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# Obtenir la liste des modèles
<a name="models-get-info"></a>

Amazon Bedrock fournit deux points de terminaison d'inférence distincts, chacun doté de sa propre API pour répertorier les modèles disponibles sur celui-ci. Pour une vue d'ensemble des points de terminaison, voir[Points de terminaison pris en charge par Amazon Bedrock](endpoints.md).
+ **`bedrock-mantle`**— Utilisez le OpenAI-compatible `/models` point de terminaison (par exemple, `client.models.list()` avec le OpenAI SDK) pour répertorier les modèles disponibles sur`bedrock-mantle`.
+ **`bedrock-runtime`**— Utilisez l' AWS-native [ListFoundationModels](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_ListFoundationModels.html)API. La réponse renvoie un [FoundationModelSummary](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_FoundationModelSummary.html)objet pour chaque modèle, y compris son ARN, son ID de modèle, les modalités et fonctionnalités prises en charge, ainsi que son statut d'obsolescence. Pour obtenir des informations sur un modèle spécifique, utilisez [GetFoundationModel](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_GetFoundationModel.html), en spécifiant l'[ID du modèle](models-supported.md).
**Note**  
La réponse renvoie également des ID de modèle qui ne figurent pas dans l’[ID du modèle de base](models-supported.md) ni dans les ID de modèle de base pour les graphiques de débit provisionné. Ces identifiants de modèle sont obsolètes ou pour des raisons de rétrocompatibilité.

Sélectionnez un onglet pour voir des exemples de code dans une interface ou un langage donné.

**Répertorier les modèles sur `bedrock-mantle`**

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#### [ OpenAI SDK (Python) ]

```
# List all available models using the OpenAI SDK
# Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

models = client.models.list()

for model in models.data:
    print(model.id)
```

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#### [ Anthropic SDK (Python) ]

```
from anthropic import AnthropicBedrockMantle

client = AnthropicBedrockMantle(aws_region="us-east-1")
models = client.models.list()

for model in models.data:
    print(model.id)
```

**Note**  
Le `bedrock-mantle` `/v1/models` point de terminaison renvoie les entrées OpenAI-shaped du modèle. N'`model.id`est fiable que lors de l'utilisation du Anthropic SDK ; les autres champs `ModelInfo` peuvent être vides.

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#### [ curl ]

```
# List all available models
# Requires OPENAI_API_KEY and OPENAI_BASE_URL environment variables

curl -X GET $OPENAI_BASE_URL/models \
   -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"
```

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**Répertoriez et obtenez des modèles `bedrock-runtime`**

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#### [ AWS CLI ]

Répertoriez les modèles de fondations Amazon Bedrock.

```
aws bedrock list-foundation-models
```

Obtenir des informations sur Anthropic Claude v2.

```
aws bedrock get-foundation-model --model-identifier anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0
```

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#### [ Python ]

Répertoriez les modèles de fondations Amazon Bedrock.

```
import boto3 
bedrock = boto3.client(service_name='bedrock')

bedrock.list_foundation_models()
```

Obtenir des informations sur Anthropic Claude v2.

```
import boto3 
bedrock = boto3.client(service_name='bedrock')

bedrock.get_foundation_model(modelIdentifier='anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0')
```

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#### [ curl ]

Répertoriez les modèles de fondations Amazon Bedrock. Nécessite des AWS informations d'identification dans l'environnement (`AWS_ACCESS_KEY_ID``AWS_SECRET_ACCESS_KEY`,, et éventuellement`AWS_SESSION_TOKEN`) et curl 7.75.0 ou version ultérieure pour le support. `--aws-sigv4`

```
curl -X GET "https://bedrock.us-east-1.amazonaws.com/foundation-models" \
    --aws-sigv4 "aws:amz:us-east-1:bedrock" \
    --user "$AWS_ACCESS_KEY_ID:$AWS_SECRET_ACCESS_KEY"
```

Obtenir des informations sur Anthropic Claude v2.

```
curl -X GET "https://bedrock.us-east-1.amazonaws.com/foundation-model/anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0" \
    --aws-sigv4 "aws:amz:us-east-1:bedrock" \
    --user "$AWS_ACCESS_KEY_ID:$AWS_SECRET_ACCESS_KEY"
```

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