DeepSeek Harness: JoinGonka Gateway üzerinden kendi sağlayıcınız

Harness, ajan çalışmasında modeli çevreleyen her şeydir: "istek → araç çağrısı → sonuç → sonraki adım" döngüsü, dosya ve terminal araçları, izinler ve onaylar, oturum günlüğü, bağlam sıkıştırma. DeepSeek Harness bunu eklentilerden kurar: "everything is a plugin" mimarisi Cordis çerçevesi üzerine inşa edilmiştir ve bir araçtan model adaptörüne kadar her düğüm çekirdeği değiştirmeden yer değiştirilebilir. Kod MIT lisansı altında açıktır.

Kurulum gerekmez — Node.js yeterlidir (22 serisi 22.19'dan itibaren ya da 24 ve üzeri):

npx @deepseek-ai/dsh web

Komut http://127.0.0.1:3080 üzerinde Web UI'ı ayağa kaldırır ve tarayıcıda açar; SSH ile başlatıldığında adres yalnızca terminale yazılır. --no-open bayrağı sunucuyu tarayıcı olmadan başlatır, --port portu değiştirir. dsh'nin çalıştırıldığı dizin varsayılan çalışma dizini olur, ancak arayüz oturumu ancak workspace açıkça seçildikten sonra başlatır.

Model katmanı iki adaptörden oluşur. Doğrudan olan satıcının resmi API'sine gider. Çok sağlayıcılı olan — dsh-llm-pi-ai — terminal ajanı Pi'nin temelindeki pi-ai kütüphanesi üzerine kurulmuştur; onun üzerinden hem katalogdaki yerleşik sağlayıcılar hem de kendi endpoint'leriniz bağlanır. Bu yüzden ayarlardaki alan adları — api, contextWindow, maxTokens — Pi'den tanıdık gelenlerle aynıdır.

Olgunluk hakkında. Projenin README'si bir uyarıyla başlıyor: developer preview, hızlı iterasyonlar, kırıcı değişiklikler. Ayrı bir SAFETY.md belgesi güvenlik denetimi yapılmadığını ve ajanın model tarafından üretilen komutları yürüttüğünü belirtiyor. Pratik sonuç basit: dsh'yi bir konteynerde, sanal makinede ya da ayrı bir hesap altında çalıştırın ve erişebildiği her şeyin yedeklerini tutun.

Adım 1: anahtar. gate.joingonka.ai/register adresinden kaydolun: adresiniz doğrulandıktan sonra hesabınıza 3M ücretsiz token gelecek. Panelde «API anahtarları» bölümünü açın ve jg- ön ekli bir anahtar oluşturun. Harness için ayrı bir anahtar açmanız pratik olur — o zaman trafiği istatistiklerde ayrı bir satır olarak görünür.

Adım 2: ilk ekran. Test durumu bildirimini (Continue düğmesi) gördükten sonra dsh, resmi API anahtarını girmenizi ister («Add an API key to get started»). Bu zorunlu değil: Configure later seçeneğine tıklayın.

Adım 3: sağlayıcı. Settings → Models bölümünü açın ve Add a custom provider seçeneğini seçin. Form alanları:

Adım 4: modeller. Models bloğunda Fetch available models seçeneğine tıklayın: dsh ağ geçidinden listeyi ister ve «Choose models to add» penceresini açar. Bizim denememizde bu pencerede ağın üç modeli de çıktı — MiniMaxAI/MiniMax-M2.7, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 ve zai-org/GLM-5.3-Flash — ve Add selected sonrasında harness, ağ geçidinden gelen verilere göre her birine bağlam penceresini ve yanıt tavanını kendisi atadı. Geriye Create provider düğmesine basmak kalıyor.

Adım 5: model seçimi. Ayarları kapatın, Choose workspace düğmesine basın ve proje dizinini ekleyin. Yeni sağlayıcının modelleri seçicide görünecek; seçilen model yeni oturumlar için varsayılan model olur.

dsh anahtarı ayarlardan ayrı saklar: yalnızca sahibinin erişebildiği ~/.dsh/.credentials.yaml dosyasında. settings.yaml içinde yalnızca ona yapılan bağlantının adı kalır — bizim denememizde sağlayıcı tanımlayıcısına göre JOINGONKA_API_KEY.

