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

Tencent TokenHubをWorkDaddyエージェントチームのエンジンに:2の利用可能モデル、最大256Kトークンのコンテキスト、自分のキーで数分接続。

Tencent TokenHub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Tencent TokenHubの2モデルが収録:推論2、ビジョン入力0、ツール呼び出し2——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256Kトークン。

概要データ

利用可能モデル数 2
推論モデル 2
ビジョンモデル 0
ツール呼び出し対応 2
最大コンテキスト 256K tokens
APIエンドポイント https://tokenhub.tencentmaas.com/v1
APIキー変数 TENCENT_TOKENHUB_API_KEY
SDKアダプター @ai-sdk/openai-compatible
公式ドキュメント cloud.tencent.com ↗

2026年、WorkDaddyエージェントをTencent TokenHub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。Tencent TokenHubは2のツール呼び出しモデルをWorkDaddyにもたらし、最大256K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Tencent TokenHub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Tencent TokenHubモデル

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

  • Hy3 — Tencent Hy reasoning model for coding, instruction following, and agent tasks (256K context)

  • Hy3 preview — Tencent Hy reasoning model for coding, instruction following, and agent tasks (256K context)

Tencent TokenHubをWorkDaddyに接続する方法

WorkDaddyは@ai-sdk/openai-compatibleアダプターでtokenhub.tencentmaas.comと通信します。「設定 → モデル」で認証情報(通常はTENCENT_TOKENHUB_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
Hy3 256K 対応 2026-07-06
Hy3 preview 256K 対応 2026-04-20

動作の流れ

01

接続する

WorkDaddyの「設定 → モデル」でTencent TokenHubを選び、APIキー(TENCENT_TOKENHUB_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

Hy3または2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Tencent TokenHubに対応していますか?

はい。Tencent TokenHubは対応LLMプロバイダーで、カタログに2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Tencent TokenHubモデルはいくつですか?

Tencent TokenHubのモデルは2収録されており、うち推論モデル2、ビジョン対応0です。

Tencent TokenHubモデルのコンテキストウィンドウは?

最大モデルで256K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。

Tencent TokenHub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——Tencent TokenHub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。

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