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# DeepSeek Harness

> Instale o TokenLab no DeepSeek Harness como provedor de modelos com protocolos nativos e ferramentas completas de multimídia e tarefas assíncronas

## Visão geral

O bundle do TokenLab para DeepSeek Harness adiciona duas superfícies de integração:

* três rotas exclusivas de modelos para OpenAI Responses, Anthropic Messages e OpenAI Chat Completions;
* o perfil TokenLab MCP `full` para descoberta de modelos, imagens, vídeo, música, 3D, áudio, arquivos, embeddings, rerank, tradução e tarefas assíncronas.

O pacote é `@tokenlabai/dsh-provider` e foi preparado para DeepSeek Harness `0.1.1-rc.2` e contratos de plugin `0.1.x` compatíveis.

<Note>
  Esta página contém a documentação pronta para lançamento. Publique e confira primeiro o pacote npm antes de implantar a página ou enviar sua ficha ao mercado.
</Note>

## Instalação

Guarde a key no `.env` do projeto ou do Harness home:

```dotenv theme={null}
TOKENLAB_API_KEY=sk-your-tokenlab-key
```

Instale o bundle no profile usado e reinicie-o:

```bash theme={null}
dsh plugin --profile web add --workspace-root @tokenlabai/dsh-provider
```

Para tarefas pontuais, use o profile headless:

```bash theme={null}
dsh plugin --profile headless add --workspace-root @tokenlabai/dsh-provider
```

## Roteamento de endpoints nativos

O Harness seleciona o wire protocol no nível da provider route. Por isso, o bundle registra três provedores e associa cada modelo chat público a apenas um deles.

| Harness provider       | TokenLab endpoint           | Seleção                                                                     |
| ---------------------- | --------------------------- | --------------------------------------------------------------------------- |
| `TokenLab · Responses` | `POST /v1/responses`        | owner OpenAI e `openai_responses` declarado no detail contract público      |
| `TokenLab · Messages`  | `POST /v1/messages`         | owner Anthropic e `anthropic_messages` declarado no detail contract público |
| `TokenLab · Chat`      | `POST /v1/chat/completions` | demais modelos com compatibilidade OpenAI Chat Completions declarada        |

O snapshot é gerado por `GET /v1/models` e `GET /v1/models/{id}`. Substrings do nome e rotas internas não são usadas para inferir compatibilidade.

<Note>
  Os custom providers atuais do Harness aceitam `openai-responses`, `anthropic-messages` e `openai-completions`, mas não oferecem Gemini native configurável. No Harness, modelos Gemini usam o Chat fallback público. Aplicações que precisam de Gemini `generateContent` devem chamar `/v1beta/models/{model}:generateContent` com um cliente compatível.
</Note>

## Ferramentas multimídia e de desenvolvimento

O bundle inicia localmente uma versão fixada de `@tokenlabai/mcp-server` via stdio e pela MCP bridge oficial. O perfil `full` registra 80 ferramentas sob `mcp__tokenlab__...`, cobrindo catalog/pricing, quatro APIs LLM, imagens, vídeo, música, 3D, áudio, arquivos, response lifecycle, batches, embeddings, rerank, tradução, worlds e recursos de mídia.

O modelo recebe portable schemas, enquanto o MCP server valida as chamadas com o contrato OpenAPI completo.

## Mídia assíncrona

A criação de vídeo, música e 3D é assíncrona. Conforme o modelo, imagens podem retornar imediatamente ou gerar uma tarefa.

1. Leia `delivery.mode`.
2. Em `sync`, use diretamente o resultado.
3. Em `async`, envie `delivery.task_id` para `tokenlab_wait_task`.
4. Use `status`, a `response` completa e `result_urls`.
5. Um timeout retorna o último estado não terminal para continuar o polling.

`tokenlab_wait_task` é somente leitura. Ele propaga cancelamento para requests e delays, limita novas tentativas transitórias e usa status, não um progress opcional, como verdade terminal.

## Ajustes

| Variável                      | Padrão                       | Finalidade                                        |
| ----------------------------- | ---------------------------- | ------------------------------------------------- |
| `TOKENLAB_API_KEY`            | nenhum                       | Autenticação de modelos, MCP e polling assíncrono |
| `TOKENLAB_API_BASE`           | `https://api.tokenlab.sh`    | Root das APIs MCP e task                          |
| `TOKENLAB_OPENAI_BASE_URL`    | `https://api.tokenlab.sh/v1` | Base URL de Responses e Chat                      |
| `TOKENLAB_ANTHROPIC_BASE_URL` | `https://api.tokenlab.sh`    | Base URL de Messages                              |
| `TOKENLAB_MCP_TOOL_PROFILE`   | `full`                       | `catalog`, `core` ou `full`                       |
| `TOKENLAB_MCP_SCHEMA_MODE`    | `portable`                   | `portable`, `exact` ou `strict`                   |

Use `core` quando reduzir o custo recorrente de tool schemas for mais importante que a superfície completa de desenvolvimento.

## Verificação e segurança

Depois de reiniciar, confira os três provedores TokenLab, a associação única dos modelos e um resultado não vazio de `mcp__tokenlab__list_models`. Com uma key de teste, faça chamadas Responses, Messages e Chat, confirme o endpoint nos logs e aguarde a URL terminal de uma tarefa assíncrona de mídia de baixo custo.

Mantenha a key em um ambiente confiável ou secret store. O MCP server é executado localmente por stdio com o mesmo Node do Harness, sem shell nem intermediário MCP hospedado. Preserve as aprovações para ferramentas faturáveis ou destrutivas e trate textos, URLs, arquivos e mídias como conteúdo externo não confiável.

Uma seção `llm-pi-ai` salva tem precedência sobre os valores do bundle. Se ela já existir, mescle as três rotas `tokenlab-*` de `cordis.patch.yml` em seu map `providers`.

## Desinstalação

```bash theme={null}
dsh plugin --profile web remove --workspace-root @tokenlabai/dsh-provider
```

Reinicie o profile. A conta TokenLab e a key não são removidas.

## Páginas relacionadas

* [Servidor MCP do TokenLab](/pt/integrations/tokenlab-mcp-server)
* [Formatos de API](/pt/guides/api-formats)
* [Tarefas assíncronas e consulta](/pt/guides/async-jobs-polling)