URL de base est la partie avant /v1 (ex. http://localhost:11434/v1), et le modèle est le nom du modèle chargé sur le serveur.

Applications pour l'IA locale

LLM (conversation)

ApplicationURL de base typiqueNotes
Ollamahttp://localhost:11434/v1Le plus simple à installer, large catalogue
LM Studiohttp://localhost:1234/v1Interface graphique, serveur OpenAI intégré
vLLMhttp://localhost:8000/v1Haute performance, orienté serveur/GPU
llama.cpp (llama-server)http://localhost:8080/v1Léger, CPU ou GPU

Transcription (STT)

ApplicationURL de base typiqueNotes
Speaches (ex-faster-whisper-server)http://localhost:8000/v1Whisper compatible OpenAI, léger
LocalAIhttp://localhost:8080/v1Tout-en-un (voir plus bas)
whisper.cpp (serveur)http://localhost:8080/v1Très léger, CPU

Synthèse vocale (TTS)

ApplicationURL de base typiqueNotes
Speacheshttp://localhost:8000/v1Voix Kokoro / Piper
Kokoro-FastAPIhttp://localhost:8880/v1Voix Kokoro, compatible OpenAI
openedai-speechhttp://localhost:8000/v1Piper / XTTS, compatible OpenAI
LocalAIhttp://localhost:8080/v1Tout-en-un

Tout-en-un

Pour éviter de multiplier les serveurs :

  • LocalAI : LLM + STT + TTS + images dans un seul service compatible OpenAI.
  • Speaches : STT + TTS (la voix et la transcription au même endroit).
astuce

Le STT et le TTS ayant chacun leur propre URL dans Leticia, vous pouvez aussi mixer : par exemple Speaches pour la transcription et Kokoro-FastAPI pour la voix, sur deux ports différents.

Brancher un serveur local

  1. Lancez votre serveur (ex. ollama serve, ou LM Studio → Start server).
  2. Dans Paramètres, choisissez le provider Personnalisé pour la brique concernée (IA, STT ou TTS).
  3. Renseignez l'URL de base (ex. http://localhost:11434/v1) et le nom du modèle chargé sur le serveur.
  4. Laissez la clé API vide si le serveur n'en demande pas.
  5. Cliquez sur Tester.
Depuis Docker

Si Leticia tourne en conteneur et le serveur d'IA sur la machine hôte, remplacez localhost par host.docker.internal dans l'URL de base.

Quel choix pour la latence ?

Le ressenti de conversation dépend surtout de la vitesse du LLM et du TTS. Un petit modèle local rapide, ou un modèle cloud léger, donne une réponse quasi immédiate ; un gros modèle local sur CPU sera plus lent. Ajustez aussi le nombre de tokens et la taille d'historique dans Paramètres → IA.

Avec Gemini 2.5 ou 3, vérifiez surtout que le réglage Réflexion du modèle (thinking) est désactivé (c'est le défaut) : ces modèles raisonnent avant de répondre et peuvent mettre plus de 20 s par réplique quand la réflexion est active. Voir Exploitation avancée.