DeepSeek ハーネス API のセットアップ

OpenAI 互換の API、キー、モデルを使用して、DeepSeek ハーネスを TokenHub カスタム プロバイダーに接続します。

TokenHub API キーを作成

ディープシークハーネスとは何ですか?

DeepSeek ハーネスは、自己ホスト型およびカスタム プロバイダー構成を使用できる DeepSeek モデル用のオープンソース エージェント ハーネスです。

このガイドでは、DeepSeek Harness で TokenHub プロバイダーを構成し、低リスクのエージェント タスクでそれを検証します。より長い自律ワークフローを実行する前に、信頼性の高いツール呼び出しを備えたモデルを使用してください。エージェント ハーネスはモデル エンドポイントを中心にコンテキスト、ツール、タスク ループを調整するため、通常の DeepSeek チャット互換性だけでは十分ではありません。利用可能な調査証拠は限られており、普遍的な「最適なハーネス」の主張を裏付けるものではありません。セットアップの労力、ネイティブ ツールの呼び出し、レイテンシー、コンテキスト、コストを独自のリポジトリで比較します。

DeepSeek Harness (dsh) は、モデル ページから TokenHub をカスタム プロバイダーとして追加できます。各プロバイダーは、ゲートウェイによって実際に公開される 1 つのプロトコルを宣言する必要があります。 TokenHub OpenAI Chat Completions の場合は、openai-completions を https://us-api.tokenhub.com/v1 とともに使用します。

DeepSeek Harness は開発者プレビューのままであり、その管理者は、リリースには重大な変更が含まれる可能性があると警告しています。実際のリポジトリを使用する前に、リスクの低いタスクとの接続を検証してください。

この統合が適切な場合

DeepSeek Harness は、モデル、ツール、ワークスペースをエージェントに組み合わせる開発ワークフローを対象としています。プロバイダー、モデル、セッション設定が保持されます。後でデフォルト モデルとセッション参照を移行する必要がないように、安定したプロバイダー ID を作成する前に選択してください。

DeepSeek Harnessを開始

公式コマンドを使用して、ローカル Web UI を起動します。

npx @deepseek-ai/dsh web

これにより、ローカル UI が開始され、ブラウザーで開こうとします。 SSH 上またはリモート環境で実行する場合、アクセス アドレスについてはプロジェクトの Web UI ガイダンスに従ってください。プロバイダーを構成する前に、UI にアクセスできることを確認してください。

TokenHub 資格情報とモデルを準備します。

TokenHub ダッシュボードで API キーを作成し、モデル カタログから正確なモデル ID をコピーします。キーをリポジトリにコミットしたり、共有したりしないでください。

フィールド値
プロバイダー IDtokenhub
ベース URLhttps://us-api.tokenhub.com/v1
API プロトコルopenai-completions
資格情報TokenHub API キー
モデルIDTokenHub モデル カタログからの正確な ID

TokenHub カスタム プロバイダーを追加します

  1. Settings → Models を開きます。
  2. Add a custom provider を選択します。 TokenHub を組み込みプロバイダーの 1 つとして構成しないでください。
  3. 小文字のプロバイダー ID、表示名、ベース URL、API プロトコル、および API キーを入力します。
  4. 少なくとも 1 つの正確な TokenHub モデル ID をモデル リストに追加して保存します。
  5. モデル セレクターに戻り、保存したプロバイダーとモデルを選択し、新しいセッションを作成して確認します。

1 つのプロバイダーが使用できるプロトコルは 1 つだけです。ゲートウェイが OpenAI Chat Completions、応答、および Anthropic Messages を公開する場合は、それらを混合するのではなく、プロトコルごとに個別のプロバイダーを作成します。

保存されたセッション、デフォルト モデル、および認証情報はプロバイダー ID を参照します。名前を変更するには、新しいプロバイダーを作成し、新しいデフォルト モデルを選択し、必要に応じて古い設定を移行します。

検出が失敗した場合にモデルを手動で追加する

Model catalog は、Fetch available models を使用してモデル リストを取得できます。これは互換性のあるリスト モデルの応答に依存しており、前提条件ではなく便宜的なものです。

フェッチが失敗した場合、または空のリストが返された場合:

  1. 正しいベース URL、プロトコル、および API キーを保管してください。
  2. 完全なモデル ID を TokenHub から手動で入力します。
  3. プロバイダーを保存し、新しいセッションから簡単なリクエストを送信します。
  4. TokenHubリクエストログでモデル、ステータス、使用状況を確認します。

