DeepSeek Harness(简称DSH)作为一款基于Cordis插件架构的开源Agent运行框架,支持本地文件读写、Shell命令执行、多工具调用、子智能体编排,受到大量开发者青睐。默认情况下DSH会调用官方模型服务,而很多国内开发者希望直接对接百炼平台,复用账号已有的按量计费、Coding Plan、Token Plan个人版、Token Plan团队版四种计费方案,不用额外注册第三方账号,同时享用平台的模型权限、额度管控、账单告警能力。百炼平台对外提供OpenAI兼容协议接口,DSH原生支持自定义模型Provider,既可以通过Web可视化界面完成配置,也可以直接编辑settings.yaml配置文件,同时支持环境变量注入密钥,适配本地PC以及云服务器部署场景。本文完整梳理四种计费模式的接入参数、配置文件完整样例、终端命令、计算巢一键部署方案,整理高频报错以及对应的排错方法,帮助开发者快速完成DSH与百炼平台对接,正常运行各类Agent任务。
前置基础说明
DeepSeek Harness配置文件默认存放路径:
- Linux / macOS:
~/.dsh/settings.yaml - Windows:
C:\Users\你的用户名\.dsh\settings.yaml
密钥推荐使用环境变量BAILIAN_API_KEY注入,不在配置文件明文写入密钥,避免密钥泄露风险。所有百炼接入方式通信协议统一为openai‑completions。百炼兼容接口不支持GET /models接口获取模型列表,WebUI上的「Fetch available models」按钮点击会返回401或者404错误,该按钮直接忽略,需要手动在模型目录填写对应的模型ID,不能自动拉取模型清单。详情👉访问阿里云百炼大模型服务平台页面 了解。


四种计费模式对应的关键参数总览表:
| 计费模式 | Provider ID | Base URL地址 | API Key类型 |
|---|---|---|---|
| 按量计费 | bailian |
https://{WorkspaceId}.cn‑beijing.maas.aliyuncs.com/compatible‑mode/v1(华北2北京) |
普通百炼sk‑开头API Key |
| Coding Plan | bailian‑coding |
https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1 |
Coding Plan专属API Key |
| Token Plan个人版 | bailian‑tpp |
https://token‑plan.cn‑beijing.maas.aliyuncs.com/compatible‑mode/v1 |
Token Plan个人版sk‑sp‑开头密钥 |
| Token Plan团队版 | bailian‑tp |
https://token‑plan.cn‑beijing.maas.aliyuncs.com/compatible‑mode/v1 |
Token Plan团队版专属API Key |
按量计费模式的Base URL需要替换
{WorkspaceId}为自己业务空间ID;如果使用新加坡地域,地址替换为https://{WorkspaceId}.ap‑southeast‑1.maas.aliyuncs.com/compatible‑mode/v1。
方式一:Web UI图形界面配置(新手推荐)
- 启动DeepSeek Harness服务,本地执行命令:
浏览器打开默认地址# npx快速启动 npx @deepseek‑ai/dsh webhttp://127.0.0.1:3080 - 打开页面右上角
Settings → Models → Add a custom provider; - 填入对应计费模式的Provider ID、Base URL;
- API Protocol选择
openai‑completions; - 在API Key输入框填入对应模式的密钥,或者选择读取环境变量;
- 在Model catalog手动填写需要使用的模型ID,例如
deepseek‑v4‑pro、qwen3.7‑plus; - 保存配置,不要点击Fetch available models按钮,直接在下拉框选择模型,创建新会话测试。
方式二:直接编辑settings.yaml配置文件
1、按量计费模式完整配置示例
llm‑pi‑ai:
providers:
bailian:
api: openai‑completions
baseURL: "https://替换你的WorkspaceId.cn‑beijing.maas.aliyuncs.com/compatible‑mode/v1"
apiKeyEnv: BAILIAN_API_KEY
models:
- id: deepseek‑v4‑pro
- id: qwen3.7‑plus
- id: qwen3.8‑flash
agent‑default‑model:
provider: bailian
model: deepseek‑v4‑pro
2、Coding Plan模式配置示例
llm‑pi‑ai:
providers:
bailian‑coding:
api: openai‑completions
baseURL: "https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1"
apiKeyEnv: BAILIAN_API_KEY
models:
- id: deepseek‑v4‑pro
- id: qwen3.6‑flash
agent‑default‑model:
provider: bailian‑coding
model: deepseek‑v4‑pro
3、Token Plan个人版配置示例
llm‑pi‑ai:
providers:
bailian‑tpp:
api: openai‑completions
baseURL: "https://token‑plan.cn‑beijing.maas.aliyuncs.com/compatible‑mode/v1"
apiKeyEnv: BAILIAN_API_KEY
models:
- id: deepseek‑v4‑flash‑0731
- id: qwen3.8‑max‑preview
agent‑default‑model:
provider: bailian‑tpp
model: deepseek‑v4‑flash‑0731
4、Token Plan团队版配置示例
llm‑pi‑ai:
providers:
bailian‑tp:
api: openai‑completions
baseURL: "https://token‑plan.cn‑beijing.maas.aliyuncs.com/compatible‑mode/v1"
apiKeyEnv: BAILIAN_API_KEY
models:
- id: deepseek‑v4‑pro
- id: qwen3.7‑max
agent‑default‑model:
provider: bailian‑tp
model: qwen3.7‑max
修改完yaml文件之后,必须完全关闭DSH进程,重新执行启动命令加载新配置。
方式三:环境变量设置密钥(生产/云服务器推荐)
