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ds4 は、OpenAI 互換の /v1 API を備えたローカルの Metal バックエンドから DeepSeek V4 Flash を提供します。OpenClaw は汎用の openai-completions プロバイダーファミリーを通じて ds4 に接続します。 ds4 は OpenClaw にバンドルされたプロバイダー Plugin ではありません。models.providers.ds4 の下で設定し、ds4/deepseek-v4-flash を選択します。
プロパティ値
プロバイダー idds4
Pluginなし（設定のみ）
APIOpenAI 互換 Chat Completions (openai-completions)
ベース URLhttp://127.0.0.1:18000/v1（推奨）
モデル iddeepseek-v4-flash
ツール呼び出しOpenAI 形式の tools / tool_calls
ReasoningDeepSeek 形式の thinking と reasoning_effort

​
要件

  • Metal をサポートする macOS。
  • ds4-server と DeepSeek V4 Flash GGUF ファイルを含む、動作する ds4 チェックアウト。
  • 選択するコンテキストに十分なメモリ。--ctx の値を大きくすると、サーバー起動時により多くの KV メモリが割り当てられます。
OpenClaw のエージェントターンには、ツールスキーマとワークスペースコンテキストが含まれます。--ctx 4096 のような小さなコンテキストでは、直接の curl テストは通っても、完全なエージェント実行では 500 prompt exceeds context で失敗することがあります。エージェントとツールのスモークテストには、少なくとも --ctx 32768 を使用してください。--ctx 393216 は、十分なメモリがあり ds4 Think Max を有効にする場合にのみ使用してください。

​
クイックスタート

1

ds4-server を起動する

<DS4_DIR> を ds4 チェックアウトのパスに置き換えます。
<DS4_DIR>/ds4-server \
  --model <DS4_DIR>/ds4flash.gguf \
  --host 127.0.0.1 \
  --port 18000 \
  --ctx 32768 \
  --tokens 128
2

OpenAI 互換エンドポイントを確認する

curl http://127.0.0.1:18000/v1/models
レスポンスに deepseek-v4-flash が含まれているはずです。
3

OpenClaw プロバイダー設定を追加する

完全な設定 の設定を追加し、次にワンショットのモデルチェックを実行します。
openclaw infer model run \
  --local \
  --model ds4/deepseek-v4-flash \
  --thinking off \
  --prompt "Reply with exactly: openclaw-ds4-ok" \
  --json

​
完全な設定

ds4 がすでに 127.0.0.1:18000 で実行されている場合は、この設定を使用します。 
{
  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"],
            },
          },
        ],
      },
    },
  },
}
contextWindow は ds4-server --ctx と一致させてください。サーバーのデフォルトより少ない出力を OpenClaw に要求させたい場合を除き、maxTokens は --tokens と一致させてください。

​
オンデマンド起動

OpenClaw は ds4/... モデルが選択された場合にのみ ds4 を起動できます。同じプロバイダーエントリに localService を追加します。 
{
  models: {
    providers: {
      ds4: {
        baseUrl: "http://127.0.0.1:18000/v1",
        apiKey: "ds4-local",
        api: "openai-completions",
        timeoutSeconds: 300,
        localService: {
          command: "<DS4_DIR>/ds4-server",
          args: [
            "--model",
            "<DS4_DIR>/ds4flash.gguf",
            "--host",
            "127.0.0.1",
            "--port",
            "18000",
            "--ctx",
            "32768",
            "--tokens",
            "128",
          ],
          cwd: "<DS4_DIR>",
          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 は実行可能ファイルの絶対パスである必要があります。シェルの検索と ~ 展開は使用されません。すべての localService フィールドについては、ローカルモデルサービス を参照してください。

​
Think Max

ds4 は、次の両方が true の場合にのみ Think Max を適用します。
  • ds4-server が --ctx 393216 以上で起動されている。
  • リクエストで reasoning_effort: "max"（または同等の ds4 effort フィールド）を使用している。
その大きなコンテキストで実行する場合は、サーバーフラグと OpenClaw モデルメタデータの両方を更新します。 
{
  contextWindow: 393216,
  maxTokens: 384000,
  compat: {
    supportsUsageInStreaming: true,
    supportsReasoningEffort: true,
    maxTokensField: "max_tokens",
    supportsStrictMode: false,
    thinkingFormat: "deepseek",
    supportedReasoningEfforts: ["low", "medium", "high", "xhigh", "max"],
  },
}

​
テスト

OpenClaw をバイパスする直接 HTTP チェック: 
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"}}'
OpenClaw モデルルーティング（クイックスタートのチェックと同じ）: 
openclaw infer model run \
  --local \
  --model ds4/deepseek-v4-flash \
  --thinking off \
  --prompt "Reply with exactly: openclaw-ds4-ok" \
  --json
32768 以上のコンテキストを使用した、完全なエージェントとツール呼び出しのスモークテスト: 
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 <output>" \
  --json \
  --timeout 240
期待される結果:
  • executionTrace.winnerProvider は ds4
  • executionTrace.winnerModel は deepseek-v4-flash
  • toolSummary.calls は少なくとも 1
  • finalAssistantVisibleText は tool-ok で始まる

​
トラブルシューティング

ds4 が実行されていないか、baseUrl のホスト/ポートにバインドされていません。ds4-server を起動してから再試行してください。
curl http://127.0.0.1:18000/v1/models
設定された --ctx は OpenClaw ターンには小さすぎます。ds4-server --ctx を増やし、models.providers.ds4.models[].contextWindow も一致するように更新してください。ツールを含む完全なエージェントターンには、直接の 1 メッセージ curl リクエストよりも大幅に多くのコンテキストが必要です。
ds4 が Think Max を使用するのは、--ctx が少なくとも 393216 で、リクエストが reasoning_effort: "max" を要求する場合のみです。より小さいコンテキストでは high reasoning にフォールバックします。
ds4 には、コールド状態の Metal 常駐とモデルウォームアップのフェーズがあります。OpenClaw がオンデマンドでサーバーを起動する場合は、localService.readyTimeoutMs: 300000 を設定してください。

​
関連

ローカルモデルサービス

モデルリクエストの前に、ローカルモデルサーバーをオンデマンドで起動します。

ローカルモデル

ローカルモデルバックエンドを選択して運用します。

モデルプロバイダー

プロバイダー ref、認証、フェイルオーバーを設定します。

DeepSeek

ネイティブ DeepSeek プロバイダーの動作と思考制御。