Meta × WorkDaddy：LLMプロバイダー連携（2026年版）
Meta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1Mトークンのコンテキスト、自分のキーで数分接続。
Meta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Metaの1モデルが収録：推論1、ビジョン入力1、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1M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 | 1 |
| ツール呼び出し対応 | 1 |
| 最大コンテキスト | 1M tokens |
| APIエンドポイント | https://api.meta.ai/v1 |
| APIキー変数 | META_MODEL_API_KEY |
| SDKアダプター | @ai-sdk/openai |
| 公式ドキュメント | dev.meta.ai ↗ |
2026年、WorkDaddyエージェントをMeta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。Metaは1のツール呼び出しモデルをWorkDaddyにもたらし、最大1M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Meta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Metaモデル
WorkDaddyカタログにおけるMetaの現行フラッグシップ、新しい順：
Muse Spark 1.1 — Muse Spark is a natively multimodal reasoning model with support for tool-use, visual chain of thought, and multi-agent orchestration. (1M context)
MetaをWorkDaddyに接続する方法
WorkDaddyは@ai-sdk/openaiアダプターでapi.meta.aiと通信します。「設定 → モデル」で認証情報（通常はMETA_MODEL_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 |
|---|---|---|---|
| Muse Spark 1.1 | 1M | 対応 | 2026-04-08 |
動作の流れ
接続する
WorkDaddyの「設定 → モデル」でMetaを選び、APIキー（META_MODEL_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
Muse Spark 1.1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Metaに対応していますか？
はい。Meta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Metaモデルはいくつですか？
Meta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1です。
Metaモデルのコンテキストウィンドウは？
最大モデルで1M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。
Meta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——Meta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。