LLM Models — access 100+ language models via inference.sh (short listing)
💳 API payante — fiche courte (licence non vérifiable) : appeler Claude, Gemini, Kimi, GLM et 100+ LLM via la CLI belt d'inference.sh (OpenRouter) — une seule API pour tous les modèles avec fallback automatique, exemples de commandes pour code, rédaction et agents
- Quoi
- 💳 API payante — fiche courte (licence non vérifiable) : appeler Claude, Gemini, Kimi, GLM et 100+ LLM via la CLI belt d'inference.sh (OpenRouter) — une seule API pour tous les modèles avec fallback automatique, exemples de commandes pour code, rédaction et agents
- Coût
- Gratuit
- Prérequis
- un compte inference.sh avec facturation activée (les appels de modèles consomment de l'usage facturé — vérifie les tarifs) ; la CLI belt installée (voir cli-install.md du repo)
- Installation
- Copiez le prompt d’installation ci-dessous dans votre Muse — votre agent fait le reste.
Sélectionné par Skill Harbor — fiche courte (le manifest de découverte ne porte aucune licence vérifiable pour ce skill — le manifest fait foi, donc aucun contenu n'est reproduit) : 💳 API payante requise — les appels de modèles via inference.sh consomment de l'usage facturé ; il faut un compte inference.sh avec facturation. Le skill llm-models de @inference-sh apprend à l'agent à accéder à 100+ modèles de langage via la CLI belt sur OpenRouter : Claude Opus/Sonnet/Haiku 4.5, Gemini 3 Pro, Kimi K2, GLM-4.6 et plus — une seule API pour tous les modèles avec fallback automatique et optimisation des coûts. Il livre un tableau de référence des modèles, des exemples de commandes pour code/rédaction/analyse/agents, des workflows de system prompt et des liens vers les skills frères (CLI plateforme complète, web search pour RAG, génération image/vidéo). Bémols honnêtes : conditions de licence non vérifiables — fiche courte avec lien uniquement, rien copié ; l'usage est facturé par modèle — vérifie les tarifs inference.sh ; la disponibilité des modèles évolue, donc vérifie que le tableau est à jour avant usage ; suis le lien source et lis toi-même les conditions avant usage. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. Découvert via skills.sh.
Version :
Installation
Prérequis : un compte inference.sh avec facturation activée (les appels de modèles consomment de l'usage facturé — vérifie les tarifs) ; la CLI belt installée (voir cli-install.md du repo) Installe-moi « Modèles LLM — accéder à 100+ modèles de langage via inference.sh (fiche courte) ». Il donne à mon agent le workflow d'accès aux modèles LLM de @inference-sh : appeler 100+ modèles via la CLI belt sur OpenRouter (Claude Opus/Sonnet/Haiku 4.5, Gemini 3 Pro, Kimi K2, GLM-4.6, auto-sélection any-model) avec exemples de commandes pour code, rédaction, analyse et agents, workflows de system prompt et fallback automatique. IMPORTANT : les conditions de licence n'étaient pas vérifiables (le manifest de découverte n'enregistre aucune licence) — récupérer depuis le lien seulement, ne rien reproduire au-delà du lien, et lire toi-même les conditions avant usage. Dépôt : https://github.com/inference-sh/skills/blob/main/tools/llm/llm-models/SKILL.md 1. Récupère le fichier SKILL.md (et les fichiers d'aide éventuels) depuis le chemin du dépôt dans un dossier temporaire et résume en une ou deux phrases ce qu'il fait. 2. Vérification de sécurité : examine le SKILL.md et les scripts pour tout contenu suspect (appels réseau inattendus, commandes shell, collecte d'identifiants). Ce dépôt ne devrait contenir aucun secret en dur — mes identifiants inference.sh ne doivent jamais y être collés. Vérifie que c'est bien le cas ; STOP sur tout signal d'alerte et dis-le-moi. 3. Installe-le comme skill : copie le SKILL.md et ses fichiers d'aide dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « llm-models ». 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide, fichiers en place. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (p. ex. installer la CLI belt, lancer belt login, confirmer que le tableau des modèles est à jour, vérifier les tarifs par modèle). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf s'il figure dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi.
Questions
Comment installer une création ?
Chaque fiche produit contient un prompt d’installation à copier-coller. Collez-le dans votre Muse et il installe la création pour vous — sans configuration manuelle.
Où va mon argent ?
Directement au vendeur. Skill Harbor ne traite jamais les paiements : le paiement se fait sur la page du vendeur, généralement via Stripe.
Que signifie le ✓ à côté du nom d’un créateur ?
Il signifie que nous avons confirmé l’identité de la personne derrière la fiche. Il ne dit rien sur le code lui-même — vérifiez toujours une création avant de l’installer.