Friendli × WorkDaddy: integración de proveedor LLM (2026)
Convierte Friendli en el motor de tu equipo de agentes WorkDaddy: 6 modelos disponibles, ventanas de contexto de hasta 1M tokens, conectado en minutos con tu propia clave.
Friendli es uno de los 178 proveedores LLM compatibles con la capa de modelos de WorkDaddy en 2026, del grupo Nubes de inferencia. El catálogo lista 6 modelos de Friendli: 6 con razonamiento explícito, 1 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 1M tokens.
De un vistazo
| Modelos disponibles | 6 |
|---|---|
| Modelos de razonamiento | 6 |
| Modelos con visión | 1 |
| Modelos con llamadas a herramientas | 6 |
| Mayor ventana de contexto | 1M tokens |
| Endpoint de API | https://api.friendli.ai/serverless/v1 |
| Variable de clave API | FRIENDLI_TOKEN |
| Adaptador SDK | @ai-sdk/openai-compatible |
| Documentación del proveedor | friendli.ai ↗ |
Por qué ejecutar los agentes de WorkDaddy con Friendli en 2026
Las llamadas a herramientas, el tamaño de contexto y el coste deciden lo bien que un proveedor impulsa un equipo de agentes. Friendli 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 1M tokens de contexto. Como WorkDaddy es agnóstico al modelo, puedes enrutar el razonamiento pesado al modelo más fuerte de Friendli y el trabajo masivo al más barato.
Mejores modelos de Friendli para agentes de e-commerce (2026)
Los buques insignia actuales de Friendli en el catálogo de WorkDaddy, primero los más nuevos:
GLM-5.2 — Open flagship GLM for long-horizon coding agents and million-token context work (1M context)
GLM-5.1 — Strong GLM coding model for agentic engineering, terminals, and repository generation (203K context)
Gemma 4 31B IT — Largest Gemma 4 instruction model for open, self-hosted chat and reasoning (262K context)
MiniMax-M2.5 — Prior MiniMax coding model for agent workflows, office edits, and automation (197K context)
DeepSeek-V3.2 — DeepSeek chat model for instruction following, coding, and analysis (164K context)
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 — Large open Qwen MoE for multilingual reasoning, coding, and tool use (262K context)
Cómo conectar Friendli a WorkDaddy
WorkDaddy habla con Friendli en api.friendli.ai mediante el adaptador @ai-sdk/openai-compatible. Añade tu credencial (normalmente FRIENDLI_TOKEN) en Ajustes → Modelos, elige un modelo por defecto y todos los agentes podrán usarlo de inmediato.
Modelos destacados
| Modelo | Contexto | Razonamiento | Lanzamiento |
|---|---|---|---|
| GLM-5.2 | 1M | Sí | 2026-06-13 |
| GLM-5.1 | 203K | Sí | 2026-04-07 |
| Gemma 4 31B IT | 262K | Sí | 2026-04-02 |
| MiniMax-M2.5 | 197K | Sí | 2026-02-12 |
| DeepSeek-V3.2 | 164K | Sí | 2025-12-01 |
| Qwen3 235B A22B Instruct 2507 | 262K | Sí | 2025-07-29 |
Cómo funciona
Conectar
En WorkDaddy, abre Ajustes → Modelos, elige Friendli y pega tu clave API (FRIENDLI_TOKEN). ¿Sin clave? Empieza con la pasarela gestionada.
Poner a trabajar a los agentes
Elige GLM-5.2 o cualquiera de los 6 modelos disponibles como predeterminado — las anulaciones por agente ajustan el modelo a la tarea.
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 Friendli en 2026?
Sí — Friendli 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 Friendli puedo usar con WorkDaddy?
Hay 6 modelos listados para Friendli, incluidos 6 de razonamiento y 1 con visión.
¿Qué ventana de contexto ofrecen los modelos de Friendli?
Hasta 1M tokens en el modelo más grande — relevante para trabajar sobre el repositorio completo de la tienda y para informes largos de analítica.
¿Es Friendli el mejor proveedor LLM para agentes de e-commerce?
Depende de la mezcla de tareas — Friendli pertenece al grupo Nubes de inferencia. 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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