Skip to main content

​
Genel bakış

DeepSeek Harness için TokenLab bundle iki entegrasyon yüzeyi ekler:
  • OpenAI Responses, Anthropic Messages ve OpenAI Chat Completions için birbirini yinelemeyen üç model rotası;
  • model keşfi, görsel, video, müzik, 3D, ses, dosya, embeddings, rerank, çeviri ve asenkron görevler için TokenLab MCP full profile.
Paket adı @tokenlabai/dsh-provider olup DeepSeek Harness 0.1.1-rc.2 ve uyumlu 0.1.x plugin sözleşmelerini hedefler.
Bu sayfa yayınlanmaya hazır belgedir. Sayfayı dağıtmadan veya market kaydını göndermeden önce npm paketini yayınlayın ve geri okuyarak doğrulayın.

​
Kurulum

Key değerini projenin veya Harness home dizininin .env dosyasında saklayın:
Bundle’ı kullandığınız profile içine kurup yeniden başlatın:
Tek seferlik görevlerde headless profile kullanılabilir:

​
Yerel endpoint yönlendirmesi

Harness wire protocol seçimini provider route düzeyinde yapar. Bu nedenle bundle üç provider kaydeder ve her açık chat modelini yalnızca bir rotaya yerleştirir. Snapshot, GET /v1/models ve GET /v1/models/{id} üzerinden üretilir; model adı substring veya iç rota üzerinden protokol tahmini yapılmaz.
Güncel Harness custom provider yapısı openai-responses, anthropic-messages ve openai-completions destekler ancak yapılandırılabilir Gemini native sunmaz. Harness içindeki Gemini modelleri açıkça bildirilen Chat fallback rotasını kullanır. Gemini generateContent gereken uygulamalar /v1beta/models/{model}:generateContent yolunu uyumlu bir client ile çağırmalıdır.

​
Çoklu ortam ve geliştirici araçları

Bundle, sabitlenmiş @tokenlabai/mcp-server sürümünü resmi MCP bridge üzerinden yerel stdio ile başlatır. Varsayılan full profile, mcp__tokenlab__... altında catalog/pricing, dört LLM API, görseller, video, müzik, 3D, ses, dosyalar, response lifecycle, batches, embeddings, rerank, çeviri, worlds ve medya varlıklarını kapsayan 80 araç kaydeder. Modele portable schemas verilir; MCP server her çağrıyı tam OpenAPI sözleşmesine göre doğrular.

​
Asenkron medya

Video, müzik ve 3D oluşturma asenkrondur. Görsel çağrıları modele göre doğrudan sonuç veya görev döndürebilir.
  1. delivery.mode değerini okuyun.
  2. sync için sonucu doğrudan kullanın.
  3. async için delivery.task_id değerini tokenlab_wait_task aracına verin.
  4. status, tam response ve result_urls alanlarını kullanın.
  5. Timeout, polling güvenle sürdürülebilsin diye son terminal olmayan durumu döndürür.
tokenlab_wait_task salt okunurdur; iptali tüm request ve delay adımlarına taşır, geçici retry sayısını sınırlar ve terminal gerçeği olarak isteğe bağlı progress yerine status kullanır.

​
Yapılandırma

Yinelenen tool schema maliyeti tam geliştirici yüzeyinden daha önemliyse core kullanın.

​
Doğrulama ve güvenlik

Yeniden başlattıktan sonra üç TokenLab provider, tekil model ataması ve mcp__tokenlab__list_models aracından boş olmayan sonuç doğrulanmalıdır. Bir test key ile Responses, Messages ve Chat çağrısı yapıp log endpoint değerini karşılaştırın; ardından düşük maliyetli asenkron medya görevini terminal URL’ye kadar bekleyin. Key değerini güvenilir ortamda veya secret store içinde tutun. MCP server, Harness ile aynı Node üzerinden yerel stdio üzerinde, shell veya barındırılan MCP aracısı olmadan çalışır. Ücretli ya da yıkıcı araçlarda Harness onaylarını koruyun ve metin, URL, dosya ile medyayı güvenilmeyen dış içerik olarak değerlendirin. Kayıtlı bir llm-pi-ai settings section, bundle varsayılanlarına göre önceliklidir. Böyle bir bölüm varsa cordis.patch.yml içindeki üç tokenlab-* rotasını providers map içine birleştirin.

​
Kaldırma

Profile’ı yeniden başlatın. TokenLab hesabı ve key silinmez.

​
İlgili sayfalar