L'API LLM suisse à l'essai : modèles, limites et ce qu'elle ne fait pas
Ou : ce qu’on obtient en échange de ses prompts quand on refuse justement de les échanger.
La réponse courte : Infomaniak AI Services est une API de modèles de langage ouverts, servie depuis la Suisse, compatible avec les clients OpenAI, dont les conditions interdisent d’utiliser vos prompts pour entraîner des modèles. Le catalogue est sérieux : Mistral Small 4, Qwen3.5, Kimi K2.6, Gemma 4, le modèle suisse Apertus, plus des embeddings, des rerankers et Whisper pour la transcription. Un million de crédits est offert pendant un mois, carte bancaire exigée. Ce qu’elle ne fait pas compte autant : ni GPT ni Claude, pas d’entraînement sur vos données, pas d’accès à Internet, pas de traitement par lots, et une limite de soixante requêtes par minute annoncée pour l’API d’Infomaniak. C’est le cas le plus simple d’API LLM hébergée en Europe, et le plus lisible sur la question des données.
Le produit a changé trois fois de nom. Lancé en février 2024 sous le nom de LLM API, avec le seul Mixtral, il est devenu AI Tools la même année, puis AI Services fin 2025 ; les anciennes adresses redirigent, mais la documentation et le Manager gardent des traces des anciens noms. Depuis décembre 2025, les modèles de l’API servent aussi Euria, l’assistant grand public d’Infomaniak intégré à kSuite. Autrement dit, l’API n’est pas un produit secondaire : c’est le moteur de la stratégie d’IA de l’hébergeur genevois.
Sur les données, la page produit est catégorique : les requêtes ne sont « ni enregistrées ni utilisées pour entraîner les modèles ou améliorer nos services ». Les conditions d’utilisation de l’API, révisées en octobre 2025, le confirment à l’article 6, avec une nuance honnête : certaines données sont stockées temporairement, le temps de traiter la requête. Infomaniak est une société suisse contrôlée par ses employés, certifiée ISO 27001 depuis 2018, et revendique d’échapper aux lois extraterritoriales étrangères.
Pour qui : une entreprise ou un développeur qui veut un LLM ouvert, compatible OpenAI, pour des prompts qui ne doivent pas quitter la Suisse ni servir à l’entraînement.
À partir de : 0,20 le million de tokens en entrée et 0,75 en sortie pour Mistral Small 4, en francs suisses ou en euros hors taxes ; un million de crédits offerts pendant un mois.
Pour démarrer : activer Infomaniak AI Services dans le Manager, créer un jeton d’API, et récupérer l’identifiant de produit à placer dans l’adresse compatible OpenAI.
Infomaniak AI Services avis : ce que l’API fait bien, et ce qu’elle ne fait pas
| Critère | Verdict | Le détail |
|---|---|---|
| Catalogue | solide | huit LLM ouverts, de Nemotron Nano à Qwen3.5 397B, plus embeddings, rerankers, Whisper et Flux |
| Compatibilité | excellente | routes compatibles OpenAI, Anthropic pour les messages et Cohere pour le reclassement |
| Fonctions avancées | présentes | appel d’outils sur tous les LLM, sortie JSON structurée, streaming, vision sur plusieurs modèles |
| Données | point fort | pas d’entraînement ni de valorisation des prompts, serveurs en Suisse, DPA disponible |
| Prix | correct | Mistral Small 4 plus cher que chez Mistral, Gemma 4 et Nemotron très bon marché |
| Débit | à surveiller | 60 requêtes par minute annoncées pour l’API Infomaniak, sans précision propre à l’IA |
| Absences | réelles | ni GPT ni Claude, pas de fine-tuning, pas d’accès Internet, pas de traitement par lots |
| Stabilité du catalogue | mouvante | modèles en bêta retirables sans préavis, ancien nom maintenu 30 jours après un remplacement |
Le catalogue a beaucoup évolué depuis le lancement, et c’est une bonne nouvelle. En 2024, le seul test indépendant de l’API que j’aie trouvé, celui d’Olivier Leclère sur son blog, trouvait les textes de Mixtral « trop secs, trop formels », face à GPT-4. Les modèles actuels n’ont plus grand-chose à voir : Mistral Small 4 et ses 119 milliards de paramètres, Qwen3.5 en version de 397 milliards, Kimi K2.6 orienté code, Gemma 4, Apertus 70B, le modèle ouvert de l’initiative suisse Swiss AI. Tous acceptent l’appel d’outils, la plupart des contextes de 100 000 à 256 000 tokens. Aucun test indépendant récent de l’API n’a été publié, ce qui est en soi une information : le produit est bien moins commenté que ses concurrents français.
Les limites méritent qu’on s’y arrête, parce que la page produit ne les met pas en avant. La première est le débit : la FAQ de l’API Infomaniak annonce soixante requêtes par minute, « qui ne peut pas être augmentée », sans dire si l’IA y échappe. Pour un assistant interne, c’est confortable ; pour un service public à fort trafic, c’est à vérifier avant de s’engager. La deuxième est l’absence de traitement par lots et d’entraînement personnalisé : pour classer cent mille documents ou spécialiser un modèle, il faut aller ailleurs. La troisième est la durée de vie des modèles : ceux marqués en bêta peuvent disparaître sans préavis, et un modèle remplacé garde son ancien nom trente jours seulement.
Reste une question souvent posée : Infomaniak ou Proton ? Elle ne se pose pas tout à fait dans les mêmes termes. Proton met en avant Lumo, un assistant conversationnel ; Infomaniak propose à la fois une API pour les développeurs et un assistant, Euria. Pour brancher un modèle sur une application, c’est l’API qui compte.
Mon avis tient en deux phrases. Pour une équipe qui veut brancher un LLM ouvert sur ses outils, n8n, un assistant de code ou une application métier, sans que les prompts quittent la Suisse, Infomaniak AI Services est aujourd’hui l’offre la plus simple et la plus claire sur les données. Pour un usage qui exige le meilleur modèle du marché, un débit élevé ou un traitement par lots, les limites passent avant la souveraineté.
Si vous voulez la grille des prix
Mistral Small 4, Gemma 4, Apertus, embeddings, Whisper : chaque modèle a son prix au million de tokens ou à la minute, détaillé dans le tarif de l’API LLM suisse.
Si vous venez d’OpenAI
L’API répond au format OpenAI : changer d’adresse, de clé et de nom de modèle suffit le plus souvent. Les pièges de cette migration sont dans migrer sans réécrire le code.
Si vous comparez avec les API françaises
OVHcloud et Scaleway servent des modèles ouverts depuis la France, à des prix parfois plus bas. Le match entre les deux est dans les API LLM françaises face à face.