AKI.IO × WorkDaddy: integración de proveedor LLM (2026)

Convierte AKI.IO en el motor de tu equipo de agentes WorkDaddy: 6 modelos disponibles, ventanas de contexto de hasta 262K tokens, conectado en minutos con tu propia clave.

AKI.IO es uno de los 178 proveedores LLM compatibles con la capa de modelos de WorkDaddy en 2026, del grupo Más proveedores. El catálogo lista 6 modelos de AKI.IO: 6 con razonamiento explícito, 4 con entrada de visión y 6 con llamadas a herramientas — la capacidad que más importa para el trabajo agéntico. La mayor ventana de contexto alcanza 262K tokens.

De un vistazo

Modelos disponibles 6
Modelos de razonamiento 6
Modelos con visión 4
Modelos con llamadas a herramientas 6
Mayor ventana de contexto 262K tokens
Endpoint de API https://aki.io/v1
Variable de clave API AKI_IO_API_KEY
Adaptador SDK @ai-sdk/openai-compatible
Documentación del proveedor aki.io ↗

Por qué ejecutar los agentes de WorkDaddy con AKI.IO en 2026

Las llamadas a herramientas, el tamaño de contexto y el coste deciden lo bien que un proveedor impulsa un equipo de agentes. AKI.IO aporta 6 modelos con llamadas a herramientas a WorkDaddy — suficiente para el ciclo completo de ediciones de tienda, consultas de analítica y producción de contenido — con hasta 262K tokens de contexto. Como WorkDaddy es agnóstico al modelo, puedes enrutar el razonamiento pesado al modelo más fuerte de AKI.IO y el trabajo masivo al más barato.

Mejores modelos de AKI.IO para agentes de e-commerce (2026)

Los buques insignia actuales de AKI.IO en el catálogo de WorkDaddy, primero los más nuevos:

  • Kimi K2.7 Code — Coding-focused Kimi model, stronger on long-horizon repo work with less overthinking (262K context)

  • Qwen3.6 35B-A3B — Open multimodal Qwen MoE for local agents that need vision, audio, and code (256K context)

  • Gemma 4 26B A4B IT — Open Gemma instruction model for efficient chat and self-hosted deployments (256K context)

  • Mistral Small 4 — Fast Mistral production model for chat, extraction, and cost-sensitive agents (262K context)

  • MiniMax-M2.5 — Prior MiniMax coding model for agent workflows, office edits, and automation (197K context)

  • GPT OSS 120B — Open GPT reasoning model for self-hosted agents and controllable deployments (128K context)

Cómo conectar AKI.IO a WorkDaddy

WorkDaddy habla con AKI.IO en aki.io mediante el adaptador @ai-sdk/openai-compatible. Añade tu credencial (normalmente AKI_IO_API_KEY) en Ajustes → Modelos, elige un modelo por defecto y todos los agentes podrán usarlo de inmediato.

Modelos destacados

Modelo Contexto Razonamiento Lanzamiento
Kimi K2.7 Code 262K Sí 2026-06-12
Qwen3.6 35B-A3B 256K Sí 2026-04-17
Gemma 4 26B A4B IT 256K Sí 2026-04-02
Mistral Small 4 262K Sí 2026-03-16
MiniMax-M2.5 197K Sí 2026-02-12
GPT OSS 120B 128K Sí 2025-08-05

Cómo funciona

01

Conectar

En WorkDaddy, abre Ajustes → Modelos, elige AKI.IO y pega tu clave API (AKI_IO_API_KEY). ¿Sin clave? Empieza con la pasarela gestionada.

02

Poner a trabajar a los agentes

Elige Kimi K2.7 Code o cualquiera de los 6 modelos disponibles como predeterminado — las anulaciones por agente ajustan el modelo a la tarea.

03

Revisar y aprobar

La salida del agente sigue siendo borrador primero sea cual sea el modelo: revisa los diffs y aprueba las acciones como siempre.

Preguntas frecuentes

¿WorkDaddy admite AKI.IO en 2026?

Sí — AKI.IO es un proveedor LLM compatible con 6 modelos en el catálogo de WorkDaddy, conectado con tu clave API mediante el adaptador @ai-sdk/openai-compatible.

¿Cuántos modelos de AKI.IO puedo usar con WorkDaddy?

Hay 6 modelos listados para AKI.IO, incluidos 6 de razonamiento y 4 con visión.

¿Qué ventana de contexto ofrecen los modelos de AKI.IO?

Hasta 262K tokens en el modelo más grande — relevante para trabajar sobre el repositorio completo de la tienda y para informes largos de analítica.

¿Es AKI.IO el mejor proveedor LLM para agentes de e-commerce?

Depende de la mezcla de tareas — AKI.IO pertenece al grupo Más proveedores. Como WorkDaddy es agnóstico al modelo, la respuesta práctica en 2026 es combinar proveedores y enrutar cada tarea al modelo que mejor encaje.

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