Hangi protokolü seçmeli. Ağ geçidi üçüyle de konuşur; fark temel adreste ve yan faydalardadır:

dsh'de bir sağlayıcı tek bir protokolle konuşur, bu yüzden ikinci protokol farklı bir Provider ID'ye sahip ikinci bir sağlayıcı demektir. Günlük kullanım için ilk seçenek yeterlidir; bizim denememizde araç çağrılı ajan döngüsü üçünde de çalıştı.

Models formu, standart bir YAML belgesine yazar — $DSH_HOME/settings.yaml, varsayılan olarak ~/.dsh/settings.yaml. Doğrudan düzenleyebilirsiniz: Ayarların üst kısmındaki Open configuration file düğmesi dosyayı açar ve adaptörler bir sonraki istekte onu yeniden okur — yeniden başlatmaya gerek yok. Gonka ağı için tam sürüm:

# ~/.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

Burada önemli olanlar:

• apiKeyEnv anahtarın kendisi değil, ona yapılan referansın adıdır. dsh değeri şu sırayla arar: başlatma anındaki ortam değişkeni, sonra .credentials.yaml (formun yazdığı yer), sonra başlatma dizinindeki .env, sonra ~/.dsh/.env. Harness'ı tarayıcı olmadan kuruyorsanız, ~/.dsh/.env içinde 600 izinli JOINGONKA_API_KEY=jg-your-key satırı yeterli. Başlatmadan sonra dışa aktarılan bir değişkeni, çalışmakta olan süreç artık görmez.
• contextWindow ve maxTokens değerlerini açıkça belirtin. dsh'nin hakkında hiçbir şey bilmediği bir model için 262 144 ve 32 768 token varsayar — bu gerçek limitlere karşılık gelmez. Belirtilen maxTokens aynı zamanda her istek için varsayılan yanıt limiti olur.
• reasoningEfforts, Effort menüsü için akıl yürütme seviyeleridir. Elle girilen bir modelde seviye yoktur ve o model için menü görünmez. GLM-5.3 Flash'ta anahtar ikili çalışır: low değeri akıl yürütmeyi kapatır, başka her değer onu tam bırakır. Bu yüzden off seviyesine low eşlendi, high ise olduğu gibi gönderiliyor. Bizim denememizde off ile hiç akıl yürütme bloğu yoktu, high ile geri geldiler.
• agent-default-model, headless modu dahil yeni ajanlar için kullanılan modeldir. Arayüzdeki model seçimi de aynısını yapar; buraya reasoningEffort da eklenebilir.

dsh dokümantasyonunun katı gateway'ler için önerdiği compat anahtarlarına (supportsDeveloperRole: false, maxTokensField: max_tokens) burada gerek yok: JoinGonka Gateway hem developer rolünü hem de max_completion_tokens alanını kabul ediyor.

npx @joingonka/setup kurucusu bu harness'ı yapılandırmaz: tüm bağlantı, önceki bölümdeki formdan ya da yukarıdaki YAML parçasından ibarettir.

Kurulumu test etmenin en hızlı yolu, kodun bulunduğu dizinden tek seferlik bir çalıştırmadır. Yanına bariz bir hata içeren küçük bir dosya koyun ve ondan hatayı bulmasını isteyin:

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

Nihai yanıt stdout'a, akıl yürütme süreci ise dsh: reasoning: etiketiyle stderr'e yazdırılır. Ajanın dosya okuma aracını kendisi çağırması ve özüne uygun yanıt vermesi gerekir: bizim çalıştırmamızda ağdaki üç modelin her biri hatalı satırı doğru şekilde belirtti. Yani "istek → araç çağrısı → sonuç → yanıt" tam döngüsü gateway üzerinden sorunsuz işliyor.

Testin ikinci yarısı gateway tarafında. Panelde "Kullanım" bölümünü açın: burada saatlik ve günlük istekleri, model ve anahtar bazında dağılımı görebilirsiniz. Harness anahtarına ait bir satır ve güncel bir son istek zamanı göründüyse, trafik gerçekten gateway üzerinden akıyor demektir.

