InferX × WorkDaddy: LLM-Anbieter-Integration (2026)
InferX als Motor Ihres WorkDaddy-Agenten-Teams: 6 verfügbare Modelle, Kontextfenster bis 1M Tokens, in Minuten mit eigenem Schlüssel verbunden.
InferX ist einer von 178 LLM-Anbietern, die WorkDaddys Modellebene 2026 unterstützt, in der Gruppe Weitere Anbieter. Der Katalog listet aktuell 6 Modelle von InferX: 4 mit explizitem Reasoning, 4 mit Vision-Eingabe und 6 mit Tool-Aufrufen — der wichtigsten Fähigkeit für Agentenarbeit. Das größte Kontextfenster erreicht 1M Tokens.
Auf einen Blick
| Verfügbare Modelle | 6 |
|---|---|
| Reasoning-Modelle | 4 |
| Vision-Modelle | 4 |
| Modelle mit Tool-Aufrufen | 6 |
| Größtes Kontextfenster | 1M tokens |
| API-Endpunkt | https://model.inferx.net/endpoints/v1 |
| API-Schlüssel-Variable | INFERX_API_KEY |
| SDK-Adapter | @ai-sdk/openai-compatible |
| Anbieter-Doku | model.inferx.net ↗ |
Warum WorkDaddy-Agenten 2026 auf InferX laufen lassen
Tool-Aufrufe, Kontextgröße und Kosten entscheiden, wie gut ein Anbieter ein Agenten-Team antreibt. InferX bringt 6 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 InferX-Modell routen und Massenarbeit zum günstigsten.
Beste InferX-Modelle für E-Commerce-Agenten (2026)
Die aktuellen Flaggschiffe von InferX im WorkDaddy-Katalog, neueste zuerst:
Qwen3.6 27B FP8 — Qwen vision-language model for visual reasoning, documents, and agent tasks (262K context)
Qwen3.6 35B A3B FP8 — Open multimodal Qwen MoE for local agents that need vision, audio, and code (262K context)
Gemma 4 31B IT FP8 — Largest Gemma 4 instruction model for open, self-hosted chat and reasoning (262K context)
Qwen3.5 122B A10B NVFP4 — Qwen vision-language model for visual reasoning, documents, and agent tasks (256K context)
Qwen3 Coder Next FP8 1M — Qwen coding model for software agents, repository edits, and code reasoning (1M context)
Qwen3 Coder Next FP8 — Qwen coding model for software agents, repository edits, and code reasoning (256K context)
So verbinden Sie InferX mit WorkDaddy
WorkDaddy spricht mit InferX unter model.inferx.net über den @ai-sdk/openai-compatible-Adapter. Fügen Sie Ihre Zugangsdaten (üblicherweise INFERX_API_KEY) unter Einstellungen → Modelle hinzu, wählen Sie ein Standardmodell — und jeder Agent kann es sofort nutzen.
Wichtige Modelle
| Modell | Kontext | Reasoning | Veröffentlicht |
|---|---|---|---|
| Qwen3.6 27B FP8 | 262K | Ja | 2026-04-22 |
| Qwen3.6 35B A3B FP8 | 262K | Ja | 2026-04-17 |
| Gemma 4 31B IT FP8 | 262K | Ja | 2026-04-02 |
| Qwen3.5 122B A10B NVFP4 | 256K | Ja | 2026-02-23 |
| Qwen3 Coder Next FP8 1M | 1M | Nein | 2026-02-03 |
| Qwen3 Coder Next FP8 | 256K | Nein | 2026-02-03 |
So funktioniert es
Verbinden
Öffnen Sie in WorkDaddy Einstellungen → Modelle, wählen Sie InferX und fügen Sie Ihren API-Schlüssel (INFERX_API_KEY) ein. Kein Schlüssel? Starten Sie mit dem verwalteten Gateway.
Agenten arbeiten lassen
Setzen Sie Qwen3.6 27B FP8 oder eines der 6 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 InferX in 2026?
Ja — InferX ist ein unterstützter LLM-Anbieter mit 6 Modellen im WorkDaddy-Katalog, verbunden mit eigenem API-Schlüssel über den @ai-sdk/openai-compatible-Adapter.
Wie viele InferX-Modelle kann ich mit WorkDaddy nutzen?
6 Modelle sind für InferX gelistet, darunter 4 Reasoning- und 4 Vision-fähige Modelle.
Welches Kontextfenster bieten InferX-Modelle?
Bis zu 1M Tokens beim größten Modell — relevant für Ganz-Repository-Arbeit am Shop und lange Analytics-Berichte.
Ist InferX der beste LLM-Anbieter für E-Commerce-Agenten?
Das hängt vom Aufgabenmix ab — InferX gehört zur Gruppe Weitere Anbieter. WorkDaddy ist modellagnostisch; die praktische Antwort 2026 lautet: Anbieter kombinieren und jede Aufgabe zum passenden Modell routen.
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