Friendli × WorkDaddy : intégration fournisseur LLM (2026)

Faites de Friendli le moteur de votre équipe d’agents WorkDaddy : 6 modèles disponibles, fenêtres de contexte jusqu’à 1M tokens, connecté en minutes avec votre clé.

Friendli est l’un des 178 fournisseurs LLM pris en charge par la couche modèle de WorkDaddy en 2026, dans le groupe Clouds d’inférence. Le catalogue liste actuellement 6 modèles de Friendli : 6 avec raisonnement explicite, 1 avec entrée vision et 6 avec appels d’outils — la capacité qui compte le plus pour l’agentique. La plus grande fenêtre de contexte atteint 1M tokens.

En un coup d’œil

Modèles disponibles 6
Modèles de raisonnement 6
Modèles vision 1
Modèles avec appels d’outils 6
Fenêtre de contexte max 1M tokens
Point de terminaison API https://api.friendli.ai/serverless/v1
Variable de clé API FRIENDLI_TOKEN
Adaptateur SDK @ai-sdk/openai-compatible
Docs du fournisseur friendli.ai ↗

Pourquoi faire tourner les agents WorkDaddy sur Friendli en 2026

Appels d’outils, taille de contexte et coût décident de la qualité avec laquelle un fournisseur anime une équipe d’agents. Friendli apporte 6 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 1M tokens de contexte au sommet. WorkDaddy étant agnostique au modèle, routez le raisonnement lourd vers le plus fort modèle de Friendli et le travail de masse vers le moins cher.

Meilleurs modèles Friendli pour agents e-commerce (2026)

Les vaisseaux amiraux actuels de Friendli dans le catalogue WorkDaddy, du plus récent au plus ancien :

  • 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)

Comment connecter Friendli à WorkDaddy

WorkDaddy dialogue avec Friendli sur api.friendli.ai via l’adaptateur @ai-sdk/openai-compatible. Ajoutez votre identifiant (généralement FRIENDLI_TOKEN) dans Réglages → Modèles, choisissez un modèle par défaut, et chaque agent peut l’utiliser immédiatement.

Modèles phares

Modèle Contexte Raisonnement Sortie
GLM-5.2 1M Oui 2026-06-13
GLM-5.1 203K Oui 2026-04-07
Gemma 4 31B IT 262K Oui 2026-04-02
MiniMax-M2.5 197K Oui 2026-02-12
DeepSeek-V3.2 164K Oui 2025-12-01
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 262K Oui 2025-07-29

Comment ça marche

01

Connecter

Dans WorkDaddy, ouvrez Réglages → Modèles, choisissez Friendli et collez votre clé API (FRIENDLI_TOKEN). Pas de clé ? Commencez avec la passerelle gérée.

02

Mettre les agents au travail

Choisissez GLM-5.2 ou l’un des 6 modèles disponibles par défaut — les surcharges par agent adaptent le modèle à la tâche.

03

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 Friendli en 2026 ?

Oui — Friendli est un fournisseur LLM pris en charge avec 6 modèles au catalogue, connecté avec votre clé API via l’adaptateur @ai-sdk/openai-compatible.

Combien de modèles Friendli puis-je utiliser avec WorkDaddy ?

6 modèles sont listés pour Friendli, dont 6 modèles de raisonnement et 1 capables de vision.

Quelle fenêtre de contexte offrent les modèles Friendli ?

Jusqu’à 1M tokens sur le plus grand modèle — pertinent pour le travail boutique sur dépôt entier et les longs rapports analytics.

Friendli est-il le meilleur fournisseur LLM pour agents e-commerce ?

Cela dépend du mix de tâches — Friendli appartient au groupe Clouds d’inférence. 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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