DeepSeek Harness

Settings → Models → “Add model provider” → “Custom model API”では5つのフィールド — Provider ID、display name、base URL、API protocol、API key — を設定し、組み込みのDeepSeekカードと同じピッカーにClaudeとGPTを追加します。

# Settings → Models → Add model provider → Custom model API
#
#   Provider ID     kunavo          (lowercase, and permanent)
#   display name    Kunavo
#   base URL        https://api.kunavo.com/v1
#   API protocol    OpenAI Chat Completions   (openai-completions)
#   API key         sk-kn-...
#
# Then Model catalog → Fetch available models → Add selected,
# or type the ids by hand. The page writes the active profile's
# $DSH_HOME/profiles/<profile>/cordis.patch.yml — profile "web" under
# `dsh web`. The same provider there, plus an optional second one
# that sends Claude ids over Anthropic Messages, whose base URL has
# NO /v1. This entry replaces the whole llm-pi-ai config: keep any
# provider already in it.

- id: llm-pi-ai
  config:
    providers:
      kunavo:
        apiKeyEnv: KUNAVO_API_KEY
        api: openai-completions
        baseURL: https://api.kunavo.com/v1   # → /v1/chat/completions
        models:
          - id: claude-sonnet-5
          - id: claude-opus-5
          - id: claude-haiku-4-5
          - id: gpt-5-6-sol
      kunavo-claude:
        apiKeyEnv: KUNAVO_API_KEY
        api: anthropic-messages
        baseURL: https://api.kunavo.com      # → /v1/messages
        models:
          - id: claude-sonnet-5
          - id: claude-haiku-4-5

手順

1. /app/keys でキーを作成してコピーします。キーは一度だけ表示されます。
2. Web UI（dsh web）を起動し、Settings → Modelsに移動します。Add model providerを選択します。カードはThird-party model providerで開きます。ここに表示されるのはdshに同梱されたプロバイダーのみなので、Custom model APIに切り替えてください。
3. Provider ID（小文字で入力します。一度決めたら変更できません。ドキュメントによると、リクエスト、保存済みセッション、モデルのデフォルト設定、認証情報への参照はすべてこのIDを使用します。名前を変更するには、新しいプロバイダーを追加して古いものを削除します）、display name、base URL https://api.kunavo.com/v1、API protocol OpenAI Chat Completions、API keyを入力します。キーは書き込み専用です。dshはキーを$DSH_HOME/.credentials.yamlに保持し、プロファイルにはキーそのものではなく参照のみを保存します。
4. Model catalogでFetch available modelsを選択します。KunavoはGET /v1/modelsを返すため、モデル選択欄に一覧が表示されます。使うモデルにチェックを入れてAdd selectedを選択します。IDを手入力しても同じように使えます。検出結果に何も表示されない場合は手入力するよう、ドキュメントにも記載されています。
5. 任意：Anthropic独自のプロトコルでClaudeのIDを使う場合は、独自のProvider ID、ベースURL https://api.kunavo.com（/v1は付けません）、APIプロトコルAnthropic Messages、同じキーを指定して、2つ目のカスタムモデルAPIを追加します。ここでもFetchで全カタログが表示されます。追加するのはclaude-のIDだけにしてください（対象をそれだけにする理由）。
6. コンポーザーでモデルを選び、挨拶ではなくファイルに関わるターンを送信します。Harnessでは多くの処理でツール呼び出しを使うため、ファイルの読み取りや編集を伴う最初の実行のほうが、多くの情報を得られます。モデルの変更は次のリクエストから反映されます。ドキュメントでは、再起動は不要と明記されています。

DeepSeek Harnessの「Configure models」ページ（dsh-v0.2.0-rc.2タグのdocs/user/guide/providers.mdと同じ内容）で2026年10月1日に確認しました。サードパーティの設定は変更されます。ここに記載されたフィールド名が表示内容と一致しなくなった場合は、このページではなく、そのページを正しい情報源としてください。

クライアントをデバッグする前に確認すること

1回のリクエストで、失敗の原因がエンドポイント、キー、設定ファイルのどれかを特定できます。これがJSONを返すなら、同じベースURLとキーがDeepSeek Harnessで機能します。

# Settles whether a failure is the endpoint, the key, or the client.
curl -sS https://api.kunavo.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-kn-..."

フィールドに入力するモデルID

すべてのテキストモデルにはモデルIDでアクセスできます。現在の一覧はGET /v1/models、価格付きのカタログはモデルページにあります。料金は100万トークンあたりのUSDで、入力 / 出力の順です。

Anthropic Messages経由のClaude

Kunavo は Anthropic Messages API にも応答し、anthropic-messages はフォームで選べる3つのプロトコルの1つです。ハーネスのドキュメントには「プロバイダーが話すプロトコルは1つです。そのため、2つのプロトコルに対応するゲートウェイには、2つのプロバイダーが必要です」と明記されています。つまり、これは既存のプロバイダーの設定ではなく、その横に追加する2つ目のプロバイダーです。

