EC向けAIエージェントのベストLLMプロバイダー（2026年版）
WorkDaddyは設計からモデル非依存：178のプロバイダーと5,970+のモデル、フロンティアラボからローカルランタイムまで。マネージドゲートウェイでも、手持ちのキーでも。
2026年のECエージェントに最適なモデルはタスク次第です——長文コンテキスト分析、低コスト大量リライト、クリエイティブQAのビジョン、戦略の深い推論。WorkDaddyのモデルレイヤーは178のLLMプロバイダーに標準対応し、フロンティアラボ、アグリゲーター、中国トップメーカー、GPU推論クラウド、完全ローカルまでカバーします。本ディレクトリでは各プロバイダーのモデル数、コンテキスト、推論・ビジョン対応、接続方法を紹介します。
フロンティアラボ
Amazon Bedrock
利用可能モデル数: 116 · 最大コンテキスト: 3.5M
詳しく見る →Azure
利用可能モデル数: 81 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →Azure Cognitive Services
利用可能モデル数: 68 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →OpenAI
利用可能モデル数: 47 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →利用可能モデル数: 41 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Vertex
利用可能モデル数: 41 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Mistral
利用可能モデル数: 33 · 最大コンテキスト: 262K
詳しく見る →Perplexity Agent
利用可能モデル数: 20 · 最大コンテキスト: 2M
詳しく見る →Anthropic
利用可能モデル数: 15 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Cohere
利用可能モデル数: 14 · 最大コンテキスト: 256K
詳しく見る →Vertex (Anthropic)
利用可能モデル数: 12 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →xAI
利用可能モデル数: 10 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Llama
利用可能モデル数: 7 · 最大コンテキスト: 128K
詳しく見る →DeepSeek
利用可能モデル数: 4 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Perplexity
利用可能モデル数: 4 · 最大コンテキスト: 200K
詳しく見る →Meta
利用可能モデル数: 1 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →アグリゲーター・ゲートウェイ
NanoGPT
利用可能モデル数: 617 · 最大コンテキスト: 10M
詳しく見る →Kilo Gateway
利用可能モデル数: 346 · 最大コンテキスト: 2M
詳しく見る →OpenRouter
利用可能モデル数: 336 · 最大コンテキスト: 2M
詳しく見る →Vercel AI Gateway
利用可能モデル数: 312 · 最大コンテキスト: 2M
詳しく見る →LLM Gateway
利用可能モデル数: 188 · 最大コンテキスト: 2M
詳しく見る →Merge Gateway
利用可能モデル数: 151 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →Poe
利用可能モデル数: 137 · 最大コンテキスト: 2M
詳しく見る →ZenMux
利用可能モデル数: 120 · 最大コンテキスト: 2M
詳しく見る →302.AI
利用可能モデル数: 97 · 最大コンテキスト: 2M
詳しく見る →Abacus
利用可能モデル数: 95 · 最大コンテキスト: 2M
詳しく見る →Helicone
利用可能モデル数: 90 · 最大コンテキスト: 2M
詳しく見る →OpenCode Zen
利用可能モデル数: 85 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →Cloudflare AI Gateway
利用可能モデル数: 84 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →OrcaRouter
利用可能モデル数: 81 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →AIHubMix
利用可能モデル数: 67 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →FastRouter
利用可能モデル数: 47 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →Requesty
利用可能モデル数: 38 · 最大コンテキスト: 2M
詳しく見る →AnyAPI
利用可能モデル数: 30 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →OpenCode Go
利用可能モデル数: 23 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →UnoRouter
利用可能モデル数: 23 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →routing.run
利用可能モデル数: 15 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →TrustedRouter
利用可能モデル数: 7 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →AI-ROUTER
利用可能モデル数: 5 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →中国モデルプロバイダー
Qiniu
利用可能モデル数: 91 · 最大コンテキスト: 100M
詳しく見る →Alibaba (China)
利用可能モデル数: 85 · 最大コンテキスト: 10M
詳しく見る →Jiekou.AI
利用可能モデル数: 61 · 最大コンテキスト: 2M
詳しく見る →Alibaba
利用可能モデル数: 51 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Alibaba Token Plan
