Cohere API
Des modèles de langage pensés pour le RAG et la recherche en entreprise.
Cohere est un fournisseur d'IA générative orienté entreprise, accessible via API REST. Au-delà des modèles de génération de texte de sa famille Command, sa spécialité historique est la couche de récupération d'information : embeddings multilingues et multimodaux, et surtout un modèle de reranking qui réordonne des résultats de recherche par pertinence. Cohere s'adresse aux développeurs et entreprises qui construisent des assistants documentaires, des moteurs de recherche sémantique et des systèmes RAG nécessitant un haut niveau de pertinence.
Que propose l'API Cohere ?
Tarifs de l'API Cohere
Paiement à l'usage. Les modèles Command sont facturés au nombre de tokens (entrée et sortie). Rerank est facturé à l'unité de recherche (une requête comparée à un lot de documents). Embed est facturé au token. Des clés d'essai gratuites mais limitées permettent de tester avant de passer en production.
Offre gratuite — Une clé d'essai (Trial key) est générée automatiquement à la création du compte : les appels qu'elle effectue sont gratuits, mais soumis à des limites de débit strictes et réservés à un usage non commercial. Pour la production, il faut basculer sur une clé de production payante.
Authentification & intégration
Clé API transmise en jeton Bearer dans l'en-tête Authorization (Authorization: Bearer <clé>). Deux types de clés : essai (gratuite, limitée) et production (payante).
API REST avec endpoints dédiés : chat/generate (Command), embed (Embed) et rerank (Rerank). SDK officiels disponibles. Le modèle Rerank se branche en bout de pipeline de recherche pour réordonner les résultats, tandis qu'Embed sert à la vectorisation initiale.
Cas d'usage de l'API Cohere
- Améliorer la pertinence d'un moteur de recherche interne en réordonnant les résultats avec Rerank.
- Construire un système RAG complet : vectorisation des documents avec Embed, génération de réponse avec Command.
- Déployer un assistant documentaire d'entreprise capable de citer ses sources.
- Indexer et rechercher du contenu multilingue grâce aux embeddings couvrant de nombreuses langues.
- Vectoriser des documents mêlant texte et images avec un embedding multimodal.
- Classer ou résumer de gros volumes de texte via les modèles Command légers à faible coût.
✓ Points forts
- Modèle Rerank très performant pour augmenter la pertinence d'une recherche ou d'un RAG.
- Embeddings multilingues et multimodaux couvrant un grand nombre de langues.
- Orientation entreprise : déploiement privé, conformité et options d'hébergement.
- Clé d'essai gratuite pour prototyper l'intégration sans frais.
- API claire séparant génération, embeddings et reranking.
⚠ Limites
- Modèles de génération Command moins connus et parfois en retrait face à OpenAI, Anthropic ou Mistral.
- La clé d'essai gratuite interdit l'usage commercial et impose des limites de débit serrées.
- Tarification Rerank à l'unité de recherche moins intuitive que le simple coût au token.
- Le flagship Command A peut rester en accès évaluation avant disponibilité complète en production.
Questions fréquentes sur l'API Cohere
À quoi sert le modèle Rerank de Cohere ?
Rerank prend une requête et une liste de documents, puis les réordonne par pertinence. Branché en bout d'un pipeline de recherche ou de RAG, il améliore nettement la précision des résultats avant de les présenter ou de les transmettre à un modèle de génération.
Cohere est-il gratuit pour tester ?
Oui. À la création du compte, une clé d'essai est générée : les appels qu'elle effectue sont gratuits mais limités en débit et réservés à un usage non commercial. Pour la production, il faut une clé de production facturée à l'usage.
Comment construire un RAG avec Cohere ?
On vectorise les documents avec Embed, on stocke ces vecteurs dans une base, on récupère les passages pertinents pour une requête, on les réordonne avec Rerank, puis on génère la réponse finale avec un modèle Command en lui fournissant ces passages.
Quelle authentification utilise l'API ?
Une clé API envoyée en jeton Bearer dans l'en-tête Authorization de chaque requête. Cohere distingue les clés d'essai (gratuites, limitées) des clés de production (payantes).
Embed gère-t-il plusieurs langues et les images ?
Oui. Les modèles Embed de Cohere sont multilingues (de nombreuses langues couvertes) et multimodaux, capables de vectoriser à la fois du texte et des images dans un même espace.
Comment Rerank est-il facturé ?
À l'unité de recherche : une unité correspond à une requête comparée à un lot pouvant aller jusqu'à 100 documents. Le coût se compte donc par recherche, et non au token comme les modèles de génération.
