ブログに戻る

エージェントと自動化ガイド

安価なモデルで dsh-superagent を実行する: GitHub issue から PR へ

DeepSeek の dsh-superagent をセットアップし、エージェントアカウントにメンションした issue が pull request になるようにし、チケット 1 件のトークンコストを見積もります。

投稿者: CheapTokens Team公開日 読了時間 8 分

DeepSeek Harness と dsh-superagent のマークの隣に dsh-superagent の起動が表示されたターミナル
このページの内容
  1. 実際に何をするのか
  2. 始める前に
  3. インストールと起動
  4. エージェントに専用の GitHub アカウントを与える
  5. 最初のテスト issue
  6. チケット 1 件のコスト
  7. 短い綱でつないでおく
  8. 出典

新しい GitHub issue でエージェントにメンションし、お茶を淹れに行って戻ってくると pull request ができている。それが DeepSeek の dsh-superagent の動作であり、DeepSeek Harness (DSH) 経由で CheapTokens のモデル上で実行できます。以下では、インストール、エージェント専用の GitHub アカウント、最初のテスト issue、そしてチケット 1 件あたりの予算について説明します。

リポジトリ自体からの注意点が 1 つあります。README (2026 年 11 月 2 日確認) では、これを参照専用の研究用プロトタイプであり公式の DeepSeek 製品ではないと述べており、まだバグが含まれている可能性があるとしています。MIT ライセンスで、main 上のコミットは 1 つ、リリースはありません。実験しても問題ないリポジトリで実行してください。

実際に何をするのか#

dsh-superagent は 1 つの GitHub リポジトリ向けのプロアクティブなコーディングエージェントで、DeepSeek Harness 用のバンドルとしてパッケージ化されています。GitHub を監視します。許可リストに載っている人が依頼すると、作業項目 (ドキュメントでは Ticket と呼びます) を開き、専用のエージェントセッションと専用ディレクトリで作業し、元の会話に返信します (たとえば pull request で)。Web パネルには、人の対応が必要な項目が表示されます。

つまり 1 つの issue が 1 つのセッションであり、1 つのセッションはモデル呼び出しのループです。トークンが消費されるのはこのループです。その理由がまだピンとこない場合は、why AI agents use so many tokens で 20 ステップの例をたどっています。

From issue to pull request: the agent account is mentioned, a Ticket opens, a session works, a PR comes back
The path of one ticket in dsh-superagent

始める前に#

デプロイのドキュメントによると、以下が必要です。

  • Node.js 22.19+ または 24+、pnpm、git 2.32+、tmux、Python 3.8+
  • GitHub CLI 2.48+ (小さなラッパー経由で使用、後述)
  • github.com 上のリポジトリ (GitHub Enterprise Server はサポートされていません)
  • リポジトリの package.json にある engines.dsh 以降のバージョン範囲の DSH
  • DSH のモデルプロバイダー

最後の項目はリポジトリがあなたに委ねている部分で、セットアップガイドではプロバイダーをオペレーターの手順と呼んでいます。CheapTokens の場合は、まず connect DeepSeek Harness to CheapTokens を済ませてから戻ってきてください。使用するモデル id は deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 (完全な id。価格表にある短縮名は API では受け付けられません)、API ベースは https://api.cheaptokens.dev/v1 です。詳細は CheapTokens docs page にあります。

注意すべき点が 1 つあります。デプロイのドキュメントによると、セットアップは名前に KEY、PASSWORD、SECRET、TOKEN を含む環境変数を除去し、ワーカー環境から GH_TOKEN と GITHUB_TOKEN を削除します。そのため、シェルでエクスポートしたプロバイダーキーはワーカーに届きません。接続の記事で説明されているとおりに設定してください。

インストールと起動#

ステップバイステップ

バンドルをインストール

DSH とリポジトリをインストール

ドキュメント (docs/006-deployment.md、2026 年 11 月 2 日確認) ではリリース候補を固定しています:

bash
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

プロファイルを作成 (新規インストール時のみ)

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

最初の行は 1 回だけ実行してください。既存の superagent プロファイルでは、プロファイルを置き換え、その cordis.patch.yml を削除します。

設定を追加

examples/profile.cordis.patch.yml を ~/.dsh/profiles/superagent/cordis.patch.yml にコピーします。必須のキーは stateDir で、データベース、ロック、ワーカーファイルが置かれる絶対パスです。webserver エントリでポートを設定します (デフォルトは 3082)。

起動

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

start は dsh-superagent という名前の tmux セッション内で実行されます。

Install and start commands for dsh-superagent in a terminal
The four commands that matter, from docs/006-deployment.md

status コマンドは終了コードで応答します。0 は正常、1 は再起動が助けになる可能性、2 は一部が失敗し再起動では直らない、3 はセットアップがまだ必要という意味です。まずはデフォルトで始めてください。プロファイル superagent、ブランチプレフィックス agent/、accept モード observe (プロアクティブな作業を実行せずに記録する) です。