利用可能モデル数: 22 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Alibaba Token Plan (China)
利用可能モデル数: 22 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →iFlow
利用可能モデル数: 14 · 最大コンテキスト: 256K
詳しく見る →Z.AI
利用可能モデル数: 14 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Zhipu AI
利用可能モデル数: 13 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Alibaba Coding Plan (China)
利用可能モデル数: 12 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Alibaba Coding Plan
利用可能モデル数: 12 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Moonshot AI (China)
利用可能モデル数: 10 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Moonshot AI
利用可能モデル数: 10 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →QiHang
利用可能モデル数: 9 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Tencent Coding Plan (China)
利用可能モデル数: 8 · 最大コンテキスト: 262K
詳しく見る →StepFun (Global)
利用可能モデル数: 8 · 最大コンテキスト: 256K
詳しく見る →StepFun (China)
利用可能モデル数: 8 · 最大コンテキスト: 256K
詳しく見る →Zhipu AI Coding Plan
利用可能モデル数: 7 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →ModelScope
利用可能モデル数: 7 · 最大コンテキスト: 262K
詳しく見る →Xiaomi Token Plan (China)
利用可能モデル数: 7 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Xiaomi Token Plan (Europe)
利用可能モデル数: 7 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →MiniMax (minimax.io)
利用可能モデル数: 7 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →MiniMax Token Plan (minimax.io)
利用可能モデル数: 7 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Xiaomi Token Plan (Singapore)
利用可能モデル数: 7 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →MiniMax (minimaxi.com)
利用可能モデル数: 7 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →MiniMax Token Plan (minimaxi.com)
利用可能モデル数: 7 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Xiaomi
利用可能モデル数: 6 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →StepFun Step Plan (China)
利用可能モデル数: 4 · 最大コンテキスト: 256K
詳しく見る →Z.AI Coding Plan
利用可能モデル数: 4 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Kimi For Coding
利用可能モデル数: 4 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →EBCloud
利用可能モデル数: 4 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →StepFun Step Plan (Global)
利用可能モデル数: 3 · 最大コンテキスト: 256K
詳しく見る →D.Run (China)
利用可能モデル数: 3 · 最大コンテキスト: 205K
詳しく見る →Tencent TokenHub
利用可能モデル数: 2 · 最大コンテキスト: 256K
詳しく見る →Bailing
利用可能モデル数: 2 · 最大コンテキスト: 128K
詳しく見る →KUAE Cloud Coding Plan
利用可能モデル数: 1 · 最大コンテキスト: 205K
詳しく見る →Tencent Token Plan
利用可能モデル数: 1 · 最大コンテキスト: 256K
詳しく見る →LongCat
利用可能モデル数: 1 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →推論クラウド
NovitaAI
利用可能モデル数: 107 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Nvidia
利用可能モデル数: 98 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Venice AI
利用可能モデル数: 90 · 最大コンテキスト: 2M
詳しく見る →DigitalOcean
利用可能モデル数: 82 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Hugging Face
利用可能モデル数: 56 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →SiliconFlow
利用可能モデル数: 49 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →SiliconFlow (China)
利用可能モデル数: 47 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Deep Infra
利用可能モデル数: 47 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Together AI