検出の失敗だけでは、モデルが使用できないことを意味しません。

settings.yaml での高度な構成

[モデル] ページには、API キー、表示名、ベース URL、プロトコル、およびモデル ID のルーティング フィールドが含まれます。 $DSH_HOME/settings.yaml で、イメージ入力、推論作業、互換性オーバーライド、リクエスト ヘッダー、タイムアウト、および再試行ポリシーを構成します。

たとえば、正確なモデルがサポートしている場合にのみイメージ入力を宣言します。

llm-pi-ai:
  providers:
    tokenhub:
      apiKeyEnv: TOKENHUB_API_KEY
      api: openai-completions
      baseURL: __API_BASE_URL__/v1
      models:
        - id: YOUR_TOKENHUB_MODEL_ID
          input: [text, image]

公式ガイドによると、アダプターは次のリクエストで、通常は再起動せずに、保存された settings.yaml の変更を読み取ると記載されています。 supportsDeveloperRole や maxTokensField などのオーバーライドを投機的に追加しないでください。ゲートウェイがそれらを要求する場合、またはデフォルトの要求を拒否する場合にのみ、それらを使用します。

リクエストが TokenHub に到達することを確認する

  1. プロバイダーとモデルが「モデル」ページに保存されていることを確認します。
  2. 新しいセッションを作成し、TokenHub モデルを選択します。
  3. 1 つのファイルの説明や短いコード ブロックの要約など、リスクの低いタスクを実行します。
  4. 正確なモデル ID、応答ステータス、および使用状況を TokenHub ログで確認します。
  5. 次に、ツール、長いタスク、画像入力の機能を一度に 1 つずつテストします。

既存のセッションでは、モデルがセッション ログに記録されます。デフォルトを変更した後、新しいセッションで確認します。

トラブルシューティング

症状何をすべきか
プロバイダーの名前を変更する必要があります新しいプロバイダーを作成し、デフォルトのモデルを再選択します。適切な名前変更に依存しないでください。
利用可能なモデルの取得に失敗します。完全な TokenHub モデル ID を手動で追加します。検出はオプションです。
404 またはリクエスト形式エラーopenai-completions、https://us-api.tokenhub.com/v1 を確認し、ベース URL に完全なエンドポイント パスがないことを確認します。
高度なパラメータは適用されません。 $DSH_HOME/settings.yaml を検査します。基本的なモデル フォームには、推論、イメージ、タイムアウト、または再試行のフィールドは含まれません。
古いセッションは新しいデフォルトを無視します。新しいセッションを作成します。リクエストを伴うセッションは元のモデルを保持します。

公式リファレンス

モデルの選び方

用途モデルの方向性理由
Coding-agent tasksOpenAI Chat Completions model with native tool callingThe custom provider must use the protocol the gateway actually exposes; agent workflows additionally need reliable tool calls.
Vision or reasoning experimentsModel explicitly configured in settings.yamlThe UI only captures the core route. Image input, reasoning effort, headers, timeout, and retry policy require advanced settings.
Cost-sensitive iterationsSmaller compatible model added by exact IDA failed model-list request does not make the route unusable; add and validate the model manually before changing defaults.
TokenHub のモデルを見る

DeepSeek ハーネス プロバイダーに関するよくある質問

DeepSeek ハーネスおよび DeepSeek コード ハーネスとは何ですか?

ここでの用語は、DeepSeek 指向のコーディング モデルに基づいてコンテキスト、ツール、タスク ループを調整するエージェント ハーネスを指します。

DeepSeek Harness はカスタム プロバイダーを使用できますか?

文書化された OpenAI 互換カスタム プロバイダー フィールドを使用し、TokenHub ベース URL を入力し、環境変数から API キーを読み取ります。

DeepSeek ハーネスではどのモデルを使用すればよいですか?

信頼性の高いネイティブ ツール呼び出し、十分なコンテキスト、構成されたプロトコルの検証済みサポートを備えたコーディング モデルを選択してください。

DeepSeek ハーネスは私のプロジェクトに最適なオプションですか?

利用可能な調査証拠は、普遍的に最良の主張をするにはあまりにも限られています。セットアップ、ツールの成功、レイテンシ、コンテキスト、コストを独自のリポジトリで比較します。

DeepSeek Harness が失敗した場合は何を確認すればよいですか?

ベース URL、環境変数、API キー、モデル ID、およびネイティブ ツールのサポートを確認し、TokenHub ログを使用してリクエストが到着したかどうかを特定します。

参考資料

この設定は TokenHub と公式ドキュメントに基づいており、最終確認日は 2026-09-04。

近いツールの設定方法とモデル互換性を比較できます。

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