FastRouter × WorkDaddy: LLM-Anbieter-Integration (2026)

FastRouter als Motor Ihres WorkDaddy-Agenten-Teams: 47 verfügbare Modelle, Kontextfenster bis 1.1M Tokens, in Minuten mit eigenem Schlüssel verbunden.

FastRouter ist einer von 178 LLM-Anbietern, die WorkDaddys Modellebene 2026 unterstützt, in der Gruppe Aggregatoren & Gateways. Der Katalog listet aktuell 47 Modelle von FastRouter: 33 mit explizitem Reasoning, 32 mit Vision-Eingabe und 34 mit Tool-Aufrufen — der wichtigsten Fähigkeit für Agentenarbeit. Das größte Kontextfenster erreicht 1.1M Tokens.

Auf einen Blick

Verfügbare Modelle 47
Reasoning-Modelle 33
Vision-Modelle 32
Modelle mit Tool-Aufrufen 34
Größtes Kontextfenster 1.1M tokens
API-Endpunkt https://go.fastrouter.ai/api/v1
API-Schlüssel-Variable FASTROUTER_API_KEY
SDK-Adapter @ai-sdk/openai-compatible
Anbieter-Doku fastrouter.ai ↗

Warum WorkDaddy-Agenten 2026 auf FastRouter laufen lassen

Tool-Aufrufe, Kontextgröße und Kosten entscheiden, wie gut ein Anbieter ein Agenten-Team antreibt. FastRouter bringt 34 Tool-fähige Modelle in WorkDaddy — genug für den kompletten Loop aus Shop-Änderungen, Analytics-Abfragen und Content-Produktion — mit bis zu 1.1M Tokens Kontext für Codebase- und Langbericht-Arbeit. Da WorkDaddy modellagnostisch ist, können Sie schweres Reasoning zum stärksten FastRouter-Modell routen und Massenarbeit zum günstigsten.

Beste FastRouter-Modelle für E-Commerce-Agenten (2026)

Die aktuellen Flaggschiffe von FastRouter im WorkDaddy-Katalog, neueste zuerst:

  • Claude Opus 4.8 — Top Claude Opus tier for the hardest reasoning, coding, and long-horizon agents (1M context)

  • Gemini 3.5 Flash — Fast Gemini model balancing multimodal reasoning, tool use, and cost (1M context)

  • Veo 3.1 Fast — Video model for prompt-guided generation, editing, and motion workflows (400K context)

  • Veo 3.1 Lite — Video model for prompt-guided generation, editing, and motion workflows (400K context)

  • Veo 3.1 — Video model for prompt-guided generation, editing, and motion workflows (400K context)

  • DeepSeek V4 Pro — Open MoE flagship with million-token context for coding and long agent runs (1M context)

So verbinden Sie FastRouter mit WorkDaddy

WorkDaddy spricht mit FastRouter unter go.fastrouter.ai über den @ai-sdk/openai-compatible-Adapter. Fügen Sie Ihre Zugangsdaten (üblicherweise FASTROUTER_API_KEY) unter Einstellungen → Modelle hinzu, wählen Sie ein Standardmodell — und jeder Agent kann es sofort nutzen.

Wichtige Modelle

Modell Kontext Reasoning Veröffentlicht
Claude Opus 4.8 1M Ja 2026-05-28
Gemini 3.5 Flash 1M Ja 2026-05-19
Veo 3.1 Fast 400K Nein 2026-05-01
Veo 3.1 Lite 400K Nein 2026-05-01
Veo 3.1 400K Nein 2026-05-01
DeepSeek V4 Pro 1M Ja 2026-04-24

So funktioniert es

01

Verbinden

Öffnen Sie in WorkDaddy Einstellungen → Modelle, wählen Sie FastRouter und fügen Sie Ihren API-Schlüssel (FASTROUTER_API_KEY) ein. Kein Schlüssel? Starten Sie mit dem verwalteten Gateway.

02

Agenten arbeiten lassen

Setzen Sie Claude Opus 4.8 oder eines der 47 verfügbaren Modelle als Standard — Überschreibungen pro Agent passen Modell an Aufgabe an.

03

Prüfen und freigeben

Agenten-Output bleibt unabhängig vom Modell entwurfsbasiert: Diffs prüfen und Aktionen freigeben wie gewohnt.

Häufige Fragen

Unterstützt WorkDaddy FastRouter in 2026?

Ja — FastRouter ist ein unterstützter LLM-Anbieter mit 47 Modellen im WorkDaddy-Katalog, verbunden mit eigenem API-Schlüssel über den @ai-sdk/openai-compatible-Adapter.

Wie viele FastRouter-Modelle kann ich mit WorkDaddy nutzen?

47 Modelle sind für FastRouter gelistet, darunter 33 Reasoning- und 32 Vision-fähige Modelle.

Welches Kontextfenster bieten FastRouter-Modelle?

Bis zu 1.1M Tokens beim größten Modell — relevant für Ganz-Repository-Arbeit am Shop und lange Analytics-Berichte.

Ist FastRouter der beste LLM-Anbieter für E-Commerce-Agenten?

Das hängt vom Aufgabenmix ab — FastRouter gehört zur Gruppe Aggregatoren & Gateways. WorkDaddy ist modellagnostisch; die praktische Antwort 2026 lautet: Anbieter kombinieren und jede Aufgabe zum passenden Modell routen.

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