DeepSeek Harness: JoinGonka Gateway के माध्यम से अपना प्रोवाइडर

हार्नेस वह सब कुछ है जो एजेंट वर्क में मॉडल के चारों ओर होता है: “रिक्वेस्ट → टूल कॉल → नतीजा → अगला कदम” का लूप, फ़ाइलों और टर्मिनल के टूल, अनुमतियाँ और पुष्टियाँ, सेशन का जर्नल, कॉन्टेक्स्ट का कम्प्रेशन। DeepSeek Harness यह सब प्लगिन्स से जोड़ता है: “everything is a plugin” आर्किटेक्चर Cordis फ़्रेमवर्क पर बना है, और हर नोड — टूल से लेकर मॉडल अडैप्टर तक — कोर को छुए बिना बदला जा सकता है। कोड MIT लाइसेंस के तहत खुला है।

इंस्टॉल की ज़रूरत नहीं — बस Node.js चाहिए (22 लाइन, 22.19 से, या 24 और उससे नया):

npx @deepseek-ai/dsh web

यह कमांड http://127.0.0.1:3080 पर Web UI उठाती है और ब्राउज़र में खोल देती है; SSH से चलाने पर पता सिर्फ़ टर्मिनल में छपता है। --no-open फ़्लैग बिना ब्राउज़र के सर्वर चलाता है, --port पोर्ट बदलता है। जिस कैटलॉग से dsh चलाया गया, वह डिफ़ॉल्ट वर्किंग डायरेक्टरी बन जाता है, पर इंटरफ़ेस सेशन तभी शुरू करेगा जब workspace साफ़ तौर पर चुना जाए।

मॉडल लेयर दो अडैप्टरों से बनी है। डायरेक्ट वाला वेंडर के ऑफ़िशियल API पर जाता है। मल्टी-प्रोवाइडर वाला — dsh-llm-pi-ai — pi-ai लाइब्रेरी पर बना है, वही लाइब्रेरी जो टर्मिनल एजेंट Pi के आधार में है; इसी के ज़रिए कैटलॉग के बिल्ट-इन प्रोवाइडर भी जुड़ते हैं और कोई भी अपना endpoint भी। इसीलिए सेटिंग्स में फ़ील्ड के नाम — api, contextWindow, maxTokens — वही हैं जो Pi से जाने-पहचाने हैं।

परिपक्वता के बारे में। प्रोजेक्ट का README एक चेतावनी से शुरू होता है: developer preview, तेज़ इटरेशन, ब्रेकिंग बदलाव। अलग दस्तावेज़ SAFETY.md साफ़ करता है कि सुरक्षा ऑडिट नहीं हुआ है, और एजेंट मॉडल से बने कमांड चलाता है। व्यावहारिक नतीजा सीधा है: dsh को कंटेनर, वर्चुअल मशीन या अलग अकाउंट के तहत चलाएँ और जहाँ तक उसका हाथ पहुँच सकता है, उस सबका बैकअप रखें।

चरण 1: कुंजी। gate.joingonka.ai/register पर रजिस्टर करें: पते की पुष्टि के बाद खाते में 3M मुफ़्त टोकन आ जाएँगे। डैशबोर्ड में "API कुंजियाँ" अनुभाग खोलें और jg- उपसर्ग वाली कुंजी बनाएँ। हार्नेस के लिए अलग कुंजी बनाना सुविधाजनक रहता है — तब उसका ट्रैफ़िक आँकड़ों में एक अलग पंक्ति के रूप में दिखेगा।

चरण 2: पहली स्क्रीन। टेस्ट स्थिति की सूचना (Continue बटन) के बाद dsh आधिकारिक API की कुंजी दर्ज करने को कहेगा ("Add an API key to get started")। यह अनिवार्य नहीं है: Configure later दबाएँ।

चरण 3: प्रोवाइडर। Settings → Models खोलें और Add a custom provider चुनें। फ़ॉर्म के फ़ील्ड:

चरण 4: मॉडल। Models ब्लॉक में Fetch available models दबाएँ: dsh गेटवे से सूची माँगेगा और "Choose models to add" विंडो खोलेगा। हमारे रन में इसमें नेटवर्क के तीनों मॉडल थे — MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 और zai-org/GLM-5.3-Flash — और Add selected के बाद हार्नेस ने गेटवे के डेटा के अनुसार हर एक के लिए कॉन्टेक्स्ट विंडो और रिस्पॉन्स की सीमा खुद भर दी। अब बस Create provider दबाना बाकी है।

