Z.AI Coding Plan × WorkDaddy : intégration fournisseur LLM (2026)
Faites de Z.AI Coding Plan le moteur de votre équipe d’agents WorkDaddy : 4 modèles disponibles, fenêtres de contexte jusqu’à 1M tokens, connecté en minutes avec votre clé.
Z.AI Coding Plan est l’un des 178 fournisseurs LLM pris en charge par la couche modèle de WorkDaddy en 2026, dans le groupe Fournisseurs chinois. Le catalogue liste actuellement 4 modèles de Z.AI Coding Plan : 4 avec raisonnement explicite, 0 avec entrée vision et 4 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 | 4 |
|---|---|
| Modèles de raisonnement | 4 |
| Modèles vision | 0 |
| Modèles avec appels d’outils | 4 |
| Fenêtre de contexte max | 1M tokens |
| Point de terminaison API | https://api.z.ai/api/coding/paas/v4 |
| Variable de clé API | ZHIPU_API_KEY |
| Adaptateur SDK | @ai-sdk/openai-compatible |
| Docs du fournisseur | docs.z.ai ↗ |
Pourquoi faire tourner les agents WorkDaddy sur Z.AI Coding Plan en 2026
Appels d’outils, taille de contexte et coût décident de la qualité avec laquelle un fournisseur anime une équipe d’agents. Z.AI Coding Plan apporte 4 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 Z.AI Coding Plan et le travail de masse vers le moins cher.
Meilleurs modèles Z.AI Coding Plan pour agents e-commerce (2026)
Les vaisseaux amiraux actuels de Z.AI Coding Plan 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-5.2 Highspeed — Open flagship GLM for long-horizon coding agents and million-token context work (1M context)
GLM-5-Turbo — Efficient GLM model for fast reasoning, coding, and agent workflows (200K context)
GLM-4.7 — Flagship GLM model for hybrid reasoning, coding, and agentic engineering (205K context)
Comment connecter Z.AI Coding Plan à WorkDaddy
WorkDaddy dialogue avec Z.AI Coding Plan sur api.z.ai via l’adaptateur @ai-sdk/openai-compatible. Ajoutez votre identifiant (généralement ZHIPU_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 |
| GLM-5.2 Highspeed | 1M | Oui | 2026-06-13 |
| GLM-5-Turbo | 200K | Oui | 2026-03-16 |
| GLM-4.7 | 205K | Oui | 2025-12-22 |
Comment ça marche
Connecter
Dans WorkDaddy, ouvrez Réglages → Modèles, choisissez Z.AI Coding Plan et collez votre clé API (ZHIPU_API_KEY). Pas de clé ? Commencez avec la passerelle gérée.
Mettre les agents au travail
Choisissez GLM-5.2 ou l’un des 4 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 Z.AI Coding Plan en 2026 ?
Oui — Z.AI Coding Plan est un fournisseur LLM pris en charge avec 4 modèles au catalogue, connecté avec votre clé API via l’adaptateur @ai-sdk/openai-compatible.
Combien de modèles Z.AI Coding Plan puis-je utiliser avec WorkDaddy ?
4 modèles sont listés pour Z.AI Coding Plan, dont 4 modèles de raisonnement et 0 capables de vision.
Quelle fenêtre de contexte offrent les modèles Z.AI Coding Plan ?
Jusqu’à 1M tokens sur le plus grand modèle — pertinent pour le travail boutique sur dépôt entier et les longs rapports analytics.
Z.AI Coding Plan est-il le meilleur fournisseur LLM pour agents e-commerce ?
Cela dépend du mix de tâches — Z.AI Coding Plan appartient au groupe Fournisseurs chinois. 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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