> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs2.openclaw.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # ds4 [ds4](https://github.com/antirez/ds4) serve DeepSeek V4 Flash da un backend Metal locale con un'API `/v1` compatibile con OpenAI. OpenClaw si connette a ds4 tramite la famiglia di provider generica `openai-completions`. ds4 non è un Plugin provider OpenClaw incluso. Configuralo sotto `models.providers.ds4`, quindi seleziona `ds4/deepseek-v4-flash`. * ID provider: `ds4` * Plugin: nessuno * API: Chat Completions compatibile con OpenAI (`openai-completions`) * URL base suggerito: `http://127.0.0.1:18000/v1` * ID modello: `deepseek-v4-flash` * Chiamate agli strumenti: supportate tramite `tools` e `tool_calls` in stile OpenAI * Ragionamento: `thinking` e `reasoning_effort` in stile DeepSeek ## Requisiti * macOS con supporto Metal. * Un checkout ds4 funzionante con `ds4-server` e il file GGUF di DeepSeek V4 Flash. * Memoria sufficiente per il contesto che scegli. Valori `--ctx` più grandi allocano più memoria KV all'avvio del server. I turni degli agenti OpenClaw includono schemi degli strumenti e contesto dell'area di lavoro. Un contesto ridotto come `--ctx 4096` può superare i test curl diretti ma fallire le esecuzioni complete dell'agente con `500 prompt exceeds context`. Usa almeno `--ctx 32768` per gli smoke test di agenti e strumenti. Usa `--ctx 393216` solo quando hai memoria sufficiente e vuoi il comportamento Think Max di ds4. ## Avvio rapido Sostituisci `` con il percorso del tuo checkout ds4. ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} /ds4-server \ --model /ds4flash.gguf \ --host 127.0.0.1 \ --port 18000 \ --ctx 32768 \ --tokens 128 ``` ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} curl http://127.0.0.1:18000/v1/models ``` La risposta dovrebbe includere `deepseek-v4-flash`. Aggiungi la configurazione da [Configurazione completa](#full-config), quindi esegui un controllo del modello una tantum: ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw infer model run \ --local \ --model ds4/deepseek-v4-flash \ --thinking off \ --prompt "Reply with exactly: openclaw-ds4-ok" \ --json ``` ## Configurazione completa Usa questa configurazione quando ds4 è già in esecuzione su `127.0.0.1:18000`. ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { agents: { defaults: { model: { primary: "ds4/deepseek-v4-flash" }, models: { "ds4/deepseek-v4-flash": { alias: "DS4 local", }, }, }, }, models: { mode: "merge", providers: { ds4: { baseUrl: "http://127.0.0.1:18000/v1", apiKey: "ds4-local", api: "openai-completions", timeoutSeconds: 300, models: [ { id: "deepseek-v4-flash", name: "DeepSeek V4 Flash (ds4)", reasoning: true, input: ["text"], cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 32768, maxTokens: 128, compat: { supportsUsageInStreaming: true, supportsReasoningEffort: true, maxTokensField: "max_tokens", supportsStrictMode: false, thinkingFormat: "deepseek", supportedReasoningEfforts: ["low", "medium", "high", "xhigh"], }, }, ], }, }, }, } ``` Mantieni `contextWindow` allineato al valore `ds4-server --ctx`. Mantieni `maxTokens` allineato a `--tokens`, a meno che tu non voglia intenzionalmente che OpenClaw richieda meno output rispetto al valore predefinito del server. ## Avvio su richiesta OpenClaw può avviare ds4 solo quando viene selezionato un modello `ds4/...