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title: "Mastra avec des modèles hébergés en Europe"
description: "Pointez vos agents et workflows Mastra vers inference.eu grâce à une URL de modèle personnalisée et faites-les tourner sur des modèles open-weight de l’UE."
canonical: "https://inference.eu/fr/integrations/mastra/"
language: "fr"
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Frameworks · Mastra

# Utiliser Mastra avec des modèles open source hébergés dans l’UE

Mastra est un framework TypeScript pour construire des agents IA, des workflows et des pipelines RAG. Son routeur de modèles accepte tout point d’accès compatible OpenAI via le réglage \`url\` : vos agents tournent ainsi sur les modèles open-weight d’inference.eu, traités dans des centres de données européens.

[Contacter l'équipe](https://inference.eu/fr/contact/)[Configuration](#setup)

1.  01Format d'API: OpenAI
2.  02Centres de données dans l'UE
3.  03Couvert par un seul DPA

## Configuré en quelques minutes

1.  1

    Créez une clé API dans votre compte inference.eu et ajoutez `INFERENCE_EU_API_KEY` au fichier `.env` de votre projet.

2.  2

    Dans la définition de l’agent, remplacez la chaîne de `model` par un objet avec `id`, `url` et `apiKey`.

3.  3

    Utilisez `inference-eu/` suivi de l’identifiant du modèle comme `id`, l’URL de base d’inference.eu comme `url` et `process.env.INFERENCE_EU_API_KEY` comme `apiKey`.

4.  4

    Enregistrez l’agent dans votre instance `Mastra` comme d’habitude.

5.  5

    Lancez `mastra dev` et envoyez un message à l’agent dans Studio pour vérifier la connexion.

src/mastra/agents/support-agent.ts

```
import { Agent } from "@mastra/core/agent";

export const supportAgent = new Agent({
  id: "support-agent",
  name: "Support agent",
  instructions: "You answer customer questions using the tools provided.",
  model: {
    id: "inference-eu/kimi-k3",
    url: "https://api.inference.eu/v1",
    apiKey: process.env.INFERENCE_EU_API_KEY,
  },
});
```

## Qu’est-ce que Mastra

Mastra est un framework TypeScript open source créé par l’équipe à l’origine de Gatsby. Il fournit des agents dotés d’outils et de mémoire, des workflows en graphe avec suspension et reprise, des briques RAG, des évaluations et un Studio local pour les tests. Les applications Mastra tournent sous Node.js et se déploient sur des serveurs, des plateformes serverless ou au sein de frameworks web existants.

Les modèles se choisissent via le routeur de modèles de Mastra. En plus des fournisseurs intégrés, il accepte un point d’accès compatible OpenAI personnalisé lorsque vous passez `url` avec l’identifiant du modèle : c’est la méthode documentée pour connecter un service comme inference.eu.

## Comment fonctionne la configuration

Au lieu d’une chaîne comme `"openai/..."`, réglez `model` sur un objet. `id` suit la forme `fournisseur/modèle` ; avec `inference-eu/kimi-k3`, Mastra envoie l’identifiant seul, `kimi-k3`, au point d’accès. `url` est l’URL de base d’inference.eu terminée par `/v1`, jamais le chemin complet de Chat Completions. `apiKey` est envoyée comme jeton bearer.

Les URL personnalisées utilisent par défaut l’API Chat Completions, ce qui convient à inference.eu. Vous pouvez aussi créer un fournisseur avec `createOpenAICompatible` de l’AI SDK et passer le modèle obtenu à l’agent : Mastra accepte directement les modèles de l’AI SDK.

## Quels modèles choisir

Les agents Mastra appellent des outils et tournent souvent dans des workflows en plusieurs étapes : les modèles aux appels d’outils fiables donnent les meilleurs résultats. `kimi-k3` et `glm-5.3` sont de bons choix par défaut pour les agents de support, de recherche ou d’exploitation qui planifient et utilisent plusieurs outils.

Pour les agents qui écrivent ou relisent du code, utilisez `qwen3-coder-480b-a35b-instruct`. Pour les étapes rapides de classification, de routage ou d’extraction structurée dans un workflow, `gpt-oss-120b` limite la latence. Chaque agent et chaque étape peut avoir son propre modèle, et les modèles de secours de Mastra permettent d’indiquer un second modèle inference.eu en cas d’échec.

## Dépannage

Une erreur 401 signifie que `INFERENCE_EU_API_KEY` n’est pas définie là où l’agent s’exécute : vérifiez le fichier `.env` en local et les réglages d’environnement de votre déploiement. Une erreur 404 vient le plus souvent d’une `url` contenant `/chat/completions` ou un autre chemin. Utilisez l’URL de base terminée par `/v1`.

