DeepSeek Harness: JoinGonka Gateway経由の独自プロバイダー

ハーネスとは、エージェント作業においてモデルを囲むすべてのものです：「リクエスト → ツール呼び出し → 結果 → 次のステップ」というサイクル、ファイルとターミナル用のツール、権限と確認、セッションログ、コンテキスト圧縮。DeepSeek Harnessはこれをプラグインから組み立てます：「everything is a plugin」アーキテクチャはフレームワークCordis上に構築されており、ツールからモデルアダプターまで、あらゆるノードがコアを変更せずに交換可能です。コードはMITライセンスで公開されています。

インストールは不要です — Node.js（22系は22.19以降、または24以降）があれば十分です：

npx @deepseek-ai/dsh web

このコマンドはhttp://127.0.0.1:3080でWeb UIを起動し、ブラウザで開きます。SSH経由で起動した場合、アドレスはターミナルに表示されるだけです。--no-openフラグはブラウザなしでサーバーを起動し、--portはポートを変更します。dshを起動したディレクトリがデフォルトの作業ディレクトリになりますが、インターフェースはworkspaceを明示的に選択した後にのみセッションを開始します。

モデル層は2つのアダプターで構成されています。直接アダプターはベンダーの公式APIに接続します。マルチプロバイダーアダプター — dsh-llm-pi-ai — はライブラリpi-ai上に構築されており、ターミナルエージェントPiの基盤と同じものです。これを通じてカタログの組み込みプロバイダーも、任意の独自endpointも接続できます。そのため設定のフィールド名 — api、contextWindow、maxTokens — はPiでおなじみのものと一致します。

成熟度について。プロジェクトのREADMEは警告から始まります：developer preview、急速なイテレーション、破壊的変更。別のドキュメントSAFETY.mdは、セキュリティ監査は実施されておらず、エージェントはモデルが生成したコマンドを実行すると明記しています。実用的な結論はシンプルです：dshはコンテナ、仮想マシン、または別のアカウントで実行し、アクセス可能なすべてのもののバックアップを保持してください。

ステップ1：キー。gate.joingonka.ai/registerで登録しましょう。アドレス確認後、3Mの無料トークンがアカウントに付与されます。ダッシュボードで「APIキー」セクションを開き、jg-プレフィックス付きのキーを作成してください。ハーネス専用のキーを別途用意しておくと、そのトラフィックが統計で独立した行として表示されるので便利です。

ステップ2：最初の画面。テストステータスの通知（Continueボタン）の後、dshが公式APIキーの入力を求めます（「Add an API key to get started」）。これは必須ではないので、Configure laterをクリックしましょう。

ステップ3：プロバイダー。Settings → Modelsを開き、Add a custom providerを選択します。フォームの項目は以下の通りです：

ステップ4：モデル。ModelsブロックでFetch available modelsをクリックすると、dshがゲートウェイにリストを問い合わせ、「Choose models to add」ウィンドウを開きます。今回の実行では、ネットワークの3つのモデル—MiniMaxAI/MiniMax-M2.7、deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731、zai-org/GLM-5.3-Flash—がすべて表示され、Add selectedの後、ハーネスがゲートウェイのデータに基づいて各モデルにコンテキストウィンドウと応答上限を自動設定しました。あとはCreate providerをクリックするだけです。

ステップ5：モデルの選択。設定を閉じ、Choose workspaceをクリックしてプロジェクトディレクトリを追加します。新しいプロバイダーのモデルがセレクターに表示され、選択したモデルが新しいセッションのデフォルトモデルになります。

dshはキーを設定とは別に保管します：~/.dsh/.credentials.yamlファイルに、所有者のみアクセス可能な権限で保存されます。settings.yamlにはその参照名（今回の実行ではプロバイダーIDに基づくJOINGONKA_API_KEY）だけが残ります。

どのプロトコルを選ぶか。ゲートウェイは3つすべてに対応しており、違いはベースアドレスと付随する利便性です：

dshでは1つのプロバイダーが1つのプロトコルに対応するため、2つ目のプロトコルを使うには別のProvider IDを持つ2つ目のプロバイダーが必要です。日常的な作業には最初の選択肢で十分です。今回の実行では、ツール呼び出しを伴うエージェントループが3つすべてで動作しました。

Models フォームは通常の YAML ドキュメント — $DSH_HOME/settings.yaml、デフォルトでは ~/.dsh/settings.yaml — に書き込みます。直接編集できます。設定ヘッダーの Open configuration file ボタンでファイルが開き、アダプターは次回リクエスト時にそれを読み直すので、再起動は不要です。Gonka ネットワーク用の完全版はこちら:

# ~/.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

ここで重要なポイント:

• apiKeyEnv はキーそのものではなく、キーへの参照名です。dsh は値を次の順序で探します: 起動時の環境変数、次に .credentials.yaml（フォームがここに書き込みます）、次に起動ディレクトリの .env、最後に ~/.dsh/.env。ブラウザなしでハーネスを設定する場合、~/.dsh/.env にパーミッション 600 で JOINGONKA_API_KEY=jg-your-key の1行を書けば十分です。起動後にエクスポートした変数は、すでに実行中のプロセスには見えません。
• contextWindow と maxTokens は明示的に指定してください。dsh が知らないモデルには 262,144 と 32,768 トークンが割り当てられますが、これは実際の上限とは一致しません。指定した maxTokens は同時に、各リクエストのデフォルトの応答上限にもなります。
• reasoningEfforts は Effort メニューの推論レベルです。手動で登録したモデルにはレベルがなく、そのモデル用のメニューは表示されません。GLM-5.3 Flash の切り替えは二値です: low 値で推論がオフになり、それ以外の値では完全な推論が維持されます。そのため、off レベルには low が割り当てられ、high はそのまま渡されます。私たちの実行では、off では推論ブロックがまったくなく、high では復活しました。
• agent-default-model は、headless モードを含む新しいエージェント用のモデルです。インターフェースでのモデル選択も同じことをします。ここに reasoningEffort を追加することもできます。

dsh のドキュメントが厳格なゲートウェイ向けに推奨している compat スイッチ（supportsDeveloperRole: false、maxTokensField: max_tokens）は、ここでは不要です: JoinGonka Gateway は developer ロールも max_completion_tokens フィールドも受け付けます。

