Auditeur EOL de configurations de modèles & .env
Collez des variables .env, des blocs de routage litellm_config.yaml, des lignes CSV ou de simples ID de modèles pour repérer localement dans votre navigateur les modèles retirés ou bientôt expirés — avec correspondance isolée par fournisseur et vérification en un clic du coût de remplacement sur DevToken.
Rappel de sécurité : l’audit s’exécute à 100 % dans la mémoire du navigateur sans envoi réseau, mais ne collez jamais de vraies clés API de production dans une page web — masquez d’abord vos secrets ou exécutez le script CI en local.
2. Diagnostics de cycle de vie & de remplacement
| Clé de config | Écosystème | ID du modèle | Statut (4 états) | Type de correspondance | Date d’arrêt | Remplacement & docs |
|---|
Correspondance isolée par fournisseur & garantie de confidentialité
Chaque ligne collée est analysée en mémoire dans votre onglet de navigateur ; les clés API, commentaires et variables d’environnement hors modèles sont ignorés et ne transitent jamais sur le réseau. Notre moteur retire les préfixes d’inférence régionale AWS Bedrock (us., eu., apac., global.) ainsi que les suffixes -vN:M lors de la résolution d’alias, tout en évitant les collisions de dates entre snapshots datés. Les ID de modèles OpenAI natifs absents de la table officielle de dépréciation d’OpenAI renvoient ACTIVE (no_eol_plan) au lieu d’hériter des dates de retrait d’Azure OpenAI.
Quels formats de configuration l’auditeur local reconnaît-il ?
Vous pouvez coller des affectations shell .env, des entrées de modèles litellm_config.yaml (openai/..., bedrock/..., vertex_ai/..., gemini/..., azure/...), des paires clé-valeur JSON, des lignes CSV à deux colonnes provider,model_id ou une liste d’ID de modèles séparés par des retours à la ligne.
Quelle est la différence entre les types de correspondance no_eol_plan et unlisted ?
Des fournisseurs comme OpenAI et Google Gemini publient des tables de dépréciation plutôt que des listes fermées de modèles ; les ID valides absents de leur page de dépréciation sont donc résolus en no_eol_plan. Les écosystèmes adossés à un catalogue complet (Anthropic, Vertex AI, AWS Bedrock, Azure OpenAI) incluent l’inventaire exhaustif des modèles pris en charge : toute chaîne non reconnue remonte unlisted afin de détecter les fautes de frappe ou les noms de fine-tuning personnalisés.