LLM
Large Language Model — modèle de traitement du langage entraîné sur de grandes quantités de texte, capable de générer du texte cohérent et de raisonner sur des instructions.
Définition
Un LLM (Large Language Model) est un réseau de neurones entraîné sur des corpus massifs de texte pour prédire et générer du texte token par token. Les LLMs modernes (GPT-4, Claude Sonnet, Gemini, DeepSeek) ont appris à comprendre et générer du code, à suivre des instructions complexes, et à raisonner sur des problèmes en plusieurs étapes. Pour les développeurs, un LLM est le moteur de raisonnement d'un agent de coding : c'est lui qui décide quoi faire, le coding agent est l'environnement qui lui donne les outils pour le faire.
Point de vue postcursors
La distinction entre "le LLM" et "l'agent de coding" est importante à maintenir. Claude Sonnet 4.5 est un LLM. Claude Code est un agent de coding qui utilise Claude Sonnet 4.5 comme moteur. OpenCode est un agent multi-provider qui peut utiliser Sonnet, DeepSeek V3, Gemini Flash ou d'autres LLMs. Cette distinction explique pourquoi changer de LLM au sein du même agent change les résultats sans changer les workflows.
En pratique
Dans un workflow agentique : le LLM reçoit le contexte (instructions, code, résultats de tests), décide des actions à entreprendre via le tool use, et génère les modifications. Changer de LLM (ex: DeepSeek V3 → Claude Sonnet) dans le même agent modifie la qualité du raisonnement et le coût, pas le workflow ni la configuration.
Confusions fréquentes
- ✗ Utiliser 'ChatGPT' pour désigner les LLMs en général — ChatGPT est un produit OpenAI, GPT-4o est le LLM sous-jacent
- ✗ Confondre le LLM avec l'agent — Claude Code ≠ Claude Sonnet