302.AI × WorkDaddy : intégration fournisseur LLM (2026)
Faites de 302.AI le moteur de votre équipe d’agents WorkDaddy : 97 modèles disponibles, fenêtres de contexte jusqu’à 2M tokens, connecté en minutes avec votre clé.
302.AI est l’un des 178 fournisseurs LLM pris en charge par la couche modèle de WorkDaddy en 2026, dans le groupe Agrégateurs & passerelles. Le catalogue liste actuellement 97 modèles de 302.AI : 52 avec raisonnement explicite, 66 avec entrée vision et 92 avec appels d’outils — la capacité qui compte le plus pour l’agentique. La plus grande fenêtre de contexte atteint 2M tokens.
En un coup d’œil
| Modèles disponibles | 97 |
|---|---|
| Modèles de raisonnement | 52 |
| Modèles vision | 66 |
| Modèles avec appels d’outils | 92 |
| Fenêtre de contexte max | 2M tokens |
| Point de terminaison API | https://api.302.ai/v1 |
| Variable de clé API | 302AI_API_KEY |
| Adaptateur SDK | @ai-sdk/openai-compatible |
| Docs du fournisseur | doc.302.ai ↗ |
Pourquoi faire tourner les agents WorkDaddy sur 302.AI en 2026
Appels d’outils, taille de contexte et coût décident de la qualité avec laquelle un fournisseur anime une équipe d’agents. 302.AI apporte 92 modèles à appels d’outils à WorkDaddy — de quoi alimenter la boucle complète d’éditions boutique, de requêtes analytics et de production de contenu — avec 2M tokens de contexte au sommet. WorkDaddy étant agnostique au modèle, routez le raisonnement lourd vers le plus fort modèle de 302.AI et le travail de masse vers le moins cher.
Meilleurs modèles 302.AI pour agents e-commerce (2026)
Les vaisseaux amiraux actuels de 302.AI dans le catalogue WorkDaddy, du plus récent au plus ancien :
claude-opus-4-7 — Flagship Claude model for deep reasoning, coding, and long-horizon agents (1M context)
glm-5.1 — Flagship GLM model for hybrid reasoning, coding, and agentic engineering (200K context)
GLM-5V-Turbo — GLM vision model for visual reasoning, documents, and multimodal agents (200K context)
MiniMax-M2.7 — MiniMax model for chat, coding, office work, and agentic tasks (205K context)
gpt-5.4-nano — Compact GPT model for low-latency assistance and high-volume workloads (400K context)
gpt-5.4-mini — Compact GPT model for low-latency assistance and high-volume workloads (400K context)
Comment connecter 302.AI à WorkDaddy
WorkDaddy dialogue avec 302.AI sur api.302.ai via l’adaptateur @ai-sdk/openai-compatible. Ajoutez votre identifiant (généralement 302AI_API_KEY) dans Réglages → Modèles, choisissez un modèle par défaut, et chaque agent peut l’utiliser immédiatement.
Modèles phares
| Modèle | Contexte | Raisonnement | Sortie |
|---|---|---|---|
| claude-opus-4-7 | 1M | Oui | 2026-04-17 |
| glm-5.1 | 200K | Oui | 2026-04-10 |
| GLM-5V-Turbo | 200K | Oui | 2026-04-02 |
| MiniMax-M2.7 | 205K | Non | 2026-03-19 |
| gpt-5.4-nano | 400K | Oui | 2026-03-19 |
| gpt-5.4-mini | 400K | Oui | 2026-03-19 |
Comment ça marche
Connecter
Dans WorkDaddy, ouvrez Réglages → Modèles, choisissez 302.AI et collez votre clé API (302AI_API_KEY). Pas de clé ? Commencez avec la passerelle gérée.
Mettre les agents au travail
Choisissez claude-opus-4-7 ou l’un des 97 modèles disponibles par défaut — les surcharges par agent adaptent le modèle à la tâche.
Relire et valider
La sortie des agents reste en brouillon d’abord quel que soit le modèle : relisez les diffs et validez les actions comme d’habitude.
Questions fréquentes
WorkDaddy prend-il en charge 302.AI en 2026 ?
Oui — 302.AI est un fournisseur LLM pris en charge avec 97 modèles au catalogue, connecté avec votre clé API via l’adaptateur @ai-sdk/openai-compatible.
Combien de modèles 302.AI puis-je utiliser avec WorkDaddy ?
97 modèles sont listés pour 302.AI, dont 52 modèles de raisonnement et 66 capables de vision.
Quelle fenêtre de contexte offrent les modèles 302.AI ?
Jusqu’à 2M tokens sur le plus grand modèle — pertinent pour le travail boutique sur dépôt entier et les longs rapports analytics.
302.AI est-il le meilleur fournisseur LLM pour agents e-commerce ?
Cela dépend du mix de tâches — 302.AI appartient au groupe Agrégateurs & passerelles. WorkDaddy étant agnostique au modèle, la réponse pragmatique en 2026 est de combiner les fournisseurs et de router chaque tâche vers le modèle le plus adapté.
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