LLMTR × WorkDaddy : intégration fournisseur LLM (2026)
Faites de LLMTR le moteur de votre équipe d’agents WorkDaddy : 6 modèles disponibles, fenêtres de contexte jusqu’à 128K tokens, connecté en minutes avec votre clé.
LLMTR est l’un des 178 fournisseurs LLM pris en charge par la couche modèle de WorkDaddy en 2026, dans le groupe Autres fournisseurs. Le catalogue liste actuellement 6 modèles de LLMTR : 1 avec raisonnement explicite, 2 avec entrée vision et 1 avec appels d’outils — la capacité qui compte le plus pour l’agentique. La plus grande fenêtre de contexte atteint 128K tokens.
En un coup d’œil
| Modèles disponibles | 6 |
|---|---|
| Modèles de raisonnement | 1 |
| Modèles vision | 2 |
| Modèles avec appels d’outils | 1 |
| Fenêtre de contexte max | 128K tokens |
| Point de terminaison API | https://llmtr.com/v1 |
| Variable de clé API | LLMTR_API_KEY |
| Adaptateur SDK | @ai-sdk/openai-compatible |
| Docs du fournisseur | llmtr.com ↗ |
Pourquoi faire tourner les agents WorkDaddy sur LLMTR en 2026
Appels d’outils, taille de contexte et coût décident de la qualité avec laquelle un fournisseur anime une équipe d’agents. LLMTR apporte 1 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 128K tokens de contexte au sommet. WorkDaddy étant agnostique au modèle, routez le raisonnement lourd vers le plus fort modèle de LLMTR et le travail de masse vers le moins cher.
Meilleurs modèles LLMTR pour agents e-commerce (2026)
Les vaisseaux amiraux actuels de LLMTR dans le catalogue WorkDaddy, du plus récent au plus ancien :
Trendyol 7B — Qwen instruction model for multilingual chat, reasoning, and tool use (33K context)
Magibu 11B v8 — General-purpose chat model for instruction following, writing, and analysis (8K context)
Sincap — General-purpose chat model for instruction following, writing, and analysis (128K context)
MedGemma 4B — Multimodal model for analyzing text, images, documents, and rich media (8K context)
Gemma 4 — Open Gemma instruction model for efficient chat and self-hosted deployments (33K context)
Qwen3.6 35B-A3B — Open multimodal Qwen MoE for local agents that need vision, audio, and code (16K context)
Comment connecter LLMTR à WorkDaddy
WorkDaddy dialogue avec LLMTR sur llmtr.com via l’adaptateur @ai-sdk/openai-compatible. Ajoutez votre identifiant (généralement LLMTR_API_KEY) dans Réglages → Modèles, choisissez un modèle par défaut, et chaque agent peut l’utiliser immédiatement.
Modèles phares
| Modèle | Contexte | Raisonnement | Sortie |
|---|---|---|---|
| Trendyol 7B | 33K | Non | 2026-06-06 |
| Magibu 11B v8 | 8K | Non | 2026-06-05 |
| Sincap | 128K | Non | 2026-05-05 |
| MedGemma 4B | 8K | Non | 2026-04-26 |
| Gemma 4 | 33K | Non | 2026-04-22 |
| Qwen3.6 35B-A3B | 16K | Oui | 2026-04-17 |
Comment ça marche
Connecter
Dans WorkDaddy, ouvrez Réglages → Modèles, choisissez LLMTR et collez votre clé API (LLMTR_API_KEY). Pas de clé ? Commencez avec la passerelle gérée.
Mettre les agents au travail
Choisissez Trendyol 7B ou l’un des 6 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 LLMTR en 2026 ?
Oui — LLMTR 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 LLMTR puis-je utiliser avec WorkDaddy ?
6 modèles sont listés pour LLMTR, dont 1 modèles de raisonnement et 2 capables de vision.
Quelle fenêtre de contexte offrent les modèles LLMTR ?
Jusqu’à 128K tokens sur le plus grand modèle — pertinent pour le travail boutique sur dépôt entier et les longs rapports analytics.
LLMTR est-il le meilleur fournisseur LLM pour agents e-commerce ?
Cela dépend du mix de tâches — LLMTR appartient au groupe Autres fournisseurs. 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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