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 a custom provider.
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.

llm-pi-ai:
  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 $DSH_HOME/settings.yaml — это тот же документ, который пишет страница настроек. В нём же задаются поля, которых нет в форме: заголовки, таймауты, уровни reasoning и переключатели совместимости. Открыть файл 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.

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

Модель, вписанная вручную, не объявляет уровней reasoning, поэтому пункт Effort для неё в меню не появляется и думать ли модели решает сам эндпоинт. Уровни объявляются полем reasoningEfforts в $DSH_HOME/settings.yaml: ключ — это пункт меню, а значение — то, что уходит на провод в reasoning_effort. Пустым можно оставить только off: для большинства эндпоинтов «не думать» — это отсутствие параметра.

llm-pi-ai:
  providers:
    tokenator:
      models:
        - id: gpt-5.5
          reasoningEfforts:
            off:
            high: high
            max: max

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