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read_when:
- antirez/ds4 に対して OpenClaw を実行したい場合
- local DeepSeek V4 Flash バックエンドでツール呼び出しを使いたい
- ds4-server 用の OpenClaw 設定が必要です
summary: ds4（ローカルの DeepSeek V4 Flash OpenAI 互換サーバー）経由で OpenClaw を実行する
title: ds4
x-i18n:
generated_at: "2026-06-27T12:42:14Z"
model: gpt-5.5
postprocess_version: locale-links-v1
provider: openai
source_hash: a9922421d39f5d2d29dfa62de9fc3de7131dfa96445d0646cd02ad766a125544
source_path: providers/ds4.md
workflow: 16
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[ds4](https://github.com/antirez/ds4) は、ローカルの Metal バックエンドから、OpenAI 互換の `/v1` API で 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 に同梱されるプロバイダー Plugin ではありません。
`models.providers.ds4` の下で構成し、`ds4/deepseek-v4-flash` を選択します。
- プロバイダー ID: `ds4`
- Plugin: なし
- API: OpenAI 互換 Chat Completions (`openai-completions`)
- 推奨ベース URL: `http://127.0.0.1:18000/v1`
- モデル ID: `deepseek-v4-flash`
- ツール呼び出し: OpenAI 形式の `tools` と `tool_calls` により対応
- 推論: DeepSeek 形式の `thinking` と `reasoning_effort`
## 要件
- Metal 対応の 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。大きな `--ctx` 値では、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 テストには通っても、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。十分なメモリがあり、ds4 Think Max の動作を使いたい場合にのみ `--ctx 393216` を使用してください。
## クイックスタート
`` を ds4 のチェックアウトパスに置き換えます。
```bash
/ds4-server \
--model /ds4flash.gguf \
--host 127.0.0.1 \
--port 18000 \
--ctx 32768 \
--tokens 128
```
```bash
curl http://127.0.0.1:18000/v1/models
```
レスポンスに `deepseek-v4-flash` が含まれている必要があります。
[完全な設定](#full-config) の設定を追加し、ワンショットのモデルチェックを実行します。
```bash
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。
```json5
{
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` の値と合わせてください。OpenClaw にサーバーのデフォルトより少ない出力を意図的に要求させたい場合を除き、`maxTokens` は `--tokens` と合わせてください。
## 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。
```json5
{
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` は絶対実行ファイルパスである必要があります。シェル検索と `~` 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](/ja-JP/gateway/local-model-services) を参照してください。
## Think Max
ds4 は、次の両方の条件が真の場合にのみ Think Max を適用します。
- `ds4-server` が `--ctx 393216` 以上で起動している。
- リクエストが `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を実行する場合は、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。
```json5
{
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
直接の HTTP チェックから始めます。
```bash
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"}}'
```
次に OpenClaw のモデルルーティングをテストします。
```bash
openclaw infer model run \
--local \
--model ds4/deepseek-v4-flash \
--thinking off \
--prompt "Reply with exactly: openclaw-ds4-ok" \
--json
```
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には、少なくとも 32768 のコンテキストを使用します。
```bash
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