不要把密钥写死在配置文件,通过系统环境变量注入BAILIAN_API_KEY。
Linux/macOS终端临时设置:
export BAILIAN_API_KEY="sk‑xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
npx @deepseek‑ai/dsh web
永久生效写入shell配置文件,以bash为例:
echo 'export BAILIAN_API_KEY="sk‑xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
npx @deepseek‑ai/dsh web
Windows PowerShell设置用户环境变量:
[Environment]::SetEnvironmentVariable("BAILIAN_API_KEY","sk‑xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx","User")
设置完成后重启终端,再执行DSH启动命令。
方式四:阿里云计算巢一键部署DeepSeek Harness
如果需要把DSH部署在云服务器长期运行,可以直接使用计算巢服务一键部署实例,免去手动搭建Node.js环境的繁琐操作。
- 进入计算巢服务市场,搜索DeepSeek Harness模板,点击开始部署;
- 选择实例规格、安全组配置,确认订单并创建实例;
- 实例部署完成之后获取Web访问地址;
- 访问WebUI,按照上面Web界面配置流程添加百炼自定义Provider,填入对应计费模式的Base URL、Provider ID、API Key,填写模型ID;
- 选择本地服务器上面的目录作为DSH工作区,就可以执行Agent任务。
云服务器部署注意安全组,3080端口需要放行自己的办公IP,不建议直接开放给全网公网访问,保障服务安全。
本地源码启动DSH完整命令
适合二次开发、修改插件源码的场景:
#拉取代码仓库
git clone https://github.com/deepseek‑ai/deepseek‑harness.git
cd deepseek‑harness
#安装pnpm包管理器
npm install ‑g pnpm
#安装依赖
pnpm install
#编译构建
pnpm run build
#设置环境变量并且启动web服务
export BAILIAN_API_KEY="sk‑xxx"
pnpm dsh web
高频报错问题排查
报错1:MISSING_CREDENTIAL
现象:会话发起直接返回MISSING_CREDENTIAL,提示缺少凭证
排查步骤:
- WebUI进入Settings‑Models,重新粘贴API Key保存;
- 如果使用环境变量模式,确认终端环境变量
BAILIAN_API_KEY是否正确设置,执行命令打印变量检查:echo $BAILIAN_API_KEY - 完全退出DeepSeek Harness全部进程,重新启动服务;
- 确认密钥是当前计费模式对应的密钥,按量模式不能使用Token Plan的sk‑sp‑开头密钥,二者不可混用。
报错2:点击Fetch available models返回401 /404
属于预期现象,百炼OpenAI兼容端点不支持/models获取模型列表,不要使用这个按钮,需要手动在Model catalog填写模型ID,例如
deepseek‑v4‑pro、qwen3.7‑plus。
报错3:UNKNOWN_MODEL未知模型
检查填写的模型ID是否正确,核对百炼控制台该计费方案是否已经开通对应模型调用权限;Coding Plan、Token Plan支持的模型集合和按量不完全一致,不在套餐支持列表的模型会返回未知模型。
报错4:请求返回429限流
查看百炼控制台的调用配额,检查RPM、TPM限制;短时间Agent多轮循环调用很容易触发限流,可以在DSH里面调整请求重试退避策略。
报错5:接口返回鉴权401,密钥复制无误
核对Base URL地址,按量计费模式有没有替换{WorkspaceId}占位符;Token‑Plan个人版、团队版、Coding Plan三者的Base URL互不相同,不要混用地址。RAM子账号使用需要确认已经授予百炼相关调用权限。
不同计费模式选型建议
- 按量计费模式:适合做短期测试、实验性Agent任务,用多少扣多少,没有订阅强制开销;需要自行管理WorkspaceId,适合灵活多变的开发测试场景。
- Coding Plan订阅:面向大量代码Agent任务,包月订阅额度,适合高频编码、多Agent并发开发,搭配DSH做长期代码分析、重构任务。
- Token Plan个人版:独立开发者,个人做Agent原型验证,包月Credits额度,夜间还有折扣,适合个人本地PC运行DSH。
- Token Plan团队版:企业多开发者协同,多个人员使用DeepSeek Harness,按坐席分配额度,支持团队用量统计、权限管控,适合企业内部Agent研究与自动化工作流。
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注意:无论哪一种模式,都需要在百炼控制台开启对应模型的调用权限,否则就算配置文件完全正确,也会出现调用失败。
完整测试curl命令(验证百炼接口本身是否可用)
配置DSH之前,优先用curl验证百炼接口连通性,排除平台层面的问题,确认接口正常之后再调试DSH配置,缩小排错范围。以Coding Plan为例:
export API_KEY="sk‑sp‑xxxxxxxxxxxx"
curl https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1/chat/completions \
‑H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
‑H "Content‑Type:application/json" \
‑d '{
"model":"deepseek‑v4‑pro",
"messages":[{"role":"user","content":"简单介绍DeepSeek Harness"}]
}'
如果curl请求就报错,说明账号、密钥、套餐权限有问题;curl返回正常,代表问题出在DSH配置文件、环境变量、Provider参数。
总结
DeepSeek Harness通过自定义Provider能力,可以无缝对接百炼平台的四种计费体系,既可以本地PC通过npx快速运行,也可以借助计算巢一键部署到云服务器。接入的关键点:区分四种模式不同的Provider ID、Base URL、API Key类型;不要使用Fetch available models按钮,手动填写模型ID;密钥优先使用环境变量注入,避免明文存放在yaml配置文件。
遇到报错优先使用curl单独验证百炼API接口,区分是平台账号问题,还是DSH配置问题。MISSING_CREDENTIAL是最高频错误,优先检查环境变量、密钥类型匹配、重启DSH进程。根据自己是个人开发、团队协作、测试实验选择对应的计费模式,就可以把百炼平台上面的大模型能力全部赋能给DeepSeek Harness,实现本地可控Agent的各类文件处理、命令执行、多步骤复杂自动化任务。