`. Aggiungi `localService` alla stessa voce del provider: ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { models: { providers: { ds4: { baseUrl: "http://127.0.0.1:18000/v1", apiKey: "ds4-local", api: "openai-completions", timeoutSeconds: 300, localService: { command: "/ds4-server", args: [ "--model", "/ds4flash.gguf", "--host", "127.0.0.1", "--port", "18000", "--ctx", "32768", "--tokens", "128", ], cwd: "", healthUrl: "http://127.0.0.1:18000/v1/models", readyTimeoutMs: 300000, idleStopMs: 0, }, models: [ { id: "deepseek-v4-flash", name: "DeepSeek V4 Flash (ds4)", reasoning: true, input: ["text"], cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 32768, maxTokens: 128, compat: { supportsUsageInStreaming: true, supportsReasoningEffort: true, maxTokensField: "max_tokens", supportsStrictMode: false, thinkingFormat: "deepseek", supportedReasoningEfforts: ["low", "medium", "high", "xhigh"], }, }, ], }, }, }, } ``` `command` deve essere un percorso eseguibile assoluto. La ricerca della shell e l'espansione di `~` non vengono usate. Vedi [Servizi di modelli locali](/it/gateway/local-model-services) per ogni campo `localService`. ## Think Max ds4 applica Think Max solo quando entrambe le condizioni sono vere: * `ds4-server` viene avviato con `--ctx 393216` o superiore. * La richiesta usa `reasoning_effort: "max"` o il campo di effort ds4 equivalente. Se esegui quel contesto grande, aggiorna sia i flag del server sia i metadati del modello OpenClaw: ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { contextWindow: 393216, maxTokens: 384000, compat: { supportsUsageInStreaming: true, supportsReasoningEffort: true, maxTokensField: "max_tokens", supportsStrictMode: false, thinkingFormat: "deepseek", supportedReasoningEfforts: ["low", "medium", "high", "xhigh", "max"], }, } ``` ## Test Inizia con un controllo HTTP diretto: ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} curl http://127.0.0.1:18000/v1/chat/completions \ -H 'content-type: application/json' \ -d '{"model":"deepseek-v4-flash","messages":[{"role":"user","content":"Reply with exactly: ds4-ok"}],"max_tokens":16,"stream":false,"thinking":{"type":"disabled"}}' ``` Quindi testa l'instradamento del modello OpenClaw: ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw infer model run \ --local \ --model ds4/deepseek-v4-flash \ --thinking off \ --prompt "Reply with exactly: openclaw-ds4-ok" \ --json ``` Per uno smoke test completo di agente e chiamata agli strumenti, usa un contesto di almeno 32768: ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw agent \ --local \ --session-id ds4-tool-smoke \ --model ds4/deepseek-v4-flash \ --thinking off \ --message "Use the shell command pwd once, then reply exactly: tool-ok " \ --json \ --timeout 240 ``` Risultato previsto: * `executionTrace.winnerProvider` è `ds4` * `executionTrace.winnerModel` è `deepseek-v4-flash` * `toolSummary.calls` è almeno `1` * `finalAssistantVisibleText` inizia con `tool-ok` ## Risoluzione dei problemi ds4 non è in esecuzione o non è associato all'host e alla porta in `baseUrl`. Avvia `ds4-server`, quindi riprova: ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} curl http://127.0.0.1:18000/v1/models ``` Il valore `--ctx` configurato è troppo piccolo per il turno OpenClaw. Aumenta `ds4-server --ctx`, quindi aggiorna `models.providers.ds4.models[].contextWindow` in modo che corrisponda. I turni completi degli agenti con strumenti richiedono molto più contesto rispetto a una richiesta curl diretta con un solo messaggio. ds4 usa Think Max solo quando `--ctx` è almeno `393216` e la richiesta richiede `reasoning_effort: "max"`. I contesti più piccoli ripiegano sul ragionamento alto. ds4 ha una fase di residenza Metal a freddo e di riscaldamento del modello. Usa `localService.readyTimeoutMs: 300000` quando OpenClaw avvia il server su richiesta. ## Correlati Avvia server di modelli locali su richiesta prima delle richieste ai modelli. Scegli e gestisci backend di modelli locali. Configura riferimenti provider, autenticazione e failover. Comportamento del provider DeepSeek nativo e controlli di thinking.