Запустіть dsh-superagent на дешевій моделі: від issue на GitHub до PR

Ви згадуєте агента в новому issue на GitHub, ідете заварити чай і повертаєтесь до pull request. Саме це робить dsh-superagent від DeepSeek, і ви можете запустити його на моделі CheapTokens через DeepSeek Harness (DSH). Далі: встановлення, власний обліковий запис агента на GitHub, перший тестовий issue і бюджет на один тікет.

Одне застереження від самого репозиторію. Його README (перевірено 2 листопада 2026) називає його дослідницьким прототипом лише для довідки, а не офіційним продуктом DeepSeek, і зазначає, що він може містити помилки. Він під ліцензією MIT, має один коміт на main і жодного релізу. Запускайте його на репозиторії, на якому можете дозволити собі експериментувати.

Що він насправді робить#

dsh-superagent — це проактивний агент для програмування для одного репозиторію GitHub, упакований як бандл для DeepSeek Harness. Він слухає GitHub. Коли хтось зі вашого дозволеного списку просить, він відкриває робочий елемент (у документації він зветься Ticket), працює у власній сесії агента та власній директорії і відповідає в початковій розмові, наприклад, pull request'ом. Вебпанель показує елементи, які потребують людини.

Отже, один issue — це одна сесія, а одна сесія — це цикл викликів моделі. Саме в цьому циклі витрачаються токени; якщо ви не бачили чому, чому AI-агенти використовують так багато токенів розбирає приклад із 20 кроків.

Перш ніж почати#

Згідно з документом про розгортання, вам потрібно:

• Node.js 22.19+ або 24+, pnpm, git 2.32+, tmux, Python 3.8+
• GitHub CLI 2.48+ (використовується через невелику обгортку, див. нижче)
• репозиторій на github.com (GitHub Enterprise Server не підтримується)
• DSH у діапазоні версій з engines.dsh у package.json репозиторію
• провайдер моделі DSH

Останній пункт репозиторій залишає на вас: посібник із налаштування називає провайдера кроком оператора. Для CheapTokens спершу підключіть DeepSeek Harness до CheapTokens і поверніться. Ідентифікатор моделі, який слід використовувати, — deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 (повний id, коротка назва з таблиць цін не приймається API), а базова адреса API — https://api.cheaptokens.dev/v1. Подробиці на сторінці документації CheapTokens.

На що звернути увагу. Згідно з документом про розгортання, налаштування видаляє змінні середовища, чиї назви містять KEY, PASSWORD, SECRET або TOKEN, і прибирає GH_TOKEN та GITHUB_TOKEN з середовища воркера. Тож ключ провайдера, експортований у shell, не дійде до воркера; налаштуйте його, як описано в статті про підключення.

Встановлення та запуск#

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

Команда статусу відповідає кодом виходу: 0 — нормально, 1 — перезапуск може допомогти, 2 — частина не вдалася, і перезапуск це не виправить, 3 — налаштування все ще потрібне. Почніть зі значень за замовчуванням: профіль superagent, префікс гілки agent/ і режим прийняття observe, який записує проактивну роботу, не виконуючи її.

Дайте агенту власний обліковий запис GitHub#

Це крок, який люди пропускають, а потім дивуються, чому нічого не відбувається. Агенту потрібен звичайний користувач GitHub із правом запису до вашого репозиторію; GitHub App не може виконувати цю роль.

1. Створіть користувача й додайте його як співробітника з правом запису.
2. Зробіть обгортку ~/.local/bin/gh-agent: GH_CONFIG_DIR="$HOME/.config/gh-agent" exec gh "$@". Це відокремлює логін агента від вашого власного gh.
3. Запустіть gh-agent auth login від імені цього користувача.
4. У вебпанелі відкрийте Sources, задайте репозиторій (owner/name) і шлях до CLI — до обгортки.
5. У розділі Policy додайте логіни, які можуть давати агенту роботу, до policy.sources.github.allowed. Ніщо не стане Ticket, доки когось немає в цьому списку.

Ваш перший тестовий issue#

Відкрийте новий issue в репозиторії й напишіть щось маленьке й однозначне, з логіном агента у форматі коду, наприклад: @<agent login> fix the typo in README.md: "recieve" should be "receive".

Слово «новий» має значення. Редагування старого issue для додавання згадки не підхоплюється; підхоплюється новий issue або новий коментар. Якщо панель показує Ticket, а потім з'являється гілка, що починається з agent/, ланцюжок працює.

Скільки коштує один тікет#

Репозиторій не публікує використання токенів на тікет, тож це оцінка, побудована на зазначених припущеннях. Припустімо, невеликий тікет потребує 25 викликів моделі. Кожен виклик несе зростаючу розмову: близько 30 000 токенів вхідних даних у середньому і близько 800 токенів відповіді (команда, патч, коротка нотатка).

На тікет це 30 000 × 25 = 750 000 вхідних токенів і 800 × 25 = 20 000 вихідних токенів. На DeepSeek-V4-Flash за сьогоднішніми цінами CheapTokens (вхід $0.015 і вихід $0.10 за 1M токенів) один такий тікет коштує $0.0133.

Нерівномірна частина: вхід приблизно в 37 разів більший за вихід, і це нормально для агентів, бо кожен крок повторно надсилає все, що було раніше. Той самий тікет на інших моделях:

У таблиці також є GLM-5.3-Flash (контекст 390K, до 8 192 вихідних токенів на відповідь), якщо ваші тікети короткі, а відповіді маленькі. Для довгих циклів інструментів DeepSeek-V4-Flash дає контекст 380K, до 32 768 токенів на відповідь і одну ціну в будь-яку годину. Ваші власні цифри відрізнятимуться, тож посувайте повзунки:

Якщо хочете скоротити вхідну частину, як оцінити вартість AI-агента описує звички, які найбільше важать.

Тримайте його на короткому повідку#

Побудьте день у режимі observe: він записує, що агент зробив би самостійно, тож ви бачите патерн, перш ніж він діятиме. Спершу дозвольте лише власний логін. Перегляньте перші три pull request'и рядок за рядком і перевірте використання моделі на своєму балансі після першого дня, а потім помножте на реальну кількість тікетів.

Репозиторій також зазначає, що деякі рішення з супровідної статті DeepSeek ще не реалізовані, тож сприймайте відсутні функції як незавершені, а не як вашу помилку.

Джерела#

Усі факти про репозиторій походять з deepseek-ai/dsh-superagent-prototype (README, SETUP.md, docs/006-deployment.md), перевірено 2 листопада 2026. Сторінка репозиторію не показує дати коміту, а версія DSH 0.2.1-rc.3 є release candidate, тож перевірте документ ще раз перед встановленням.