abliteration.ai 整合 WorkDaddy：大模型接入（2026）
讓 abliteration.ai 成為你 WorkDaddy Agent 團隊的引擎：2 個可用模型、上下文視窗最高 1M token，用自己的密鑰幾分鐘接入。
abliteration.ai 是 2026 年 WorkDaddy 模型層支援的 178 家 LLM 供應商之一，屬於「更多供應商」組。目錄現收錄 abliteration.ai 的 2 個模型：2 個顯式推理、1 個視覺輸入、2 個支援工具調用——這正是 Agent 工作最關鍵的能力。最大上下文視窗達 1M token。
關鍵資訊一覽
| 可用模型數 | 2 |
|---|---|
| 推理模型 | 2 |
| 視覺模型 | 1 |
| 支援工具調用 | 2 |
| 最大上下文視窗 | 1M tokens |
| API 端點 | https://api.abliteration.ai/v1 |
| API Key 變數 | ABLIT_KEY |
| SDK 轉接器 | @ai-sdk/openai-compatible |
| 官方文件 | docs.abliteration.ai ↗ |
2026 年為何讓 WorkDaddy Agent 跑在 abliteration.ai 上
工具調用、上下文規模和成本決定一家供應商驅動 Agent 團隊的水平。abliteration.ai 為 WorkDaddy 帶來 2 個工具調用模型——足以支撐店舖修改、數據查詢、內容生產的完整閉環——頂配 1M token 上下文可處理整倉代碼和長報告。WorkDaddy 模型無關，你可以把重推理路由給 abliteration.ai 最強的模型，批量任務交給最便宜的，同一支團隊內完成。
2026 年 abliteration.ai 最佳電商 Agent 模型
WorkDaddy 目錄中 abliteration.ai 目前的旗艦陣容，按發佈時間由新到舊：
Abliterated Model Large — GLM-5.2 model abliterated and finetuned for cyber, ML red teaming, and agent testing (1M context)
Abliterated Model — Multimodal model for analyzing text, images, documents, and rich media (150K context)
如何把 abliteration.ai 接入 WorkDaddy
WorkDaddy 透過 @ai-sdk/openai-compatible 轉接器與 api.abliteration.ai 通訊。在「設定 → 模型」加入憑證（通常是 ABLIT_KEY），選擇預設模型，所有 Agent 即刻可用——也可以把 abliteration.ai 作為多引擎之一，讓任務自動路由到最合適的模型。
代表模型
| 模型 | 上下文 | 推理 | 發佈時間 |
|---|---|---|---|
| Abliterated Model Large | 1M | 支援 | 2026-07-25 |
| Abliterated Model | 150K | 支援 | 2026-01-06 |
運作方式
完成連接
在 WorkDaddy 打開「設定 → 模型」，選擇 abliteration.ai，貼上你的 API Key（ABLIT_KEY）。沒有密鑰？可先用託管閘道。
交給 Agent 做事
把 Abliterated Model Large 或 2 個可用模型中的任何一個設為預設——支援按 Agent 覆寫，讓模型匹配任務。
審閱並批准
無論用甚麼模型，Agent 輸出都保持草稿優先：如常審閱 diff、批准操作。
常見問題
2026 年 WorkDaddy 支援 abliteration.ai 嗎？
支援——abliteration.ai 是受支援的 LLM 供應商，目錄收錄其 2 個模型，透過 @ai-sdk/openai-compatible 轉接器以自帶 API Key 方式接入。
在 WorkDaddy 能用多少個 abliteration.ai 模型？
目錄為 abliteration.ai 收錄 2 個模型，其中 2 個推理模型、1 個視覺模型。上文旗艦陣容展示了最新的幾款。
abliteration.ai 模型的上下文視窗有多大？
最大型號可達 1M token——適合整倉店舖代碼和長篇分析報告。
abliteration.ai 是電商 Agent 的最佳大模型供應商嗎？
取決於任務組合——abliteration.ai 屬於「更多供應商」組。WorkDaddy 模型無關，2026 年的務實答案是組合使用：每個 Agent 任務路由到最合適的模型。