dsh-superagent को सस्ते मॉडल पर चलाएँ: GitHub issue से PR तक

आप एक नए GitHub issue में एक agent का उल्लेख करते हैं, चाय बनाने जाते हैं, और लौटकर pull request पाते हैं। DeepSeek का dsh-superagent यही करता है, और आप इसे DeepSeek Harness (DSH) के ज़रिए CheapTokens मॉडल पर चला सकते हैं। नीचे: install, agent का अपना GitHub खाता, पहला test issue, और एक ticket का बजट।

repository से ही एक चेतावनी। इसका README (2 नवंबर 2026 को जाँचा गया) इसे केवल संदर्भ के लिए एक research prototype कहता है, आधिकारिक DeepSeek उत्पाद नहीं, और कहता है कि इसमें अभी भी bugs हो सकते हैं। यह MIT-licensed है, main पर एक commit है और कोई release नहीं। इसे ऐसे repository पर चलाएँ जिस पर प्रयोग करना आपके लिए ठीक हो।

यह वास्तव में क्या करता है#

dsh-superagent एक GitHub repository के लिए एक proactive coding agent है, जो DeepSeek Harness के लिए bundle के रूप में packaged है। यह GitHub सुनता है। जब आपकी allowed list में कोई पूछता है, तो यह एक work item खोलता है (docs इसे Ticket कहते हैं), अपने agent session और अपनी directory में काम करता है, और मूल बातचीत में जवाब देता है, उदाहरण के लिए pull request के साथ। एक web panel उन items को दिखाता है जिनके लिए किसी व्यक्ति की ज़रूरत है।

तो एक issue एक session है, और एक session model calls का loop है। वही loop tokens खाता है; अगर आपने नहीं देखा कि ऐसा क्यों है, तो why AI agents use so many tokens एक 20-step उदाहरण के ज़रिए समझाता है।

शुरू करने से पहले#

deployment doc के अनुसार आपको चाहिए:

• Node.js 22.19+ या 24+, pnpm, git 2.32+, tmux, Python 3.8+
• GitHub CLI 2.48+ (एक छोटे wrapper के ज़रिए उपयोग होता है, नीचे देखें)
• github.com पर एक repository (GitHub Enterprise Server समर्थित नहीं है)
• repo के package.json में engines.dsh से version range में DSH
• एक DSH model provider

आखिरी बिंदु वही है जो repository आप पर छोड़ता है: setup guide provider को operator step कहता है। CheapTokens के लिए, पहले connect DeepSeek Harness to CheapTokens करें और फिर लौटें। उपयोग करने वाला model id deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 है (पूरा id, price tables वाला छोटा नाम API स्वीकार नहीं करता), और API base https://api.cheaptokens.dev/v1 है। विवरण CheapTokens docs page पर हैं।

एक बात ध्यान रखें। deployment doc के अनुसार, setup उन environment variables को हटा देता है जिनके नाम में KEY, PASSWORD, SECRET या TOKEN है, और worker environment से GH_TOKEN और GITHUB_TOKEN हटा देता है। तो shell में export की गई provider key worker तक नहीं पहुँचेगी; इसे connect लेख में बताए अनुसार सेट करें।

Install और start#

npm install -g @deepseek-ai/dsh@0.2.1-rc.3
git clone https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype dsh-superagent
cd dsh-superagent
pnpm install && pnpm build

dsh superagent --from-default-profile web --dump-config > /dev/null
dsh plugin --profile superagent add "link:$PWD"

scripts/dsh-superagent start
scripts/dsh-superagent status

status command exit code के साथ जवाब देता है: 0 सामान्य है, 1 का मतलब restart मदद कर सकता है, 2 का मतलब कोई हिस्सा fail हुआ और restart उसे ठीक नहीं करेगा, 3 का मतलब setup अभी भी आवश्यक है। defaults से शुरू करें: profile superagent, branch prefix agent/, और accept mode observe, जो proactive काम को किए बिना रिकॉर्ड करता है।

agent को उसका अपना GitHub खाता दें#

यही वह step है जिसे लोग छोड़ देते हैं और फिर सोचते हैं कि कुछ हो क्यों नहीं रहा। agent को एक सामान्य GitHub user चाहिए जिसके पास आपके repository पर write access हो; एक GitHub App यह भूमिका नहीं निभा सकता।

