KUAE Cloud Coding Plan × WorkDaddy：LLMプロバイダー連携（2026年版）
KUAE Cloud Coding PlanをWorkDaddyエージェントチームのエンジンに：1の利用可能モデル、最大205Kトークンのコンテキスト、自分のキーで数分接続。
KUAE Cloud Coding Planは2026年にWorkDaddyのモデルレイヤーが対応する178のLLMプロバイダーのひとつで、「中国モデルプロバイダー」グループに属します。カタログにはKUAE Cloud Coding Planの1モデルが収録：推論1、ビジョン入力0、ツール呼び出し1——エージェント作業に最も重要な能力です。最大コンテキストは205Kトークン。
概要データ
| 利用可能モデル数 | 1 |
|---|---|
| 推論モデル | 1 |
| ビジョンモデル | 0 |
| ツール呼び出し対応 | 1 |
| 最大コンテキスト | 205K tokens |
| APIエンドポイント | https://coding-plan-endpoint.kuaecloud.net/v1 |
| APIキー変数 | KUAE_API_KEY |
| SDKアダプター | @ai-sdk/openai-compatible |
| 公式ドキュメント | docs.mthreads.com ↗ |
2026年、WorkDaddyエージェントをKUAE Cloud Coding Planで動かす理由
ツール呼び出し、コンテキストサイズ、コストがエージェントチームの駆動力を決めます。KUAE Cloud Coding Planは1のツール呼び出しモデルをWorkDaddyにもたらし、最大205Kトークンのコンテキストでコードベース全体や長文レポートを扱えます。WorkDaddyはモデル非依存なので、重い推論はKUAE Cloud Coding Planの最強モデルに、大量処理は最安モデルにルーティングできます。
2026年、ECエージェントに最適なKUAE Cloud Coding Planモデル
WorkDaddyカタログにおけるKUAE Cloud Coding Planの現行フラッグシップ、新しい順：
GLM-4.7 — Flagship GLM model for hybrid reasoning, coding, and agentic engineering (205K context)
KUAE Cloud Coding PlanをWorkDaddyに接続する方法
WorkDaddyは@ai-sdk/openai-compatibleアダプターでcoding-plan-endpoint.kuaecloud.netと通信します。「設定 → モデル」で認証情報（通常はKUAE_API_KEY）を追加し、デフォルトモデルを選ぶだけで、すべてのエージェントがすぐに使えます。
主要モデル
| モデル | コンテキスト | 推論 | リリース |
|---|---|---|---|
| GLM-4.7 | 205K | 対応 | 2025-12-22 |
動作の流れ
接続する
WorkDaddyの「設定 → モデル」でKUAE Cloud Coding Planを選び、APIキー（KUAE_API_KEY）を貼り付けます。キーがなければマネージドゲートウェイから始められます。
エージェントに任せる
GLM-4.7または1モデルのどれかをデフォルトに設定——エージェント別の上書きでタスクに合わせられます。
レビューして承認
どのモデルでもエージェント出力はドラフトファースト：これまで通りdiffをレビューして承認します。
よくある質問
2026年、WorkDaddyはKUAE Cloud Coding Planに対応していますか？
はい。KUAE Cloud Coding Planは対応LLMプロバイダーで、カタログに1モデルが収録され、@ai-sdk/openai-compatibleアダプター経由で自分のAPIキーで接続します。
WorkDaddyで使えるKUAE Cloud Coding Planモデルはいくつですか？
KUAE Cloud Coding Planのモデルは1収録されており、うち推論モデル1、ビジョン対応0です。
KUAE Cloud Coding Planモデルのコンテキストウィンドウは？
最大モデルで205Kトークン——リポジトリ全体のストア作業や長文アナリティクスレポートに有効です。
KUAE Cloud Coding PlanはECエージェントに最適なLLMプロバイダーですか？
タスク構成次第です——KUAE Cloud Coding Planは「中国モデルプロバイダー」グループに属します。WorkDaddyはモデル非依存なので、2026年の実務的な答えは組み合わせ：各タスクを最適なモデルにルーティングすることです。