चरण 5: मॉडल चुनना। सेटिंग्स बंद करें, Choose workspace दबाएँ और प्रोजेक्ट डायरेक्टरी जोड़ें। नए प्रोवाइडर के मॉडल सेलेक्टर में दिखेंगे; चुना गया मॉडल नए सत्रों के लिए डिफ़ॉल्ट बन जाएगा।

dsh कुंजी को सेटिंग्स से अलग रखता है: ~/.dsh/.credentials.yaml फ़ाइल में केवल मालिक के लिए अनुमतियों के साथ। settings.yaml में केवल उसके संदर्भ का नाम रहता है — हमारे रन में JOINGONKA_API_KEY, प्रोवाइडर आईडी के अनुसार।

कौन-सा प्रोटोकॉल चुनें। गेटवे तीनों बोलता है, अंतर बेस पते और अतिरिक्त सुविधाओं में है:

dsh में एक प्रोवाइडर एक ही प्रोटोकॉल बोलता है, इसलिए दूसरा प्रोटोकॉल यानी दूसरा प्रोवाइडर, अलग Provider ID के साथ। रोज़मर्रा के काम के लिए पहला विकल्प काफ़ी है; हमारे रन में टूल कॉल वाला एजेंट लूप तीनों पर चला।

Models फ़ॉर्म एक सामान्य YAML दस्तावेज़ में लिखता है — $DSH_HOME/settings.yaml, डिफ़ॉल्ट रूप से ~/.dsh/settings.yaml। इसे सीधे संपादित किया जा सकता है: सेटिंग्स के हेडर में मौजूद Open configuration file बटन फ़ाइल खोलता है, और अडैप्टर अगली रिक्वेस्ट पर इसे दोबारा पढ़ लेते हैं — रीस्टार्ट की ज़रूरत नहीं। Gonka नेटवर्क के लिए पूरा वेरिएंट:

# ~/.dsh/settings.yaml
llm-pi-ai:
  providers:
    joingonka:
      displayName: JoinGonka Gateway
      apiKeyEnv: JOINGONKA_API_KEY
      api: openai-completions
      baseURL: https://gate.joingonka.ai/v1
      models:
        - id: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731
          name: DeepSeek V4 Flash
          contextWindow: 380000
          maxTokens: 32768
        - id: zai-org/GLM-5.3-Flash
          name: GLM-5.3 Flash
          contextWindow: 390000
          maxTokens: 8192
          reasoningEfforts:
            off: low
            high: high
        - id: MiniMaxAI/MiniMax-M2.7
          name: MiniMax M2.7
          contextWindow: 200000
          maxTokens: 8192
agent-default-model:
  provider: joingonka
  model: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731

यहाँ क्या मायने रखता है:

• apiKeyEnv — यह कुंजी नहीं, बल्कि उसके संदर्भ का नाम है। dsh मान को इस क्रम में खोजता है: शुरू होते समय का एनवायरनमेंट वेरिएबल, फिर .credentials.yaml (वहाँ फ़ॉर्म लिखता है), फिर लॉन्च डायरेक्टरी में .env, और अंत में ~/.dsh/.env। अगर आप बिना ब्राउज़र के हार्नेस सेट कर रहे हैं, तो ~/.dsh/.env में 600 अनुमतियों के साथ JOINGONKA_API_KEY=jg-your-key लाइन काफ़ी है। स्टार्ट के बाद एक्सपोर्ट किया गया वेरिएबल पहले से चल रही प्रोसेस को दिखेगा ही नहीं।
• contextWindow और maxTokens साफ़ तौर पर सेट करें। जिस मॉडल के बारे में dsh को कुछ पता नहीं, उसके लिए वह 262 144 और 32 768 टोकन मान लेता है — जो असली लिमिट से मेल नहीं खाता। सेट किया गया maxTokens साथ ही हर रिक्वेस्ट के लिए डिफ़ॉल्ट रिस्पॉन्स लिमिट बन जाता है।
• reasoningEfforts — Effort मेन्यू के लिए रीज़निंग लेवल। हाथ से जोड़े गए मॉडल के लेवल नहीं होते, और उसके लिए मेन्यू दिखता ही नहीं। GLM-5.3 Flash का टॉगल द्विआधारी है: low मान रीज़निंग बंद कर देता है, कोई भी अन्य मान उसे पूरा बनाए रखता है। इसलिए off लेवल को low से मैप किया गया है, और high जैसा है वैसा ही जाता है। हमारे रन में off के साथ रीज़निंग ब्लॉक बिल्कुल नहीं थे, high के साथ वे वापस आ गए।
• agent-default-model — नए एजेंट्स के लिए मॉडल, headless मोड सहित। इंटरफ़ेस में मॉडल चुनने से भी यही होता है; यहाँ reasoningEffort भी जोड़ा जा सकता है।

