Tu as un serveur chez toi, un ou deux modèles d’IA qui tournent en local, et tu en utilises aussi chez OpenAI ou Anthropic. Jusqu’ici, chaque outil avait sa clé, son adresse, sa gestion à part. Pangolin 1.22, la plateforme open source d’accès à distance zéro confiance, répond à ce bazar avec un AI Gateway : un point d’entrée unique, sécurisé et centralisé, devant tous tes modèles d’IA, qu’ils soient hébergés chez toi ou chez un fournisseur.
Le principe est simple : au lieu de configurer chaque agent de code ou chaque application pour qu’ils parlent directement à OpenAI, Anthropic ou à ton Ollama local, tu les pointes vers une adresse Pangolin. C’est Pangolin qui vérifie qui tu es, décide quels modèles tu as le droit d’utiliser, et transmet la requête au bon fournisseur avec la vraie clé, qu’il garde pour lui.
Un seul point d’entrée pour le cloud et le local
L’AI Gateway fonctionne comme une ressource HTTPS classique : il reçoit un nom de domaine, passe derrière le proxy inverse de Pangolin et utilise les mêmes utilisateurs, rôles et identités que le reste de la plateforme. La différence, c’est ce qu’il relaie : au lieu de renvoyer du trafic navigateur vers des serveurs HTTP, il parle le langage des API d’IA (Chat Completions, Messages d’Anthropic, generateContent de Gemini) et achemine chaque requête vers le fournisseur correspondant.
Le côté le plus intéressant pour l’auto-hébergeur, c’est le support des modèles que tu fais tourner toi-même. Pangolin gère Ollama et vLLM sur ton propre matériel, et tu peux les mélanger sur le même portail avec des fournisseurs cloud comme OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Amazon Bedrock, Vertex AI, Microsoft Foundry, OpenRouter ou Vercel AI Gateway. Une seule URL peut donc servir à la fois un Claude d’Anthropic, un GPT d’OpenAI et un Llama local qui tourne sur ta machine.
Pour les modèles locaux, Pangolin utilise son système de sites : tu installes un connecteur sur le réseau qui héberge le serveur de modèles, puis tu ajoutes des cibles sur le réseau du fournisseur. La passerelle atteint l’API par le tunnel, exactement comme une ressource HTTPS publique atteint une application interne. Le serveur de modèles reste sur ton réseau privé, protégé par le proxy inverse de Pangolin.
Des listes d’autorisation et de blocage sur chaque fournisseur, plus un choix hérité ou sélectif sur la ressource, décident quels modèles chaque passerelle expose. Tu peux donner à tes équipes l’accès à OpenAI et Anthropic, et réserver un ensemble plus restreint à des prestataires.
Source : Pangolin — capture de l’interface de configuration d’un fournisseur de modèle d’IA.
Public ou privé, avec ou sans clé
Une passerelle AI peut être publique ou privée. Une passerelle publique reçoit un nom de domaine complet : tes agents de code et tes clients IA, où qu’ils soient, appellent cette adresse et envoient une clé API virtuelle à chaque requête. Pangolin vérifie la clé, attribue l’appel à un utilisateur ou à une clé nommée, puis transmet au fournisseur choisi avec la vraie clé, qui ne quitte jamais Pangolin.
Une passerelle privée n’est accessible que depuis les appareils connectés au client Pangolin. Rien n’est publié sur Internet, et l’authentification se fait sans clé : c’est la session du client connecté qui sert de justificatif. Si le client Pangolin est déjà sur ta machine, tu n’as pas besoin de créer un nouveau secret pour Claude Code ou Codex. Certains agents exigent quand même un champ de clé : tu y mets la valeur littérale none, et la CLI Pangolin peut écrire la configuration à ta place avec des commandes comme pangolin configure claude ou pangolin configure codex.
Chaque utilisateur de l’organisation possède déjà une clé d’identité, unique à son compte. L’accès suit les utilisateurs et les rôles de la ressource, comme pour une ressource HTTPS publique. Pour les services, machines et agents partagés qui ne doivent pas dépendre des droits d’une personne, tu crées une clé manuelle, limitée aux passerelles publiques choisies.