利用可能モデル数: 34 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Nebius Token Factory
利用可能モデル数: 33 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Cloudflare Workers AI
利用可能モデル数: 22 · 最大コンテキスト: 262K
詳しく見る →Baseten
利用可能モデル数: 18 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Fireworks AI
利用可能モデル数: 17 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →IO.NET
利用可能モデル数: 17 · 最大コンテキスト: 430K
詳しく見る →Groq
利用可能モデル数: 15 · 最大コンテキスト: 131K
詳しく見る →Scaleway
利用可能モデル数: 14 · 最大コンテキスト: 260K
詳しく見る →OVHcloud AI Endpoints
利用可能モデル数: 14 · 最大コンテキスト: 262K
詳しく見る →GMI Cloud
利用可能モデル数: 13 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →Chutes
利用可能モデル数: 13 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Vultr
利用可能モデル数: 10 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Inference
利用可能モデル数: 9 · 最大コンテキスト: 125K
詳しく見る →Friendli
利用可能モデル数: 6 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Upstage
利用可能モデル数: 3 · 最大コンテキスト: 131K
詳しく見る →Cerebras
利用可能モデル数: 3 · 最大コンテキスト: 131K
詳しく見る →Modal
利用可能モデル数: 2 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Hetzner
利用可能モデル数: 1 · 最大コンテキスト: 262K
詳しく見る →コーディング・IDE
GitHub Models
利用可能モデル数: 55 · 最大コンテキスト: 256K
詳しく見る →GitHub Copilot
利用可能モデル数: 29 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →GitLab Duo
利用可能モデル数: 23 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →ClinePass
利用可能モデル数: 11 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Umans AI Coding Plan
利用可能モデル数: 6 · 最大コンテキスト: 406K
詳しく見る →Umans AI
利用可能モデル数: 5 · 最大コンテキスト: 406K
詳しく見る →Morph
利用可能モデル数: 3 · 最大コンテキスト: 32K
詳しく見る →v0
利用可能モデル数: 3 · 最大コンテキスト: 512K
詳しく見る →Poolside
利用可能モデル数: 3 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →エンタープライズデータ基盤
ローカル・プライベート
その他のプロバイダー
Pioneer
利用可能モデル数: 76 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →Cortecs
利用可能モデル数: 58 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →CrossModel
利用可能モデル数: 48 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →EmpirioLabs AI
利用可能モデル数: 39 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Kenari
利用可能モデル数: 38 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →NEAR AI Cloud
利用可能モデル数: 37 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →GreenPT
利用可能モデル数: 26 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →FrogBot
利用可能モデル数: 26 · 最大コンテキスト: 2M
詳しく見る →CrofAI
利用可能モデル数: 25 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Charm Hyper
利用可能モデル数: 24 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →TensorX
利用可能モデル数: 23 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Neuralwatt
利用可能モデル数: 20 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Meganova
利用可能モデル数: 19 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Vivgrid
利用可能モデル数: 17 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →evroc
利用可能モデル数: 16 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Model Oracle AI
利用可能モデル数: 15 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →Auriko
利用可能モデル数: 15 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Regolo AI
利用可能モデル数: 13 · 最大コンテキスト: 262K
詳しく見る →Ofox
利用可能モデル数: 13 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →Xpersona
