Как подключить DeepSeek Harness к Tokenator API

Что получится в итоге

После настройки DeepSeek Harness перестаёт обращаться к своему стандартному провайдеру и отправляет все запросы в Tokenator. Оплата идёт токенами вашего ключа, а список доступных моделей задаётся ключом, а не инструментом.

Требования и поддерживаемые ОС

• Windows 10/11, macOS 12+ или современный Linux с 64-битной архитектурой.
• Доступ в интернет к домену Tokenator по HTTPS.
• API-ключ Tokenator вида sk-your-tokenator-key.

Нужен Node.js: запуск идёт через npx. Для сборки из исходников понадобится pnpm. Настройка выполняется в браузере, аккаунт DeepSeek для стороннего провайдера не нужен.

Установка DeepSeek Harness

npx @deepseek-ai/dsh web

Команда поднимает веб-интерфейс на http://127.0.0.1:3080 и открывает его в браузере. Флаг --no-open оставляет сервер без открытия вкладки.

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
cd deepseek-harness
pnpm install
pnpm run build
pnpm dsh web

Настройка Tokenator

1. Зарегистрируйтесь в личном кабинете и купите пакет токенов.
2. Ключ появится в кабинете сразу после подтверждения оплаты — копировать его нужно целиком, вместе с префиксом.
3. В примерах ниже вместо настоящего ключа стоит плейсхолдер sk-your-tokenator-key. Не публикуйте настоящий ключ в репозиториях и скриншотах.

Конфигурация

1. Откройте Settings → Models в веб-интерфейсе.
2. Нажмите Add model provider и переключите карточку на Custom model API.
3. Provider ID — строчными буквами, например tokenator. Идентификатор постоянный: переименовать провайдера нельзя, можно только завести нового и удалить старого. Отображаемое имя, адрес, протокол, ключ и модели остаются редактируемыми.
4. Base URL: https://api.tokenator.top/v1
5. API protocol: openai-completions — это OpenAI Chat Completions. Провайдер говорит ровно на одном протоколе.
6. API key: sk-your-tokenator-key
7. В блоке Model catalog нажмите Fetch available models: запрос уходит на GET https://api.tokenator.top/v1/models с текущим ключом. Отметьте нужные модели и нажмите Add selected. ID можно и вписать руками, например gpt-5.5.
8. Сохраните провайдера и выберите модель в пикере — выбранная модель становится значением по умолчанию для новых сессий.

- id: llm-pi-ai
  config:
    providers:
      tokenator:
        apiKeyEnv: TOKENATOR_API_KEY
        api: openai-completions
        baseURL: https://api.tokenator.top/v1
        models:
          - id: gpt-5.5

То же самое можно записать прямо в файл профиля — это тот же документ, который пишет страница настроек. При запуске через dsh web профиль называется web, отсюда путь $DSH_HOME/profiles/web/cordis.patch.yml. Запись целиком заменяет конфиг llm-pi-ai, поэтому других провайдеров, если они уже есть в файле, сохраните рядом. Модели, которая принимает картинки, добавьте под id строку input: [text, image] — это то же, что галка Image. В этом же файле задаются поля, которых нет в форме: заголовки, таймауты и переключатели совместимости. Открыть его можно кнопкой Open configuration file в шапке настроек, когда браузер работает на той же машине, что и сервер.

Первый запрос

Перед запуском инструмента полезно убедиться, что ключ и модель рабочие. Один запрос curl отвечает на оба вопроса сразу.

curl https://api.tokenator.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-tokenator-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "ping"}]
  }'

Откройте http://127.0.0.1:3080, выберите модель в пикере и отправьте сообщение. Сессия, которая уже отправила запрос, остаётся на модели, записанной в её собственном логе: новую модель подхватят новые сессии.

Успешный ответ означает, что ключ действителен, модель разрешена для этого ключа и апстрим доступен. Расход виден в кабинете сразу после запроса.

Переключение моделей

Модели правятся в карточке провайдера: Fetch available models спрашивает список у эндпоинта, а вписанный руками ID работает точно так же. Выбор модели в пикере делает её значением по умолчанию для новых сессий. Поддержку картинок и уровни reasoning новой модели DSH не подхватывает: их включают в Model options этой модели, как описано в разделе «Конфигурация».

Примеры ID моделей, доступных сейчас:

• claude-haiku-4-5
• claude-opus-4-6
• claude-opus-4-7
• claude-sonnet-4-6
• gpt-5.5
• deepseek-v4-pro

Актуальные ID и характеристики — в каталоге AI-моделей; там же видно, какие модели сейчас доступны. Выбрать между близкими вариантами помогает сравнение моделей.

Настройка reasoning

DSH не узнаёт уровни reasoning из /v1/models: у модели провайдера из Custom model API их нет, пока вы их не объявите, — неважно, добавлена она через Fetch available models или вписана руками. До тех пор пункт Effort в меню не появляется, и думать ли модели, решает сам эндпоинт.

Уровни включаются в Settings → Models: откройте провайдера, раскройте Customized settings, у модели — Model options, и включите Reasoning levels. Строки начинаются с off, low, medium и high. В API value стоит то, что уходит на провод в reasoning_effort, по умолчанию — название уровня. Кроме off должен остаться хотя бы один уровень. Сохраните провайдера, и пункт Effort появится в меню.

Форма пишет поле reasoningEfforts в $DSH_HOME/profiles/web/cordis.patch.yml, там же его можно задать руками: ключ — это пункт меню, а значение — reasoning_effort на проводе. Пустым можно оставить только off: для большинства эндпоинтов «не думать» — это отсутствие параметра.

- id: llm-pi-ai
  config:
    providers:
      tokenator:
        apiKeyEnv: TOKENATOR_API_KEY
        api: openai-completions
        baseURL: https://api.tokenator.top/v1
        models:
          - id: gpt-5.5
            reasoningEfforts:
              off:
              low: low
              medium: medium
              high: high

Дополнительно у самого ключа есть переключатель reasoning в личном кабинете — он действует независимо от инструмента. Размышление тарифицируется как output-токены.

Частые ошибки и способы исправления

Частые вопросы

Читайте дальше