Z.AI × WorkDaddy: integración de proveedor LLM (2026)
Convierte Z.AI en el motor de tu equipo de agentes WorkDaddy: 14 modelos disponibles, ventanas de contexto de hasta 1M tokens, conectado en minutos con tu propia clave.
Z.AI es uno de los 178 proveedores LLM compatibles con la capa de modelos de WorkDaddy en 2026, del grupo Proveedores chinos. El catálogo lista 14 modelos de Z.AI: 14 con razonamiento explícito, 3 con entrada de visión y 14 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 | 14 |
|---|---|
| Modelos de razonamiento | 14 |
| Modelos con visión | 3 |
| Modelos con llamadas a herramientas | 14 |
| Mayor ventana de contexto | 1M tokens |
| Endpoint de API | https://api.z.ai/api/paas/v4 |
| Variable de clave API | ZHIPU_API_KEY |
| Adaptador SDK | @ai-sdk/openai-compatible |
| Documentación del proveedor | docs.z.ai ↗ |
Por qué ejecutar los agentes de WorkDaddy con Z.AI en 2026
Las llamadas a herramientas, el tamaño de contexto y el coste deciden lo bien que un proveedor impulsa un equipo de agentes. Z.AI aporta 14 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 Z.AI y el trabajo masivo al más barato.
Mejores modelos de Z.AI para agentes de e-commerce (2026)
Los buques insignia actuales de Z.AI 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 (200K context)
GLM-5V-Turbo — Fast GLM vision model for screenshots, documents, and multimodal agent tasks (200K context)
GLM-5-Turbo — Faster GLM-5 lane for coding agents that need lower latency (200K context)
GLM-5 — General GLM flagship for coding, analysis, and tool-heavy engineering workflows (205K context)
GLM-4.7-Flash — Budget GLM lane for fast coding help, routing, and everyday automation (200K context)
Cómo conectar Z.AI a WorkDaddy
WorkDaddy habla con Z.AI en api.z.ai mediante el adaptador @ai-sdk/openai-compatible. Añade tu credencial (normalmente ZHIPU_API_KEY) 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 | 200K | Sí | 2026-04-07 |
| GLM-5V-Turbo | 200K | Sí | 2026-04-01 |
| GLM-5-Turbo | 200K | Sí | 2026-03-16 |
| GLM-5 | 205K | Sí | 2026-02-12 |
| GLM-4.7-Flash | 200K | Sí | 2026-01-19 |
Cómo funciona
Conectar
En WorkDaddy, abre Ajustes → Modelos, elige Z.AI y pega tu clave API (ZHIPU_API_KEY). ¿Sin clave? Empieza con la pasarela gestionada.
Poner a trabajar a los agentes
Elige GLM-5.2 o cualquiera de los 14 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 Z.AI en 2026?
Sí — Z.AI es un proveedor LLM compatible con 14 modelos en el catálogo de WorkDaddy, conectado con tu clave API mediante el adaptador @ai-sdk/openai-compatible.
¿Cuántos modelos de Z.AI puedo usar con WorkDaddy?
Hay 14 modelos listados para Z.AI, incluidos 14 de razonamiento y 3 con visión.
¿Qué ventana de contexto ofrecen los modelos de Z.AI?
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 Z.AI el mejor proveedor LLM para agentes de e-commerce?
Depende de la mezcla de tareas — Z.AI pertenece al grupo Proveedores chinos. 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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