Bir şeyler ters giderse, teşhis genellikle doğrudan mesajdan okunur:

Ağdaki tüm modellerin fiyatı aynıdır, bu nedenle seçim bütçe ile ilgili değil, davranış ile ilgilidir. Aşağıda limitler ve modellerin aynı görev üzerinde (bir dosyayı okumak ve içindeki hatayı bulmak) dsh denememizde nasıl performans gösterdikleri yer almaktadır.

Varsayılan öneri DeepSeek V4 Flash'tır: Ajan çalışmaları hızlı bir şekilde bağlam hacmine ve düzeltme uzunluğuna takılır, burada her iki parametre için de pay vardır. Görev karışık mantık üzerinde düşünmeyi gerektirdiğinde GLM-5.3 Flash'a geçin ve akıl yürütme seviyesini high olarak tutun; hızlı düzeltmeler için aynı sağlayıcı bunu off seviyesiyle sunar. MiniMax M2.7, görünür bir akıl yürütme sürecinin rahatsız etmediği kısa görevler için dengeli bir seçenektir. Model, arayüz seçicisinden veya agent-default-model bloğundaki model satırı ile değiştirilebilir.

Ağ yapısı katılımcıların oylarıyla belirlenir ve zamanla değişir; limitlerle birlikte güncel liste her zaman GET https://gate.joingonka.ai/v1/models üzerinden alınır - "Fetch available models" butonu da bunu kullanır.

Ajan araçları, tokenleri sohbetten farklı bir şekilde tüketir: Harness, her cümlenize bir sistem istemi ve tüm araçların açıklamalarını ekler, ardından modelle çok adımlı bir diyalog yürütür. Bizim çalışmamızda, "dosyayı oku ve hatayı bul" görevi iki-üç adım ve 14 ile 22 bin arası token harcadı; üstelik bunun neredeyse tamamı girdi: Siz sorunuzu sormadan önce her adımda yaklaşık yedi bin token harcanıyor. Bu, özerklik için ödenen normal bir bedeldir ve tam olarak bu yüzden token başına fiyat önemlidir.

JoinGonka Gateway üzerinden tokenler girişte milyon başına $0.0069 ve çıkışta milyon başına $0.021 maliyetindedir; fiyat ağdaki tüm modeller için aynıdır ve bu sayfaya canlı bir kaynaktan çekilir. Eylül 2026 itibarıyla fiyat büyüklükleri:

Ödeme, abonelik veya istek kotası olmadan, gerçek tüketim üzerinden yapılır; kalan miktar ve günlük tüketim panelde görülebilir.

Sürüm. Proje „developer preview“ aşamasında olduğu sürece, her güncellemeden sonra sağlayıcının yerinde olup olmadığını kontrol edin ve yeniden üretilebilirlik için sürümü doğrudan komutta sabitleyin: npx @deepseek-ai/[email protected] web.

Yetkiler. Yeni oturumlar varsayılan olarak „Workspace Write“ modunda çalışır; çalışma dizini içinde yazma işlemi yapılır; politika dışı işlemler için arayüz onay ister. Mod, Settings → General kısmından değiştirilebilir.

Tekrarlar. Tek seferlik bir ağ hatasında dsh isteği kendisi tekrarlar (belgelere göre beş defaya kadar), bu nedenle ağdaki kısa bir yük artışı genellikle fark edilmez.

Gizlilik. Gateway, istemlerin ve yanıtların içeriğini saklamaz: İstatistiklerde yalnızca tüketim toplamları kalır. Ajan, proje dosyalarını bilgisayarınızda yerel olarak okur.

Görsellerle çalışmanız gerekiyorsa – arayüz ekran görüntüsü, fotoğraftaki şema – yan tarafta görme yeteneğine sahip bir modele sahip ikinci bir sağlayıcı oluşturun: dsh aynı anda birkaç sağlayıcıyı destekler, Gonka ağ modelleri ise metin tabanlıdır.

DeepSeek Harness, model geliştiricisi laboratuvarın yayınladığı tek ajan değildir: GLM'in yazarları Z.ai'nin ZCode ortamı vardır, MiniMax'in ise terminal tabanlı MiniMax Code aracı bulunur. Her ikisi de aynı anahtarla aynı ağ geçidine bağlanır.