1. user बनाएँ और उसे write access के साथ collaborator के रूप में जोड़ें।
2. एक wrapper ~/.local/bin/gh-agent बनाएँ: GH_CONFIG_DIR="$HOME/.config/gh-agent" exec gh "$@"। यह agent के login को आपके अपने gh से अलग रखता है।
3. gh-agent auth login को उस user के रूप में चलाएँ।
4. web panel में, Sources खोलें, repository (owner/name) और CLI path को wrapper पर सेट करें।
5. Policy के अंतर्गत, वे logins जोड़ें जो agent को काम दे सकते हैं policy.sources.github.allowed में। जब तक कोई उस list में नहीं है, कुछ भी Ticket नहीं बनता।

आपका पहला test issue#

repository में एक नया issue खोलें और कुछ छोटा और स्पष्ट लिखें, agent के login को code format में, जैसे: @<agent login> fix the typo in README.md: "recieve" should be "receive"।

"नया" शब्द मायने रखता है। mention जोड़ने के लिए पुराने issue को edit करना नहीं पकड़ा जाता; नया issue या नई comment पकड़ी जाती है। अगर panel एक Ticket दिखाता है और फिर agent/ से शुरू होने वाली branch दिखाई देती है, तो chain काम कर रही है।

एक ticket का खर्च#

repository प्रति ticket token usage प्रकाशित नहीं करता, इसलिए यह बताई गई assumptions पर आधारित अनुमान है। मान लें एक छोटा ticket 25 model calls लेता है। हर call बढ़ती बातचीत ले जाती है: औसतन लगभग 30,000 input tokens, और लगभग 800 tokens का जवाब (एक command, एक patch, एक छोटा नोट)।

प्रति ticket यह 30,000 × 25 = 750,000 input tokens और 800 × 25 = 20,000 output tokens है। आज के CheapTokens prices पर DeepSeek-V4-Flash पर (input $0.015 और output $0.10 प्रति 1M tokens), ऐसा एक ticket $0.0133 है।

असंतुलित हिस्सा: input output का लगभग 37 गुना है, और यह agents के लिए सामान्य है, क्योंकि हर step पहले जो आया उसे फिर भेजता है। अन्य models पर वही ticket:

table में GLM-5.3-Flash (390K context, प्रति जवाब 8,192 output tokens तक) भी सूचीबद्ध है अगर आपके tickets छोटे हैं और जवाब छोटे हैं। लंबे tool loops के लिए, DeepSeek-V4-Flash आपको 380K context, प्रति जवाब 32,768 tokens तक और किसी भी घंटे एक ही price देता है। आपके अपने आँकड़े अलग होंगे, तो sliders खिसकाएँ:

अगर आप input पक्ष घटाना चाहते हैं, तो how to estimate the cost of an AI agent उन आदतों को कवर करता है जो सबसे ज़्यादा मायने रखती हैं।

इसे छोटी रस्सी पर रखें#

एक दिन observe mode पर रहें: यह रिकॉर्ड करता है कि agent अपने आप क्या करेगा, ताकि आप कार्रवाई से पहले pattern देख लें। पहले केवल अपने login की अनुमति दें। पहले तीन pull requests को line by line देखें, और पहले दिन के बाद अपने balance पर model usage जाँचें, फिर अपनी वास्तविक ticket संख्या से गुणा करें।

repo यह भी कहता है कि DeepSeek के साथ वाले लेख के कुछ designs अभी लागू नहीं हुए हैं, तो missing features को अधूरा मानें, अपनी गलती नहीं।

स्रोत#

सभी repository तथ्य deepseek-ai/dsh-superagent-prototype (README, SETUP.md, docs/006-deployment.md) से हैं, 2 नवंबर 2026 को जाँचे गए। repository पेज कोई commit date नहीं दिखाता और DSH version 0.2.1-rc.3 एक release candidate है, इसलिए install करने से पहले doc फिर से जाँचें।