エージェントに専用の GitHub アカウントを与える#

これは人々が飛ばしてしまい、その後なぜ何も起きないのかと不思議に思う手順です。エージェントには、あなたのリポジトリへの書き込みアクセス権を持つ通常の GitHub ユーザーが必要です。GitHub App はこの役割を果たせません。

  1. ユーザーを作成し、書き込みアクセス権を持つコラボレーターとして追加します。
  2. ラッパー ~/.local/bin/gh-agent を作成します: GH_CONFIG_DIR="$HOME/.config/gh-agent" exec gh "$@"。これにより、エージェントのログインがあなた自身の gh と分離されます。
  3. そのユーザーとして gh-agent auth login を実行します。
  4. Web パネルで Sources を開き、リポジトリ (owner/name) と CLI パスをラッパーに設定します。
  5. Policy で、エージェントに作業を依頼できるログインを policy.sources.github.allowed に追加します。誰かがそのリストに載るまで、Ticket にはなりません。

チェックリスト

最初の issue の前に

最初のテスト issue#

リポジトリで 新しい issue を開き、小さく曖昧さのない内容を、エージェントのログインをコード形式で書きます。たとえば: @<agent login> fix the typo in README.md: "recieve" should be "receive"。

「新しい」という言葉が重要です。古い issue を編集してメンションを追加しても拾われません。新しい issue または新しいコメントである必要があります。パネルに Ticket が表示され、その後 agent/ で始まるブランチが現れれば、チェーンは機能しています。

自分で試す試してみる: メンションしても何も起きない。最初に何を確認しますか?答えを表示

許可リストです。あなたのログインが policy.sources.github.allowed に入るまで、Ticket にはなりません。その後は、メンションが編集されたものではなく、新しい issue またはコメントにあったことを確認してください。

チケット 1 件のコスト#

リポジトリはチケットあたりのトークン使用量を公開していないため、これは明示した前提に基づく見積もりです。小さなチケットでモデル呼び出しが 25 回かかるとします。各呼び出しは成長する会話を運びます。入力は平均約 30,000 トークン、回答は約 800 トークン (コマンド、パッチ、短いメモ) です。

チケットあたり、入力 30,000 × 25 = 750,000 トークン、出力 800 × 25 = 20,000 トークンです。今日の CheapTokens 価格での DeepSeek-V4-Flash (入力 $0.015、出力 $0.10、100 万トークンあたり) では、そのようなチケット 1 件は $0.0133 です。

偏っているのは入力で、出力の約 37 倍あります。これはエージェントでは正常で、各ステップがそれまでの内容を再送するためです。同じチケットを他のモデルで実行すると:

モデル コスト OpenRouter
GLM-5.3-Flash $0.0158 $0.0268
DeepSeek-V4-Flash $0.0133 $0.0553
MiniMax-M2.7 $0.0405 $0.486

合計 750,000 入力トークンと 20,000 出力トークン。100万トークンあたりの価格は現行のもので、当社の料金体系に合わせて変動します。OpenRouter 列は同じワークロードの参考価格を示しています。

この表には GLM-5.3-Flash (390K コンテキスト、回答あたり最大 8,192 出力トークン) も載っています。チケットが短く回答が小さい場合に適しています。長いツールループには、DeepSeek-V4-Flash が 380K コンテキスト、回答あたり最大 32,768 トークン、時間帯を問わず単一価格を提供します。あなた自身の数値は異なるので、スライダーを動かしてください:

コスト計算機

1 日 5 チケット (各 25 呼び出し) の場合

リクエストあたりの入力トークン数: 30,000 · リクエストあたりの出力トークン数: 800 · 1日あたりのリクエスト数: 125

モデル1日あたり1か月あたり
GLM-5.3-Flash$0.079$2.37
DeepSeek-V4-Flash$0.0663$1.99
MiniMax-M2.7$0.203$6.08

入力側を削減したい場合は、how to estimate the cost of an AI agent で最も重要な習慣を扱っています。

短い綱でつないでおく#

1 日は observe モードのままにしてください。エージェントが単独で何をするかを記録するので、行動する前にパターンを確認できます。最初は自分のログインだけを許可してください。最初の 3 つの pull request を行単位で確認し、初日の後に残高でモデル使用量を確認してから、実際のチケット数で掛け算してください。

リポジトリはまた、DeepSeek の付随記事にある一部の設計はまだ実装されていないと述べているので、欠けている機能は未完成のものとして扱い、あなたのミスと考えないでください。

出典#

リポジトリに関する事実はすべて deepseek-ai/dsh-superagent-prototype (README、SETUP.md、docs/006-deployment.md) から得ており、2026 年 11 月 2 日に確認しました。リポジトリページにはコミット日が表示されず、DSH バージョン 0.2.1-rc.3 はリリース候補であるため、インストール前にドキュメントを再確認してください。

タグ: