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title: "Llama 3.3 70B en Europe : API conforme au RGPD"
description: "Utilisez Llama 3.3 70B Instruct de Meta sur inference.eu : une API compatible OpenAI, traitement dans des centres de données de l'UE, facturation en euros."
canonical: "https://inference.eu/fr/modeles/llama-3-3-70b-instruct/"
language: "fr"
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Chat · Meta

# Utilisez Llama 3.3 70B en Europe via une API compatible OpenAI

Llama 3.3 70B Instruct est le modèle texte de Meta à 70 milliards de paramètres, publié en décembre 2024 et toujours l'un des modèles ouverts les plus déployés. Sur inference.eu, vous l'appelez au format OpenAI ou Anthropic, vos requêtes sont traitées dans l'Union européenne et rien de ce que vous envoyez ne sert à l'entraînement.

[Contacter l'équipe](https://inference.eu/fr/contact/)[Exemple de requête](#example)

1.  0170B
2.  02Centres de données dans l'UE
3.  03Llama 3.3 Community License

## Ce qu'est Llama 3.3 70B

Llama 3.3 70B Instruct est un modèle de langage dense de Meta, uniquement textuel, avec 70 milliards de paramètres et une fenêtre de contexte de 128 000 tokens. Il s'appuie sur Llama 3.1 70B et a été affiné pour suivre des instructions. Meta annonce la prise en charge de l'anglais, du français, de l'allemand, de l'italien, du portugais, de l'espagnol, de l'hindi et du thaï.

Comme il ne s'agit pas d'un modèle à mélange d'experts, chaque token traverse les 70 milliards de paramètres. Son comportement est donc prévisible et bien connu : des milliers d'équipes l'ont testé, et la plupart des frameworks et outils d'évaluation le prennent en charge sans réglage.

## Points forts et limites

Llama 3.3 70B est un modèle polyvalent et fiable pour la conversation, le résumé, la classification, l'extraction d'informations et la rédaction dans les grandes langues d'Europe occidentale. Il respecte bien les prompts système, gère l'appel d'outils et produit un JSON propre, ce qui en fait le modèle par défaut de nombreux assistants internes.

Ce n'est plus le modèle ouvert le plus performant. Qwen3, Gemma 4 ou Mistral Small 4 raisonnent mieux, codent mieux et acceptent les images, ce que Llama 3.3 ne fait pas. Il n'a pas de mode de réflexion dédié : pour les mathématiques en plusieurs étapes ou les agents complexes, préférez un modèle de raisonnement. Choisissez-le pour une base éprouvée et stable.

## Appeler Llama 3.3 70B via l'API

inference.eu utilise le format de requête OpenAI. Les SDK officiels OpenAI pour Python et JavaScript, LangChain, LlamaIndex et le Vercel AI SDK fonctionnent donc sans modification. Il suffit de remplacer l'URL de base par celle de l'API inference.eu, d'utiliser votre clé inference.eu et d'indiquer le modèle `llama-3.3-70b-instruct`.

Chat completions, streaming, appels d'outils et mode JSON fonctionnent comme d'habitude. Si votre code utilise le format Messages d'Anthropic, le même modèle y est aussi disponible : les outils conçus pour Claude passent à Llama 3.3 sans réécriture. Vos prompts, exemples et traitements des réponses restent identiques.

## Hébergement en Europe et données

Lorsque vous appelez Llama 3.3 70B sur inference.eu, vos prompts et les réponses du modèle sont traités dans des centres de données situés dans l'Union européenne. Ils servent uniquement à répondre à votre requête et ne sont jamais utilisés pour entraîner un modèle.

Nous signons avec chaque client un accord de traitement des données au sens de l'article 28 du RGPD et fournissons la liste de nos sous-traitants. Votre DPO sait ainsi précisément qui traite les données et où. La facturation se fait en euros. La Llama 3.3 Community License comporte ses propres conditions, dont une politique d'utilisation acceptable et une obligation de mention.

## Llama 3.3 70B Instruct

Éditeur

Meta

Origine

États-Unis

Type

Chat

Paramètres

70B

Fenêtre de contexte

131 072 tokens

Licence

[Llama 3.3 Community License](https://www.llama.com/llama3_3/license/)

Sortie

décembre 2024

ID du modèle

llama-3.3-70b-instruct

Traitement

Centres de données dans l'UE

Entraînement sur vos données

Jamais

Source

[huggingface.co](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct)

llama-3.3-70b-instruct · Python

```
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.inference.eu/v1", api_key=os.environ["INFERENCE_EU_API_KEY"])

response = client.chat.completions.create(
    model="llama-3.3-70b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this contract in five bullet points."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
```

## Ce que les équipes en font

-   1

    ### Assistants internes

    Un modèle par défaut fiable pour les assistants d'entreprise qui répondent aux questions, reformulent et résument des documents en français, anglais, allemand, italien et espagnol.

-   2

    ### Extraction structurée

    Extraire noms, dates, montants et clauses de courriels, factures et contrats sous forme de JSON exploitable par vos systèmes.

-   3

    ### Référence pour une migration

    Un modèle de comparaison bien connu lorsque vous quittez un fournisseur américain et voulez évaluer la qualité modèle par modèle.

## Llama 3.3 70B Instruct : questions fréquentes

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

La conformité dépend de votre usage, pas du modèle seul. Sur inference.eu, les requêtes sont traitées dans des centres de données de l'UE, ne servent pas à l'entraînement et sont couvertes par un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD, avec la liste des sous-traitants. Vous disposez ainsi d'une base contractuelle pour traiter des données personnelles.

Llama 3.3 70B Instruct accepte jusqu'à 128 000 tokens, soit exactement 131 072. C'est suffisant pour un long contrat, un historique de support complet ou plusieurs rapports dans une même requête. Le prompt et la réponse doivent tenir ensemble dans cette fenêtre.

Oui. La Llama 3.3 Community License autorise l'usage commercial. Seules les entreprises dont les produits comptaient plus de 700 millions d'utilisateurs actifs mensuels à la sortie de Llama 3.3 doivent obtenir une licence distincte de Meta. La politique d'utilisation acceptable et la mention demandée par la licence s'appliquent.

Oui, le français fait partie des huit langues officiellement prises en charge, avec l'anglais, l'allemand, l'italien, le portugais, l'espagnol, l'hindi et le thaï. Pour le polonais, le tchèque ou les langues nordiques et baltes, EuroLLM ou Apertus sont entraînés sur bien plus de données européennes.

Vous modifiez deux éléments dans votre client OpenAI : l'URL de base, qui pointe vers l'API inference.eu, et la clé d'API. Indiquez ensuite le modèle \`llama-3.3-70b-instruct\`. Vos messages, outils et code de streaming restent inchangés.

Non, Llama 3.3 70B est un modèle uniquement textuel. Pour des captures d'écran, des documents numérisés ou des photos, utilisez un modèle multimodal comme Gemma 4 31B, Qwen3.6 27B ou Mistral Small 4, ou DeepSeek-OCR 2 pour les documents.

Qwen3 235B A22B Instruct est un modèle à mélange d'experts, beaucoup plus grand, avec 256 000 tokens de contexte et de meilleurs résultats en code et en raisonnement. Llama 3.3 est plus petit, plus ancien et plus simple, mais très prévisible. Testez les deux sur vos propres prompts.

Oui. Llama 3.3 a été entraîné à appeler des outils. Sur inference.eu, vous déclarez les outils dans le paramètre OpenAI standard \`tools\` et recevez les appels dans le format habituel. Les frameworks d'agents compatibles OpenAI fonctionnent donc aussi avec Llama 3.3.

Non. Ce que vous envoyez à inference.eu sert uniquement à produire votre réponse. Ces données ne servent ni à entraîner ni à affiner Llama 3.3 ou un autre modèle, et ne sont pas transmises à Meta, qui fournit seulement les poids du modèle.

Vous payez au token pour l'entrée et la sortie, et tous les modèles figurent sur une seule facture en euros. Aucun contrat séparé par modèle n'est nécessaire. Pour de gros volumes, contactez-nous afin d'en discuter les conditions.

[Poser une question](https://inference.eu/fr/contact/)

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