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read_when:
- OpenClaw를 antirez/ds4에 대해 실행하려고 합니다
- 도구 호출을 지원하는 로컬 DeepSeek V4 Flash 백엔드가 필요합니다
- ds4-server용 OpenClaw 구성이 필요합니다
summary: 로컬 DeepSeek V4 Flash OpenAI 호환 서버인 ds4를 통해 OpenClaw 실행
title: ds4
x-i18n:
generated_at: "2026-06-27T18:01:53Z"
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)는 OpenAI 호환 `/v1` API를 사용하는 로컬
Metal 백엔드에서 DeepSeek V4 Flash를 제공합니다. OpenClaw는 범용
`openai-completions` 제공자 계열을 통해 ds4에 연결합니다.
ds4는 OpenClaw에 번들로 포함된 제공자 Plugin이 아닙니다. `models.providers.ds4` 아래에
구성한 다음 `ds4/deepseek-v4-flash`를 선택하세요.
- 제공자 ID: `ds4`
- Plugin: 없음
- API: OpenAI 호환 Chat Completions(`openai-completions`)
- 권장 기본 URL: `http://127.0.0.1:18000/v1`
- 모델 ID: `deepseek-v4-flash`
- 도구 호출: OpenAI 스타일 `tools`와 `tool_calls`를 통해 지원됨
- 추론: DeepSeek 스타일 `thinking` 및 `reasoning_effort`
## 요구 사항
- Metal을 지원하는 macOS.
- `ds4-server`와 DeepSeek V4 Flash GGUF 파일이 있는 작동하는 ds4 체크아웃.
- 선택한 컨텍스트에 충분한 메모리. 더 큰 `--ctx` 값은 서버가 시작될 때 더 많은
KV 메모리를 할당합니다.
OpenClaw 에이전트 턴에는 도구 스키마와 작업 영역 컨텍스트가 포함됩니다. `--ctx 4096`처럼 작은 컨텍스트는
직접 curl 테스트를 통과할 수 있지만 전체 에이전트 실행에서는
`500 prompt exceeds context`로 실패할 수 있습니다. 에이전트 및 도구
스모크 테스트에는 최소 `--ctx 32768`을 사용하세요. 충분한 메모리가 있고 ds4
Think Max 동작을 원하는 경우에만 `--ctx 393216`을 사용하세요.
## 빠른 시작
``을 ds4 체크아웃 경로로 바꾸세요.
```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
```
응답에 `deepseek-v4-flash`가 포함되어야 합니다.
[전체 구성](#full-config)의 구성을 추가한 다음, 일회성 모델
검사를 실행하세요.
```bash
openclaw infer model run \
--local \
--model ds4/deepseek-v4-flash \
--thinking off \
--prompt "Reply with exactly: openclaw-ds4-ok" \
--json
```
## 전체 구성
ds4가 이미 `127.0.0.1:18000`에서 실행 중일 때 이 구성을 사용하세요.
```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`를 `ds4-server --ctx` 값과 맞추세요. OpenClaw가 서버 기본값보다
더 적은 출력을 요청하도록 의도한 경우가 아니라면 `maxTokens`를 `--tokens`와
맞추세요.
## 필요 시 시작
OpenClaw는 `ds4/...` 모델이 선택된 경우에만 ds4를 시작할 수 있습니다. 같은 제공자 항목에
`localService`를 추가하세요.
```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`는 절대 실행 파일 경로여야 합니다. 셸 조회와 `~` 확장은
사용되지 않습니다. 모든 `localService` 필드는 [로컬 모델 서비스](/ko/gateway/local-model-services)를
참조하세요.
## Think Max
ds4는 두 조건이 모두 참일 때만 Think Max를 적용합니다.
- `ds4-server`가 `--ctx 393216` 이상으로 시작됩니다.
- 요청이 `reasoning_effort: "max"` 또는 동등한 ds4 effort 필드를 사용합니다.
그처럼 큰 컨텍스트를 실행하는 경우 서버 플래그와 OpenClaw 모델
메타데이터를 모두 업데이트하세요.
```json5
{
contextWindow: 393216,
maxTokens: 384000,
compat: {
supportsUsageInStreaming: true,
supportsReasoningEffort: true,
maxTokensField: "max_tokens",
supportsStrictMode: false,
thinkingFormat: "deepseek",
supportedReasoningEfforts: ["low", "medium", "high", "xhigh", "max"],
},
}
```
## 테스트
직접 HTTP 검사부터 시작하세요.
```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"}}'
```
그런 다음 OpenClaw 모델 라우팅을 테스트하세요.
```bash
openclaw infer model run \
--local \
--model ds4/deepseek-v4-flash \
--thinking off \
--prompt "Reply with exactly: openclaw-ds4-ok" \
--json
```
전체 에이전트 및 도구 호출 스모크에는 최소 32768의 컨텍스트를 사용하세요.
```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