Wafer × WorkDaddy : intégration fournisseur LLM (2026)
Faites de Wafer le moteur de votre équipe d’agents WorkDaddy : 5 modèles disponibles, fenêtres de contexte jusqu’à 1M tokens, connecté en minutes avec votre clé.
Wafer 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 5 modèles de Wafer : 5 avec raisonnement explicite, 2 avec entrée vision et 5 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 | 5 |
|---|---|
| Modèles de raisonnement | 5 |
| Modèles vision | 2 |
| Modèles avec appels d’outils | 5 |
| Fenêtre de contexte max | 1M tokens |
| Point de terminaison API | https://pass.wafer.ai/v1 |
| Variable de clé API | WAFER_API_KEY |
| Adaptateur SDK | @ai-sdk/openai-compatible |
| Docs du fournisseur | docs.wafer.ai ↗ |
Pourquoi faire tourner les agents WorkDaddy sur Wafer en 2026
Appels d’outils, taille de contexte et coût décident de la qualité avec laquelle un fournisseur anime une équipe d’agents. Wafer apporte 5 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 Wafer et le travail de masse vers le moins cher.
Meilleurs modèles Wafer pour agents e-commerce (2026)
Les vaisseaux amiraux actuels de Wafer 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)
GLM5.2-Fast — The same model served for high TPS. (1M context)
MiniMax-M3 — MiniMax multimodal model for long-context coding, perception, and agent planning (1M context)
Kimi K2.6 — Kimi K2.6 sparse MoE model with a 262K context window. Available serverless and not included in standard Wafer Pass. Non-ZDR only: requests with `Wafer-ZDR: required` are rejected. (262K context)
GLM-5.1 — General Language Model 5.1 — high-quality bilingual (EN/ZH) generation with strong coding and reasoning capabilities. (203K context)
Comment connecter Wafer à WorkDaddy
WorkDaddy dialogue avec Wafer sur pass.wafer.ai via l’adaptateur @ai-sdk/openai-compatible. Ajoutez votre identifiant (généralement WAFER_API_KEY) 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 |
| GLM5.2-Fast | 1M | Oui | 2026-06-13 |
| MiniMax-M3 | 1M | Oui | 2026-06-01 |
| Kimi K2.6 | 262K | Oui | 2026-04-21 |
| GLM-5.1 | 203K | Oui | 2026-04-07 |
Comment ça marche
Connecter
Dans WorkDaddy, ouvrez Réglages → Modèles, choisissez Wafer et collez votre clé API (WAFER_API_KEY). Pas de clé ? Commencez avec la passerelle gérée.
Mettre les agents au travail
Choisissez GLM-5.2 ou l’un des 5 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 Wafer en 2026 ?
Oui — Wafer est un fournisseur LLM pris en charge avec 5 modèles au catalogue, connecté avec votre clé API via l’adaptateur @ai-sdk/openai-compatible.
Combien de modèles Wafer puis-je utiliser avec WorkDaddy ?
5 modèles sont listés pour Wafer, dont 5 modèles de raisonnement et 2 capables de vision.
Quelle fenêtre de contexte offrent les modèles Wafer ?
Jusqu’à 1M tokens sur le plus grand modèle — pertinent pour le travail boutique sur dépôt entier et les longs rapports analytics.
Wafer est-il le meilleur fournisseur LLM pour agents e-commerce ?
Cela dépend du mix de tâches — Wafer 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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