
## 一、为什么要配置第三方兼容API接入


DeepSeek Harness（简称 dsh）是 DeepSeek AI 开源的智能体框架，采用插件化架构，底层由 Cordis 驱动。框架本身不强制绑定 DeepSeek 自家模型，原生支持 OpenAI API 兼容格式，市面上绝大多数兼容该协议的大模型服务都可以接入使用。

直接使用海外官方模型接口，会存在网络链路不稳定、访问门槛高的问题。**第三方大模型API兼容服务**，依托国内可访问的服务节点，提供标准化OpenAI协议接口，能够低成本调用各类主流大模型，这也是在dsh中配置第三方服务的核心意义。

## 二、目标模型简介


>说明：下文仅做技术演示，模型名称、参数、定价以对应服务商后台公示为准


该长上下文推理系列模型，主打超长文本理解与复杂推理能力，支持对话补全、Responses接口等调用方式。通过兼容API服务接入，不需要管理海外官方账号，即可在dsh框架内完成调用。


|指标|长上下文推理旗舰模型|
|:-:|:-:|
|定位|长上下文推理旗舰模型|
|输入价格|服务商后台为准|
|输出价格|服务商后台为准|
|接口|Chat Completions、Responses|

## 三、环境准备


- **Node.js**：`^22.19.0` 或 `>=24.0.0`，版本校验命令：`node -v`

- **第三方API密钥**：格式为`sk-xxxx`，在对应服务商后台申请获取

- **服务接口地址(Base URL)**：服务商提供的 OpenAI 兼容接口地址，格式示例 `https://服务商域名/v1`


## 四、安装并启动 dsh


```
npx @deepseek-ai/dsh web
```
启动完成后，本地浏览器访问地址：

```
http://127.0.0.1:3080
```
>首次执行会自动拉取dsh相关依赖包，国内环境如遇下载缓慢，可以切换国内npm镜像源加速
```
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
```


## 五、配置第三方兼容API（核心步骤）


>提示：下面以某兼容API服务商作为操作示例，不同服务商操作逻辑一致，替换对应的接口地址、密钥、模型标识即可。


### 前置操作：服务商后台获取密钥


### 前置步骤，选择一个国内直接连接的平台
#### 这里以为New.bi为例，秘钥秘钥界面，新建秘钥

![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12697473/e1342b175e6dd69b4f22f366b0de5cac.png)
#### 选择new.bi-codex分组。名称随便填写
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12697473/970b97b1ce6518ea34cb54bc42cdc5cc.png)
#### 回到dsh，点击设置
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12697473/ad76bd88bf15d13129604d867bb96125.png)
#### 点击添加自定义配置，如下图
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12697473/c9ac825dbe5f2a2aa078fea3816ff511.png)
#### 按照截图输入api地址和协议，协议选择openai-responses
api： https://api.new.bi/v1
模型选择 gpt-5.6-sol和gpt-5.6-terra
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12697473/c25eb08b5c64024d6a36fe64a1a3e8f3.png)

#### 选择刚刚创建的模型 
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12697473/b3793ac451c2ce9a5abd20696c0ba41b.png)

#### 成功接入gpt-5.6-sol和gpt-5.6-terra模型
![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12697473/dab0f9376912cbf81595fe5561d4024f.png)

### 方式一：Web UI 添加自定义 Provider（推荐新手）


1. 打开 **Settings → Models**

2. 点击 **Add a custom provider**（添加自定义提供方）

3. 按照表格填写参数：


|字段|填写说明|
|:-:|:-:|
|Provider ID|`v1api`（小写，创建后不可修改，错误只能删除重建）|
|Display name|自定义服务名称，方便区分|
|Base URL|服务商提供的 `/v1` 接口地址|
|API protocol|`openai‑completions`（OpenAI兼容协议）|
|API key|从服务商后台复制的 `sk‑xxxx` 密钥|


1. 在 **Model catalog** 点击 **Fetch available models**，尝试自动拉取可用模型，勾选需要使用的模型；>如果服务商不支持拉取模型列表接口，则手动填写模型ID

2. 点击 **Save** 保存配置

3. 返回对话界面，顶部模型选择器选中目标模型即可使用


>安全说明：密钥保存后存储在本地 `$DSH_HOME/.credentials.yaml` 文件，Web界面不会回显明文密钥。


### 方式二：直接编辑 settings.yaml 配置文件


找到本地 `$DSH_HOME/settings.yaml` 文件，在`providers`配置段新增如下内容：

```
llm-pi-ai:
  providers:
    v1api:
      api: openai-completions
      baseURL: https://服务商域名/v1
      apiKeyEnv: V1API_API_KEY      # 通过环境变量传入密钥
      models:
        - id: 目标模型ID
        # 如果是多模态识图模型，补充图像输入声明
        # - id: 多模态模型ID
        #   input: [text, image]
```
设置环境变量后启动服务：

```
export V1API_API_KEY=sk-你的密钥
npx @deepseek-ai/dsh web
```
### 方式三：复用框架内置路由（条件限制）


>⚠️仅当第三方服务商的模型ID和DeepSeek官方命名完全一致才可以使用该方式，否则会报模型不存在错误


复用内置 `deepseek‑official` 路由，通过环境变量替换接口地址：

```
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-你的密钥
export DEEPSEEK_BASE_URL=https://服务商域名/v1
npx @deepseek-ai/dsh web
```
>注意：请求时模型ID会原样转发给服务商，**模型标识必须和服务商侧完全匹配**。若两边命名不一样，请优先使用方式一、方式二自定义配置，规避`UNKNOWN_MODEL`报错。


## 六、常见问题排查


|报错提示|原因以及处理方案|
|:-:|:-:|
|`MISSING_CREDENTIAL`|密钥未配置，在Models页面重新填写保存，或者正确设置对应环境变量|
|`UNKNOWN_MODEL`|使用了未声明的模型ID，到自定义服务配置内补充正确模型标识|
|Fetch models 返回 401|API密钥填写错误；部分服务商不支持`/models`列表接口，请手动录入模型ID|
|图片输入发送失败|当前模型没有开启多模态能力，配置中补充 `input: [text, image]` 声明图像输入支持|

## 七、总结


整体操作流程分为三步：**安装对应版本Node.js → 使用npx命令启动dsh服务 → 在框架内新增自定义服务，填入第三方接口地址与API密钥**。

配置完成后，就可以在dsh本地Web界面调用兼容协议的大模型，结合框架自带的文件读写、终端调用、网页检索、插件扩展等智能体能力，把大模型能力落地到本地开发环境完成各类任务。



DeepSeek Harness（简称 dsh）是 DeepSeek AI 开源的智能体框架，采用插件化架构，底层由 Cordis 驱动。框架本身不强制绑定 DeepSeek 自家模型，原生支持 OpenAI API 兼容格式，市面上绝大多数兼容该协议的大模型服务都可以接入使用。

DeepSeek‑Harness (dsh) 配置第三方兼容 API 完整教程

人工智能

开发工具

后端

本文介绍DeepSeek Harness框架接入第三方兼容API的方法，解决海外模型访问不稳定问题。涵盖环境准备、dsh安装、三种配置方式及常见错误排查，实现通过OpenAI协议在本地调用国内可访问的主流大模型服务，充分发挥智能体框架能力。

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