dsh डॉक्युमेंटेशन जो compat टॉगल सख़्त गेटवे के लिए सुझाता है (supportsDeveloperRole: false, maxTokensField: max_tokens), वे यहाँ ज़रूरी नहीं पड़ेंगे: JoinGonka Gateway developer रोल और max_completion_tokens फ़ील्ड, दोनों स्वीकार करता है।

इंस्टॉलर npx @joingonka/setup इस हार्नेस को कॉन्फ़िगर नहीं करता: पूरा कनेक्शन पिछले सेक्शन के फ़ॉर्म या ऊपर दिए YAML फ़्रैगमेंट तक सीमित है।

सबसे तेज़ तरीका है कोड वाली डायरेक्टरी से एक बार चलाकर सेटअप जाँचना। बगल में एक छोटी फ़ाइल रखें जिसमें साफ़ दिखने वाली गलती हो और उससे उसे ढूँढने को कहें:

cd /path/to/project
npx @deepseek-ai/dsh --profile headless "Read calc.py and tell me in one sentence whether it has a bug."

अंतिम जवाब stdout पर छपता है, तर्क का क्रम stderr पर dsh: reasoning: टैग के साथ। एजेंट को खुद फ़ाइल पढ़ने वाला टूल कॉल करना चाहिए और सारगर्भित जवाब देना चाहिए: हमारे रन में नेटवर्क के तीनों मॉडलों में से हर एक ने गलत लाइन बताई। यानी गेटवे से होकर पूरा चक्र "अनुरोध → टूल कॉल → परिणाम → जवाब" ठीक से बन रहा है।

जाँच का दूसरा हिस्सा गेटवे की तरफ़ है। डैशबोर्ड में "उपयोग" खोलें: वहाँ घंटे और दिन के हिसाब से अनुरोध, मॉडल के हिसाब से और कीज़ के हिसाब से बँटवारा दिखता है। हार्नेस की की और अंतिम अनुरोध का ताज़ा समय वाली पंक्ति दिखी — यानी ट्रैफ़िक वाकई गेटवे से होकर जा रहा है।

अगर कुछ गड़बड़ हुई हो, तो निदान आमतौर पर सीधे संदेश से पढ़ा जा सकता है:

नेटवर्क के सभी मॉडलों की कीमत एक समान है, इसलिए चुनाव बजट के बारे में नहीं, बल्कि व्यवहार के बारे में है। नीचे सीमाएं और यह बताया गया है कि हमारे dsh रन में एक ही कार्य पर मॉडलों ने कैसा व्यवहार किया: फ़ाइल को पढ़ना और उसमें त्रुटि ढूंढना।

डिफ़ॉल्ट अनुशंसा DeepSeek V4 Flash है: एजेंट का काम जल्दी ही संदर्भ की मात्रा और संपादन की लंबाई की सीमा तक पहुंच जाता है, और यहाँ दोनों मापदंडों के लिए पर्याप्त मार्जिन है। जब किसी कार्य के लिए जटिल तर्क पर विचार करने की आवश्यकता हो, तो GLM-5.3 Flash पर स्विच करें और रीज़निंग स्तर को high रखें; तेज़ संपादन के लिए वही प्रदाता इसे off स्तर के साथ प्रदान करता है। MiniMax M2.7 छोटे कार्यों के लिए एक स्थिर विकल्प है, जब रीज़निंग की दृश्यता बाधा न बने। मॉडल को इंटरफ़ेस चयनकर्ता में या agent-default-model ब्लॉक में model स्ट्रिंग द्वारा बदला जाता है।

