Upstage × WorkDaddy：LLMプロバイダー連携（2026年版）
Upstage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131Kトークンのコンテキスト、自分のキーで数分接続。
Upstage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、「推論クラウド」グループに属します。カタログにはUpstageの3モデルが収録：推論2、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131Kトークン。
概要データ
| 利用可能モデル数 | 3 |
|---|---|
| 推論モデル | 2 |
| 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 | 131K tokens |
| APIエンドポイント | https://api.upstage.ai/v1/solar |
| APIキー変数 | UPSTAGE_API_KEY |
| SDKアダプター | @ai-sdk/openai-compatible |
| 公式ドキュメント | developers.upstage.ai ↗ |
2026年、WorkDaddyエージェントをUpstage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。Upstageは3のツール呼び出しモデルをWorkDaddyにもたらし、最大131K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Upstage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Upstageモデル
WorkDaddyカタログにおけるUpstageの現行フラッグシップ、新しい順：
solar-pro3 — Flagship model for demanding analysis, coding, and production agent workflows (131K context)
solar-pro2 — Flagship model for demanding analysis, coding, and production agent workflows (66K context)
solar-mini — Efficient model for low-latency assistance, extraction, and routine automation (33K context)
UpstageをWorkDaddyに接続する方法
WorkDaddyは@ai-sdk/openai-compatibleアダプターでapi.upstage.aiと通信します。「設定 → モデル」で認証情報（通常はUPSTAGE_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 |
|---|---|---|---|
| solar-pro3 | 131K | 対応 | 2026-01 |
| solar-pro2 | 66K | 対応 | 2025-05-20 |
| solar-mini | 33K | 非対応 | 2024-06-12 |
動作の流れ
接続する
WorkDaddyの「設定 → モデル」でUpstageを選び、APIキー（UPSTAGE_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
solar-pro3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。
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Upstageに対応していますか？
はい。Upstage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Upstageモデルはいくつですか？
Upstageのモデルは3収録されており、うち推論モデル2、ビジョン対応0です。
Upstageモデルのコンテキストウィンドウは？
最大モデルで131K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。
Upstage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——Upstageは「推論クラウド」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。