Deep Infra × WorkDaddy: LLM-Anbieter-Integration (2026)
Deep Infra als Motor Ihres WorkDaddy-Agenten-Teams: 47 verfügbare Modelle, Kontextfenster bis 1M Tokens, in Minuten mit eigenem Schlüssel verbunden.
Deep Infra ist einer von 178 LLM-Anbietern, die WorkDaddys Modellebene 2026 unterstützt, in der Gruppe Inferenz-Clouds. Der Katalog listet aktuell 47 Modelle von Deep Infra: 40 mit explizitem Reasoning, 22 mit Vision-Eingabe und 46 mit Tool-Aufrufen — der wichtigsten Fähigkeit für Agentenarbeit. Das größte Kontextfenster erreicht 1M Tokens.
Auf einen Blick
| Verfügbare Modelle | 47 |
|---|---|
| Reasoning-Modelle | 40 |
| Vision-Modelle | 22 |
| Modelle mit Tool-Aufrufen | 46 |
| Größtes Kontextfenster | 1M tokens |
| API-Schlüssel-Variable | DEEPINFRA_API_KEY |
| SDK-Adapter | @ai-sdk/deepinfra |
| Anbieter-Doku | deepinfra.com ↗ |
Warum WorkDaddy-Agenten 2026 auf Deep Infra laufen lassen
Tool-Aufrufe, Kontextgröße und Kosten entscheiden, wie gut ein Anbieter ein Agenten-Team antreibt. Deep Infra bringt 46 Tool-fähige Modelle in WorkDaddy — genug für den kompletten Loop aus Shop-Änderungen, Analytics-Abfragen und Content-Produktion — mit bis zu 1M Tokens Kontext für Codebase- und Langbericht-Arbeit. Da WorkDaddy modellagnostisch ist, können Sie schweres Reasoning zum stärksten Deep Infra-Modell routen und Massenarbeit zum günstigsten.
Beste Deep Infra-Modelle für E-Commerce-Agenten (2026)
Die aktuellen Flaggschiffe von Deep Infra im WorkDaddy-Katalog, neueste zuerst:
DeepSeek V4 Flash 0731 — Official DeepSeek V4 Flash release with enhanced agentic capabilities and integrated DSpark speculative decoding (1M context)
Inkling Small — Multimodal MoE reasoning model (276B total, 12B active) for text, image, and audio (524K context)
Kimi K3 — Multimodal Kimi model with 1M context and toggleable max-effort thinking for long-horizon agent work (1M context)
Inkling — Multimodal MoE reasoning model (975B total, 41B active) for text, image, and audio (524K context)
Hy3 — Tencent Hy reasoning model for coding, instruction following, and agent tasks (262K context)
GLM-5.2 — Open flagship GLM for long-horizon coding agents and million-token context work (1M context)
So verbinden Sie Deep Infra mit WorkDaddy
WorkDaddy spricht mit Deep Infra unter — über den @ai-sdk/deepinfra-Adapter. Fügen Sie Ihre Zugangsdaten (üblicherweise DEEPINFRA_API_KEY) unter Einstellungen → Modelle hinzu, wählen Sie ein Standardmodell — und jeder Agent kann es sofort nutzen.
Wichtige Modelle
| Modell | Kontext | Reasoning | Veröffentlicht |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 1M | Ja | 2026-07-31 |
| Inkling Small | 524K | Ja | 2026-07-30 |
| Kimi K3 | 1M | Ja | 2026-07-16 |
| Inkling | 524K | Ja | 2026-07-15 |
| Hy3 | 262K | Ja | 2026-07-06 |
| GLM-5.2 | 1M | Ja | 2026-06-13 |
So funktioniert es
Verbinden
Öffnen Sie in WorkDaddy Einstellungen → Modelle, wählen Sie Deep Infra und fügen Sie Ihren API-Schlüssel (DEEPINFRA_API_KEY) ein. Kein Schlüssel? Starten Sie mit dem verwalteten Gateway.
Agenten arbeiten lassen
Setzen Sie DeepSeek V4 Flash 0731 oder eines der 47 verfügbaren Modelle als Standard — Überschreibungen pro Agent passen Modell an Aufgabe an.
Prüfen und freigeben
Agenten-Output bleibt unabhängig vom Modell entwurfsbasiert: Diffs prüfen und Aktionen freigeben wie gewohnt.
Häufige Fragen
Unterstützt WorkDaddy Deep Infra in 2026?
Ja — Deep Infra ist ein unterstützter LLM-Anbieter mit 47 Modellen im WorkDaddy-Katalog, verbunden mit eigenem API-Schlüssel über den @ai-sdk/deepinfra-Adapter.
Wie viele Deep Infra-Modelle kann ich mit WorkDaddy nutzen?
47 Modelle sind für Deep Infra gelistet, darunter 40 Reasoning- und 22 Vision-fähige Modelle.
Welches Kontextfenster bieten Deep Infra-Modelle?
Bis zu 1M Tokens beim größten Modell — relevant für Ganz-Repository-Arbeit am Shop und lange Analytics-Berichte.
Ist Deep Infra der beste LLM-Anbieter für E-Commerce-Agenten?
Das hängt vom Aufgabenmix ab — Deep Infra gehört zur Gruppe Inferenz-Clouds. WorkDaddy ist modellagnostisch; die praktische Antwort 2026 lautet: Anbieter kombinieren und jede Aufgabe zum passenden Modell routen.
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