नेटवर्क की संरचना प्रतिभागियों के मतदान द्वारा निर्धारित होती है और समय के साथ बदलती रहती है; सीमाओं के साथ अद्यतित सूची हमेशा GET https://gate.joingonka.ai/v1/models द्वारा प्रदान की जाती है — Fetch available models बटन भी इसी का उपयोग करता है।

एजेंट उपकरण चैट की तुलना में टोकन का उपयोग अलग तरह से करते हैं: प्रत्येक वाक्यांश के लिए हार्नेस एक सिस्टम प्रॉम्प्ट और सभी उपकरणों का विवरण जोड़ता है, और फिर मॉडल के साथ एक बहु-चरणीय संवाद करता है। हमारे रन में, "फ़ाइल पढ़ें और त्रुटि ढूंढें" कार्य में दो-तीन टर्न लगे और 14 से 22 हजार टोकन खर्च हुए, जिसमें से लगभग सब कुछ इनपुट था: आपके प्रश्न से पहले ही प्रत्येक टर्न के साथ लगभग सात हजार टोकन खर्च हो जाते हैं। स्वायत्तता के लिए यह एक सामान्य कीमत है — और इसीलिए प्रति टोकन मूल्य मायने रखता है।

JoinGonka Gateway के माध्यम से टोकन की कीमत इनपुट पर $0.0069 प्रति मिलियन और आउटपुट पर $0.021 प्रति मिलियन है — नेटवर्क के सभी मॉडलों के लिए कीमत समान है और इस पेज पर लाइव स्रोत से ली जाती है। सितंबर 2026 की कीमतों के अनुसार परिमाण का क्रम:

भुगतान वास्तविक खपत के लिए है, बिना किसी सदस्यता और अनुरोधों की संख्या पर कोटे के; शेष राशि और दैनिक खपत कैबिनेट में दिखाई देते हैं।

संस्करण। जब तक प्रोजेक्ट डेवलपर प्रीव्यू स्टेटस में है, प्रत्येक अपडेट के बाद जांचें कि प्रदाता मौजूद है या नहीं, और पुनरुत्पादकता के लिए कमांड में सीधे संस्करण को लॉक करें: npx @deepseek-ai/[email protected] web.

अधिकार। नए सत्र डिफ़ॉल्ट रूप से Workspace Write मोड में काम करते हैं — कार्यशील निर्देशिका के भीतर लिखना; नीति से परे संचालन के लिए इंटरफ़ेस पुष्टि मांगता है। मोड Settings → General में बदलें।

पुनः प्रयास। एक बार की नेटवर्क त्रुटि होने पर, dsh स्वयं अनुरोध को दोहराता है — दस्तावेज़ीकरण के अनुसार पांच बार तक — इसलिए नेटवर्क पर भार का संक्षिप्त स्पाइक आमतौर पर किसी का ध्यान नहीं जाता है।

गोपनीयता। गेटवे प्रॉम्प्ट और उत्तरों की सामग्री संग्रहीत नहीं करता है: सांख्यिकी में केवल खपत का कुल योग रहता है। एजेंट प्रोजेक्ट फ़ाइलों को स्थानीय रूप से, आपकी मशीन पर पढ़ता है।

यदि आपको चित्रों के साथ काम करने की आवश्यकता है — इंटरफ़ेस का स्क्रीनशॉट, फोटो पर आरेख — दृष्टि क्षमता वाले मॉडल के साथ बगल में एक दूसरा प्रदाता सेट करें: dsh एक साथ कई प्रदाताओं को रखता है, और Gonka नेटवर्क मॉडल केवल टेक्स्ट वाले हैं।

DeepSeek Harness एकमात्र ऐसा एजेंट नहीं है जिसे मॉडल विकसित करने वाली प्रयोगशाला स्वयं जारी करती है: Z.ai, GLM के लेखक, के पास ZCode वातावरण है, और MiniMax के पास टर्मिनल MiniMax Code है। दोनों एक ही कुंजी के साथ उसी गेटवे से जुड़ते हैं।