• ベースURL https://api.kunavo.comはルートURLです。実行時、このルートURLから/v1/messages?beta=trueにリクエストが送信されました。これはClaude Codeも使うパスで、Kunavoも応答します。末尾に/v1を付けると、/v1/v1/messagesにリクエストが送信されました。2つのクライアントのリクエストを並べて比較するには、DeepSeek HarnessとClaude Codeの比較をご覧ください。
• ClaudeのIDのみです。Kunavoの/v1/messagesはclaude-のIDのみを提供します。そこにgpt-のIDを指定すると、/v1/chat/completionsを示す404が返されます。GPTにはopenai-completionsプロバイダーを使ってください。
• Fetchではすべてのモデルが表示されます。Claudeのモデルだけを追加してください。dshのllm-pi-aiREADMEによると、このプロトコルでのモデル検出では、Anthropicのx-api-keyヘッダーを付けてGET /v1/modelsにリクエストします。Kunavoのモデル一覧はAuthorization: Bearerと同様に、このヘッダー内のキーを受け付けます。これはdshのソースコードとKunavo独自のテストで確認した内容であり、今回の実行で確かめたものではありません。Fetch available modelsで返るのはGPTや画像モデルも含むカタログ全体です。claude-のIDだけにチェックを入れてください。手入力でも同じように使えます。一覧全体が表示されても、確認できることには限りがあります。同じREADMEによると、一覧取得URLでは/v1の有無がどちらでも受け付けられますが、モデルリクエストではベースURLがそのまま使われます。そのため、Fetchはhttps://api.kunavo.com/v1からも一覧を取得できますが、そのベースURLから最初のターンを送ると/v1/v1/messagesにリクエストが届きます。
• この設定で得られること。リクエストはAnthropicの形式で届きます。実行時、システムプロンプトはトップレベルのsystemフィールドとして送信されたため、developerロールは関係しません。KunavoはOpenAI形式から変換せず、そのまま転送します。openai-completionsプロバイダーでも変換を介して同じClaudeのIDを使えるため、手順ではこちらを使用しています。

フォームの設定が保存されるファイル

Modelsページは$DSH_HOME/profiles/<profile>/cordis.patch.ymlを書き込みます。dsh webから始めた場合は$DSH_HOME/profiles/web/cordis.patch.ymlです。以前のdshドキュメントでは$DSH_HOME/settings.yamlが示されていましたが、0.2.0-rc.2のドキュメントでは異なります。ブラウザーとサーバーが同じマシンにある場合は、SettingsヘッダーのOpen configuration fileからファイルを開けます。アダプターは次のリクエスト時に設定を再読み込みします。このエンドポイントで重要なのは次の5点です。

1. コンテキストウィンドウと最大出力トークン数 — フォームのCustomized settings → Model optionsにあります。手入力したIDにはどちらの値も含まれないため、経路のフォールバック値が適用されます。llm-pi-ai READMEによると、コンテキストは262,144トークン、出力は32,768トークンです。今回の実行では、両方のカスタムプロバイダーが正確にmax_tokens: 32768を要求しました。上の表にあるIDはすべてこれを上回るため、どちらの場合も行を確認し、さらに大きな値が必要ならモデルのカタログ項目から上限を引き上げてください。Kunavoでは上限ではなく、モデルが生成したトークンに対して課金されます。
2. compat.supportsDeveloperRole — 設定は不要です。Harnessでは、developerロールを拒否するゲートウェイ向けに推奨されています。KunavoはClaudeを含むすべてのファミリーでこのロールをシステムターンとして扱います。（2026-09-30まではClaude経路でこのロールが欠落していたため、この項目では切り替えを設定するよう案内していました。設定したままでも問題ありません。）
3. compat.maxTokensField — 変更しないでください。Harnessでは通常、上記の切り替えと合わせて最初に試す対処法として紹介されていますが、Kunavo独自のハンドラーはmax_completion_tokensを読み取り、max_tokensにフォールバックするため、デフォルトで動作します。
4. reasoningEfforts — フォームに入力欄はありません。手入力したモデルはレベルを宣言しないため、Effortメニューは表示されず、モデルがreasoningを行うかどうかはエンドポイント独自のデフォルトで決まります。メニューを使いたい場合は、レベルを自分で宣言してください。openai-completionsでは各キーがレベルを示し、その値がreasoning_effortとして送信される表記になります。これによりgpt-のIDに届きます。claude-のIDでは効果がありません。KunavoのチャットAPIはAnthropicにreasoning_effortを転送しないためです（/docs/chat#reasoning）。
5. 入力タイプ（ファイル内の input: [text, image]） — ドキュメントには、これは「エンドポイントについての宣言であり、エンドポイントを検証するものではない」と明記されています。画像に対応していない ID で Image にチェックを入れても、ハーネスでは検出されず、後続の処理でリクエストが拒否されます。チェックを入れる前に、/models で ID を確認してください。

セッションが送信するその他の情報、つまり1ターンあたり24個のツール定義、新しいセッションごとの短いタイトル生成リクエスト、DeepSeek独自経路の追加フィールドについては、DeepSeek Harnessの料金で測定結果を掲載しています。