« Model not found » signifie que la partie de `id` après `inference-eu/` ne correspond à aucun identifiant inference.eu. Si la sortie structurée échoue, simplifiez le schéma Zod. Si un agent ignore ses outils, choisissez un modèle aux appels d’outils plus solides. Ne réglez pas `api: "responses"` pour inference.eu : gardez le chemin Chat Completions par défaut.

## Garder les données dans l’UE

Avec le modèle pointé vers inference.eu, les messages, extraits de mémoire et résultats d’outils envoyés par vos agents sont traités dans des centres de données de l’UE et ne servent jamais à l’entraînement. Nous signons un accord de sous-traitance au titre de l’article 28 du RGPD, publions la liste de nos sous-traitants et facturons en euros.

Mastra n’appelle que les services que vous configurez. Le stockage de la mémoire, les bases vectorielles et les exportateurs d’observabilité conservent aussi des données : choisissez pour eux des solutions hébergées dans l’UE ou auto-hébergées. Déployez votre serveur Mastra dans une région européenne pour que les requêtes ne soient pas traitées ailleurs avant d’atteindre inference.eu.

## Mastra

Catégorie

Frameworks

Éditeur

Mastra

Format d'API

OpenAI

Traitement

Centres de données dans l'UE

Site web

[mastra.ai](https://mastra.ai/)

Documentation

[mastra.ai](https://mastra.ai/models)

## Mastra : questions fréquentes

Les questions que nous posent le plus les achats, les développeurs et les juristes. Il en manque une ? Posez-la-nous directement.

Réglez le \`model\` de l’agent sur un objet avec \`id\`, \`url\` et \`apiKey\`. \`url\` est l’URL de base du point d’accès terminée par \`/v1\`, et \`id\` suit la forme \`fournisseur/modèle\`. Mastra envoie alors les requêtes à ce point d’accès via son routeur de modèles.

Utilisez \`inference-eu/\` suivi de l’identifiant inference.eu, par exemple \`inference-eu/kimi-k3\`. Dans ce cas, Mastra traite la première partie comme le nom du fournisseur et envoie l’identifiant seul, \`kimi-k3\`, au point d’accès d’inference.eu.

Kimi K3 et GLM-5.3 sont de bons choix par défaut pour les agents qui planifient et appellent plusieurs outils. Qwen3 Coder 480B convient aux agents de code, et gpt-oss-120b est une option rapide pour la classification et le routage dans les workflows.

\`url\` doit être l’URL de base, pas un point d’accès précis. Retirez \`/chat/completions\` ou tout autre chemin pour qu’elle se termine par \`/v1\` ; Mastra ajoute lui-même le chemin. Vérifiez ensuite que l’identifiant du modèle est correct.

Oui. Mastra accepte directement les modèles de l’AI SDK : créez un fournisseur avec \`createOpenAICompatible\` pointant vers inference.eu et passez \`inferenceEu("kimi-k3")\` comme modèle de l’agent. Les deux approches envoient les mêmes requêtes.

Oui. Les étapes qui appellent des agents utilisent le modèle configuré pour chacun d’eux. Vous pouvez attribuer à chaque agent son propre modèle inference.eu, un modèle rapide pour le routage et un plus puissant pour les étapes de raisonnement.

Oui. Passez un schéma Zod comme option de sortie structurée lors de l’appel à l’agent, et Mastra valide le résultat. Gardez des schémas simples et testez-les avec le modèle choisi, car leur respect varie d’un modèle à l’autre.

Oui. Mastra permet à un agent de lister plusieurs modèles à essayer dans l’ordre. Utilisez deux modèles inference.eu, par exemple Kimi K3 puis GLM-5.3, pour qu’une requête en échec soit relancée sur un autre modèle sans quitter l’UE.

La mémoire est stockée dans l’adaptateur de stockage configuré, comme PostgreSQL ou LibSQL. Hébergez cette base dans l’UE et choisissez un embedder hébergé dans l’UE si vous utilisez le rappel sémantique, pour que les conversations enregistrées restent en Europe.

Le déploiement ne dispose pas de \`INFERENCE\_EU\_API\_KEY\`. Ajoutez la variable dans les réglages d’environnement de votre hébergeur, redéployez, et vérifiez que l’agent la lit via \`process.env.INFERENCE\_EU\_API\_KEY\` plutôt qu’une valeur écrite en dur.

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