Llama × WorkDaddy：LLMプロバイダー連携（2026年版）
LlamaをWorkDaddyエージェントチームのエンジンに：7の利用可能モデル、最大128Kトークンのコンテキスト、自分のキーで数分接続。
Llama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、「フロンティアラボ」グループに属します。カタログにはLlamaの7モデルが収録：推論0、ビジョン入力2、ツール呼び出し7——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128Kトークン。
概要データ
| 利用可能モデル数 | 7 |
|---|---|
| 推論モデル | 0 |
| ビジョンモデル | 2 |
| ツール呼び出し対応 | 7 |
| 最大コンテキスト | 128K tokens |
| APIエンドポイント | https://api.llama.com/compat/v1/ |
| APIキー変数 | LLAMA_API_KEY |
| SDKアダプター | @ai-sdk/openai-compatible |
| 公式ドキュメント | llama.developer.meta.com ↗ |
2026年、WorkDaddyエージェントをLlama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。Llamaは7のツール呼び出しモデルをWorkDaddyにもたらし、最大128K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Llama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Llamaモデル
WorkDaddyカタログにおけるLlamaの現行フラッグシップ、新しい順：
Cerebras-Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct — Open multimodal Llama model for strong reasoning and fast responses (128K context)
Cerebras-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct — Open multimodal Llama model for long-context analysis and efficient agents (128K context)
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-FP8 — Open multimodal Llama model for long-context analysis and efficient agents (128K context)
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 — Open multimodal Llama model for strong reasoning and fast responses (128K context)
Groq-Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct — Open multimodal Llama model for strong reasoning and fast responses (128K context)
Llama-3.3-70B-Instruct — Open Llama instruction model for multilingual chat, reasoning, and coding (128K context)
LlamaをWorkDaddyに接続する方法
WorkDaddyは@ai-sdk/openai-compatibleアダプターでapi.llama.comと通信します。「設定 → モデル」で認証情報（通常はLLAMA_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 |
|---|---|---|---|
| Cerebras-Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct | 128K | 非対応 | 2025-04-05 |
| Cerebras-Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct | 128K | 非対応 | 2025-04-05 |
| Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-FP8 | 128K | 非対応 | 2025-04-05 |
| Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 | 128K | 非対応 | 2025-04-05 |
| Groq-Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct | 128K | 非対応 | 2025-04-05 |
| Llama-3.3-70B-Instruct | 128K | 非対応 | 2024-12-06 |
動作の流れ
接続する
WorkDaddyの「設定 → モデル」でLlamaを選び、APIキー（LLAMA_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
Cerebras-Llama-4-Maverick-17B-128E-Instructまたは7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Llamaに対応していますか？
はい。Llamaは対応LLMプロバイダーで、カタログに7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Llamaモデルはいくつですか？
Llamaのモデルは7収録されており、うち推論モデル0、ビジョン対応2です。
Llamaモデルのコンテキストウィンドウは？
最大モデルで128K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。
Llama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——Llamaは「フロンティアラボ」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。