Poolside × WorkDaddy:LLMプロバイダー連携(2026年版)

PoolsideをWorkDaddyエージェントチームのエンジンに:3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。

Poolside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、「コーディング・IDE」グループに属します。カタログにはPoolsideの3モデルが収録:推論3、ビジョン入力0、ツール呼び出し3——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 3
推論モデル 3
ビジョンモデル 0
ツール呼び出し対応 3
最大コンテキスト 1M tokens
APIエンドポイント https://inference.poolside.ai/v1
APIキー変数 POOLSIDE_API_KEY
SDKアダプター @ai-sdk/openai-compatible
公式ドキュメント platform.poolside.ai ↗

2026年、WorkDaddyエージェントをPoolside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。Poolsideは3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Poolside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Poolsideモデル

WorkDaddyカタログにおけるPoolsideの現行フラッグシップ、新しい順:

  • Laguna S 2.1 — Agentic coding model from Poolside in the XS size class for local deployment (1M context)

  • Laguna XS 2.1 — Agentic coding model from Poolside in the XS size class for local deployment (262K context)

  • Laguna M.1 — Poolside's open-weight model for agentic coding and long-horizon work (262K context)

PoolsideをWorkDaddyに接続する方法

WorkDaddyは@ai-sdk/openai-compatibleアダプターでinference.poolside.aiと通信します。「設定 → モデル」で認証情報(通常はPOOLSIDE_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
Laguna S 2.1 1M 対応 2026-07-21
Laguna XS 2.1 262K 対応 2026-07-02
Laguna M.1 262K 対応 2026-04-28

動作の流れ

01

接続する

WorkDaddyの「設定 → モデル」でPoolsideを選び、APIキー(POOLSIDE_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。

02

エージェントに任せる

Laguna S 2.1または3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。

03

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Poolsideに対応していますか?

はい。Poolsideは対応LLMプロバイダーで、カタログに3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Poolsideモデルはいくつですか?

Poolsideのモデルは3収録されており、うち推論モデル3、ビジョン対応0です。

Poolside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。

Poolside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——Poolsideは「コーディング・IDE」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。

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