Budgets, historique et analyse d’usage
Pangolin ajoute aussi un contrôle des coûts. Tu peux fixer un plafond en dollars ou en jetons sur un fournisseur, un modèle, une ressource, un rôle ou une clé API virtuelle. Pangolin vérifie chaque budget actif avant de transmettre une requête : si l’un d’eux a atteint son maximum, l’appel est bloqué. Les statistiques d’usage agrègent le coût, les jetons et le volume de requêtes selon ces mêmes dimensions, et les journaux de session conservent la question et la réponse de chaque appel, avec des filtres par fournisseur, modèle, utilisateur, clé et ressource.
C’est là que ça devient utile pour un usage perso ou une petite équipe : tu vois enfin qui consomme quoi, tu peux plafonner un agent de code qui part en vrille, et tu gardes une trace de ce qui a été demandé. Les journaux de session complets ne sont disponibles que dans Pangolin Cloud et l’édition Enterprise auto-hébergée, mais les budgets et les statistiques d’usage sont là pour tout le monde.
SSH, RDP et VNC gratuits dans la version communautaire
La version 1.22 ne s’arrête pas à l’IA. Les ressources SSH, RDP et VNC accessibles depuis le navigateur, introduites comme fonctions Enterprise dans la version 1.19, arrivent dans l’édition communautaire gratuite en tant que ressources publiques. Après authentification via Pangolin, tu peux ouvrir un terminal SSH interactif dans ton navigateur, accéder à une machine Windows par RDP ou te connecter à un bureau distant par VNC. Le RDP dans le navigateur gère aussi le presse-papiers et le transfert de fichiers.
Les ressources SSH et HTTPS privées rejoignent aussi la version communautaire. Avec le client Pangolin connecté, tu peux te connecter en SSH à des systèmes internes via le tunnel avec pangolin ssh, ou accéder à des applications web internes par des noms d’hôtes HTTPS disponibles uniquement sur le réseau privé Pangolin. Ces ressources utilisent les mêmes utilisateurs, rôles, connexion unique et politiques d’accès que les autres, ce qui évite d’exposer et de sécuriser chaque service séparément.
La version communautaire gagne aussi l’affichage de l’état des certificats TLS directement sur la page de chaque ressource, la possibilité d’envoyer des notifications de test lors de la configuration des alertes, et des étiquettes de ressources définissables via des modèles YAML ou des étiquettes de conteneur.
Ce que ça change pour toi
Si tu héberges déjà des services chez toi et que tu utilises des modèles d’IA, Pangolin 1.22 répond à un vrai besoin : ne plus éparpiller tes clés API dans des fichiers de configuration, et garder un contrôle central sur qui utilise quoi. Le fait que les modèles locaux soient traités comme des citoyens de première classe, au même niveau que les fournisseurs cloud, est un argument fort pour l’auto-hébergement.
Les limites restent à connaître. Les passerelles AI privées exigent les versions les plus récentes de tous les clients Pangolin, et le support de la passerelle n’a été implémenté que dans les versions de clients publiées après le 19 août 2026. La mise à jour demande aussi de vérifier la version du plugin Badger Traefik (v1.6.0 ou plus) et, pour les passerelles privées, de monter Gerbil à la version 1.5.0 manuellement. Comme toujours, sauvegarde ta configuration avant de mettre à jour.
Pangolin reste un outil de niche pour ceux qui veulent maîtriser leur accès distant, mais cette version le rend nettement plus attrayant : un portail unique pour tes IA, des accès distants gratuits, et un contrôle des coûts qui manque cruellement ailleurs. Si tu en as marre de jongler entre tes clés et tes adresses, c’est le genre de mise à jour qui mérite un essai.
Sources
L’annonce officielle de Pangolin 1.22 — le détail complet de l’AI Gateway, des budgets et des nouvelles ressources.
Le changelog GitHub de Pangolin 1.22.0 — la liste des changements et les précautions de mise à jour.
L’article de Linuxiac — la synthèse de la version et de ses nouveautés.
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Recherche, relecture et illustration assistées par IA. Le contenu reflète le travail éditorial de la rédaction.
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