利用可能モデル数: 13 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →FreeModel
利用可能モデル数: 10 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →DaoXE
利用可能モデル数: 9 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →QVAC
利用可能モデル数: 9 · 最大コンテキスト: 262K
詳しく見る →submodel
利用可能モデル数: 9 · 最大コンテキスト: 262K
詳しく見る →Ambient
利用可能モデル数: 9 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →The Grid AI
利用可能モデル数: 9 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Berget.AI
利用可能モデル数: 9 · 最大コンテキスト: 524K
詳しく見る →Modelis
利用可能モデル数: 9 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →HPC-AI
利用可能モデル数: 9 · 最大コンテキスト: 1.1M
詳しく見る →ai&
利用可能モデル数: 8 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Synthetic
利用可能モデル数: 8 · 最大コンテキスト: 524K
詳しく見る →STACKIT
利用可能モデル数: 8 · 最大コンテキスト: 262K
詳しく見る →LLMTR
利用可能モデル数: 6 · 最大コンテキスト: 128K
詳しく見る →DInference
利用可能モデル数: 6 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Inceptron
利用可能モデル数: 6 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →AKI.IO
利用可能モデル数: 6 · 最大コンテキスト: 262K
詳しく見る →InferX
利用可能モデル数: 6 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Wafer
利用可能モデル数: 5 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Mixlayer
利用可能モデル数: 5 · 最大コンテキスト: 262K
詳しく見る →CloudFerro Sherlock
利用可能モデル数: 5 · 最大コンテキスト: 196K
詳しく見る →LucidQuery
利用可能モデル数: 4 · 最大コンテキスト: 300K
詳しく見る →Lilac
利用可能モデル数: 4 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Sakana AI
利用可能モデル数: 3 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Blue Claw
利用可能モデル数: 2 · 最大コンテキスト: 197K
詳しく見る →Claudinio
利用可能モデル数: 2 · 最大コンテキスト: 256K
詳しく見る →Thinking Machines
利用可能モデル数: 2 · 最大コンテキスト: 262K
詳しく見る →abliteration.ai
利用可能モデル数: 2 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Inception
利用可能モデル数: 2 · 最大コンテキスト: 128K
詳しく見る →Moark
利用可能モデル数: 2 · 最大コンテキスト: 205K
詳しく見る →
Nova
利用可能モデル数: 2 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Subconscious
利用可能モデル数: 2 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Sarvam AI
利用可能モデル数: 2 · 最大コンテキスト: 131K
詳しく見る →Zeldoc
利用可能モデル数: 1 · 最大コンテキスト: 1M
詳しく見る →Zenifra
利用可能モデル数: 1 · 最大コンテキスト: 262K
詳しく見る →2026年のLLMプロバイダーの選び方
カタログは得意分野の異なるファミリーに分かれます：
フロンティアラボ（Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek、xAI）——最強の推論とコーディング
アグリゲーター（OpenRouter、Vercel AI Gateway）——1つのキーで数百モデル、フェイルオーバーも容易
中国プロバイダー（Zhipu GLM、Moonshot Kimi、MiniMax、Qwen）——コーディングのコスパが突出
推論クラウド（Groq、Cerebras、Fireworks、Together）——オープンウェイトモデルを超高速で
ローカル＆プライベート（LM Studio、Ollama）——データがマシンから出ない
マネージドゲートウェイか、自分のキーか
WorkDaddyのマネージドゲートウェイは厳選されたトップコーディングモデルをキー管理ゼロで提供します——上流のキーがデバイスに触れることはありません。コントロール重視なら、178のプロバイダーのどれでも自分の認証情報で接続でき、OpenAI互換エンドポイントをカスタムプロバイダーとして追加することもできます。
よくある質問
2026年、WorkDaddyはどのLLMプロバイダーに対応していますか？
178のプロバイダー、5,970+のモデル——Anthropic、OpenAI、Google、Meta、Mistral、DeepSeek、xAI、OpenRouter、Groq、Zhipu AI、Moonshot AI、MiniMax、Alibaba、Tencent、そしてLM Studioなどのローカルランタイムを含みます。
2026年、EC AIエージェントに最適なLLMは？
深いエージェント作業にはフロンティアコーディングモデル、大量コンテンツには中国のコーディングモデル（GLM、Kimi、DeepSeek）がコスパ抜群、速度重視ならオープンウェイトの推論クラウド。WorkDaddyならタスクごとに使い分けられます。
モデルを使うのに自分のAPIキーは必要ですか？
いいえ——マネージドゲートウェイは厳選モデルをキー管理なしで提供します。対応プロバイダーに自分のキーを持ち込むことも、有料プランで利用量込みにすることもできます。
ローカルやセルフホストのモデルでも動きますか？
はい。LM Studioやプライベートランタイムは一級市民で、任意のOpenAI互換エンドポイントをカスタムプロバイダーとして追加できます。