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WORKBUDDY + DEEPSEEK

DeepSeek in WorkBuddy verwenden.

DeepSeek V4 ist ein reasoning-fähiges LLM, das über den RunAPI-MCP-Server verfügbar ist – Flash für Geschwindigkeit, Pro für Qualität, mit integriertem Chain-of-Thought, der über einen Anfrageparameter aktiviert wird. Füge RunAPI einmalig als MCP-Server in WorkBuddy hinzu, und der Workbench-Agent kann DeepSeek zu 50 % der offiziellen DeepSeek-Preise aufrufen.

API Key holen Dokumentation lesen
ein MCP-Server · integriertes Reasoning · 50 % Rabatt auf DeepSeek-Preise 
Using the runapi MCP server, ask DeepSeek to help me with a coding task.

Requirements:
- Call the chat tool exposed by the runapi MCP server.
- Set model to "deepseek-v4-pro".
- Enable reasoning by setting thinking.type to "enabled".
- Task: write a Python function that finds the longest palindromic
  substring in O(n) time using Manacher's algorithm, then explain
  the key insight in two sentences.
- Show me the reply and the token usage.

{
  "mcp_servers": {
    "runapi": {
      "url": "https://runapi.ai/mcp",
      "transport": "streamable_http",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer $RUNAPI_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "choices": [
    {
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Here is Manacher's algorithm implementation..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 42,
    "completion_tokens": 356,
    "total_tokens": 398
  }
}
MCP-Konfiguration zum Verbinden kopieren deepseek
SO FUNKTIONIERT ES

DeepSeek in WorkBuddy in drei Schritten verwenden

1

RunAPI als MCP-Server hinzufügen

Setze RUNAPI_API_KEY in der Umgebung, die WorkBuddy startet, und registriere dann einen MCP-Server namens runapi, der über streamable HTTP auf https://runapi.ai/mcp zeigt. Der Authorization-Header trägt deinen Schlüssel – DeepSeek erscheint als aufrufbares Tool neben allen anderen RunAPI-Modellen.

export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx # MCP server: runapi → https://runapi.ai/mcp
2

Den Workbench-Agent prompten

Gib eine natürlichsprachliche Anfrage in WorkBuddy ein und nenne das Modell. Wähle deepseek-v4-pro für Qualität oder deepseek-v4-flash für Geschwindigkeit, und erwähne thinking.type set to enabled, wenn du sichtbares schrittweises Reasoning möchtest – kein separater Modell-Slug erforderlich.

model: deepseek-v4-pro
3

Die Antwort in der Workbench lesen

WorkBuddy ruft das runapi-MCP-Tool auf und die Antwort erscheint im Gespräch, mit Token-Nutzung für Abrechnungstransparenz. Derselbe Ablauf funktioniert unabhängig davon, ob der Agent DeepSeek, GPT oder Claude über RunAPI aufruft – nur der Modellname ändert sich.

"total_tokens": 398
PARAMETER

DeepSeek-Chat-Parameter

Parameter Typ Beschreibung
model string Pflichtfeld. deepseek-v4-pro oder deepseek-v4-flash.
messages array Pflichtfeld. Array von Nachrichtenobjekten mit den Feldern role (system, user, assistant) und content.
stream boolean Optional. Auf true setzen für gestreammte Ausgabe. Standard: false.
max_tokens integer Optional. Maximale Anzahl der zu generierenden Tokens.
temperature number Optional. Sampling-Temperatur zwischen 0 und 2. Niedrigere Werte sind deterministischer.
thinking object Optional. Typ auf "enabled" setzen, um DeepSeeks integrierten Reasoning-Modus zu aktivieren.

Was ist DeepSeek in WorkBuddy?

DeepSeek V4 ist ein reasoning-fähiges LLM, das WorkBuddy über den RunAPI-MCP-Server erreicht – kein providerspezifisches Konto, keine zusätzlichen Schlüssel. Es unterstützt integriertes Chain-of-Thought-Reasoning über einen Anfrageparameter (kein separater Modell-Slug erforderlich), und RunAPI berechnet 50 % der bereits günstigen offiziellen DeepSeek-Preise – damit ist es die günstigste Option pro Token für ein reasoning-fähiges Modell, das dein Workbench-Agent aufrufen kann.

DeepSeek-Anwendungsfälle

Kostengünstige Workbench-Aufgaben in hohem Volumen

Leite alltägliches Verfassen, Zusammenfassen und Übersetzen von WorkBuddy zu DeepSeek statt zu einem Premium-Modell weiter. Zu 50 % der bereits niedrigen DeepSeek-Preise über RunAPI bleiben die Token-Kosten gering, selbst wenn die Workbench Tausende von Anfragen verarbeitet.

Aufgaben mit hohem Reasoning-Anteil und sichtbarer Gedankenkette

Aktiviere den Thinking-Modus für Mathe-, Logik-, Code-Debugging- oder Planungsaufgaben, bei denen schrittweises Reasoning die Genauigkeit verbessert. Die Thinking-Token kommen im Tool-Ergebnis zurück, sodass du in WorkBuddy sehen kannst, wie das Modell zu seiner Antwort gelangt ist.

Code-Generierung und Debugging

Weise den Workbench-Agenten an, Code-Generierung, Algorithmus-Implementierung und Debugging-Aufgaben an DeepSeek V4 Pro zu senden. Es erzielt gute Ergebnisse in Coding-Benchmarks und kostet pro Token einen Bruchteil von GPT-5.5.

FAQ

DeepSeek + WorkBuddy – Häufige Fragen

WorkBuddy – allgemeine Einrichtung

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DeepSeek-Modellkatalog

DeepSeek-V4-Varianten, Preise und API-Dokumentation.

DeepSeek models →

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