インストーラー npx @joingonka/setup はこのハーネスを設定しません: 接続はすべて前のセクションのフォームか、上記の YAML 断片で完結します。

連携を最速で確認する方法は、コードのあるディレクトリからの単発実行です。明らかなバグを含む小さなファイルを置いて、それを見つけさせてみましょう：

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

最終的な回答は stdout に、推論の流れは dsh: reasoning: というマーク付きで stderr に出力されます。エージェントは自らファイル読み取りツールを呼び出し、本質的に答えるはずです。私たちの実行では、ネットワーク上の3つのモデルすべてが誤った行を指摘しました。つまり、「リクエスト → ツール呼び出し → 結果 → 回答」という完全なサイクルがゲートウェイを通じて正しく組み立てられているということです。

検証の後半はゲートウェイ側です。管理画面で「使用状況」を開いてください。時間別・日別のリクエスト、モデル別・キー別の内訳が表示されます。ハーネスのキーを持つ行と、最新の最終リクエスト時刻が現れていれば、トラフィックが実際にゲートウェイを通過している証拠です。

何か問題が起きた場合、診断は通常メッセージから直接読み取れます：

ネットワーク内のすべてのモデルの価格は同一であるため、選択の基準は予算ではなく動作となります。以下は、制限事項と、ファイルの内容を読み取ってエラーを見つけるという同一タスクにおける、私たちのdsh実行時の各モデルの挙動です。

デフォルトの推奨モデルは DeepSeek V4 Flash です。エージェントによる作業はコンテキスト容量と修正の長さにすぐに制限がかかりますが、本モデルはその両方で余裕があります。複雑なロジックを検討する必要があるタスクでは、GLM-5.3 Flash に切り替えて推論レベルを high に設定してください。迅速な修正が必要な場合は、同じプロバイダーからレベル off で提供されるモデルを利用できます。MiniMax M2.7 は、目に見える推論プロセスが邪魔にならないような、短いタスクに適した安定した選択肢です。モデルはインターフェースのセレクター、または agent-default-model ブロック内の model 文字列で変更可能です。

ネットワークの構成は参加者の投票によって決まり、随時変更されます。制限を含む最新のリストは常に GET https://gate.joingonka.ai/v1/models で確認できます（Fetch available modelsボタンもこれを使用しています）。

エージェントツールはチャットとは異なる方法でトークンを消費します。ハーネス（harness）は、あなたのフレーズごとにシステムプロンプトとすべてのツールの説明を追加し、モデルと複数ターンの対話を行います。我々の実行テストでは、「ファイルを読み取ってエラーを見つける」というタスクに2〜3ターン、14,000〜22,000トークンを要しました。そのほとんどは入力で、質問をする前でもターンごとに約7,000トークンが消費されます。これは自律性のための通常の対価であり、トークン単価が重要になる理由です。

JoinGonka Gateway経由の場合、トークン料金は入力100万トークンあたり$0.0069、出力100万トークンあたり$0.021です。この価格はネットワーク内のすべてのモデルで共通であり、このページ上でライブソースから取得されます。2026年9月時点の価格規模は以下の通りです：

お支払いは実際の使用量に基づき、サブスクリプションやリクエスト制限はありません。残高と日々の消費量はマイページで確認可能です。

バージョン。 プロジェクトがdeveloper previewステータスの間は、更新のたびにプロバイダーが正しく動作しているか確認し、再現性を保つために以下のコマンドのようにバージョンを明示的に固定してください：npx @deepseek-ai/[email protected] web。

権限。 新しいセッションはデフォルトで「Workspace Write」モードで動作し、作業ディレクトリ内への書き込みが可能です。ポリシーを超える操作については、インターフェース上で確認が求められます。モードは「Settings → General」で変更可能です。

リトライ。 一時的なネットワークエラーが発生した場合、dshはドキュメントに基づき最大5回まで自動的にリクエストを再試行します。そのため、短時間のネットワーク負荷の急増は通常気付かれないうちに処理されます。

プライバシー。 ゲートウェイはプロンプトや回答の内容を保存しません。統計には消費量のみが残ります。プロジェクトファイルは、エージェントがあなたのマシン上でローカルに読み取ります。

画像処理が必要な場合（インターフェースのスクリーンショット、写真内の図など）は、視覚認識機能を持つモデルを搭載した2つ目のプロバイダーを別途設定してください。dshは複数のプロバイダーを同時に保持できますが、Gonkaネットワークのモデルはテキストベースです。

DeepSeek Harnessは、モデル開発ラボ自体がリリースする唯一のエージェントではありません。GLMの作成者であるZ.aiにはZCode環境があり、MiniMaxにはターミナルベースのMiniMax Codeがあります。どちらも同じキーを使用して同じゲートウェイに接続できます。