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WorkBuddyでDeepSeekを使う。
DeepSeek V4はRunAPI MCPサーバーを通じて利用可能な推論対応LLMです — 速度重視のFlash、品質重視のPro、リクエストパラメーターで有効化できる組み込みchain-of-thought。WorkBuddyにRunAPIをMCPサーバーとして一度追加するだけで、ワークベンチエージェントが公式DeepSeek料金の50%でDeepSeekを呼び出せます。
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
}
}
3ステップでWorkBuddyでDeepSeekを使う
RunAPIをMCPサーバーとして追加する
WorkBuddyを起動する環境にRUNAPI_API_KEYを設定し、streamable HTTP経由でhttps://runapi.ai/mcpを指すrunapiという名前のMCPサーバーを登録してください。AuthorizationヘッダーにキーをセットすればDeepSeekが他のRunAPIモデルと並んで呼び出し可能なツールとして表示されます。
export RUNAPI_API_KEY=runapi_xxx
# MCP server: runapi → https://runapi.ai/mcp
ワークベンチエージェントにプロンプトを送信する
WorkBuddyに自然言語でリクエストを入力し、モデル名を指定します。品質重視の場合はdeepseek-v4-pro、速度重視の場合はdeepseek-v4-flashを指定し、ステップバイステップの推論を表示したい場合はthinking.typeをenabledに設定するよう伝えてください — 別のモデルスラッグは不要です。
model: deepseek-v4-pro
ワークベンチで返答を確認する
WorkBuddyがrunapi MCPツールを呼び出し、トークン使用量付きの返答が会話に返ってきます。RunAPI経由でDeepSeek、GPT、Claudeのいずれを呼び出す場合も同じフローです — 変わるのはモデル名のみです。
"total_tokens": 398
DeepSeekチャットパラメーター
| パラメータ | 型 | 説明 |
|---|---|---|
model |
string |
必須。deepseek-v4-proまたはdeepseek-v4-flash。 |
messages |
array |
必須。role（system、user、assistant）と content フィールドを持つメッセージオブジェクトの配列。 |
stream |
boolean |
省略可能。trueに設定するとストリーミング出力になります。デフォルトはfalse。 |
max_tokens |
integer |
任意。生成するトークンの最大数。 |
temperature |
number |
任意。0〜2のサンプリング温度。値が低いほど決定論的になります。 |
thinking |
object |
任意。DeepSeekの組み込み推論モードを有効にするにはtypeを"enabled"に設定してください。 |
WorkBuddyにおけるDeepSeekとは？
DeepSeek V4はWorkBuddyがRunAPI MCPサーバーを通じてアクセスする推論対応LLMです — プロバイダーごとのサインアップや追加キーは不要。リクエストパラメーターで組み込みchain-of-thought推論をサポートしており（別のモデルスラッグは不要）、RunAPIはすでに低価格な公式DeepSeek料金の50%で提供しているため、ワークベンチエージェントが呼び出せる推論対応モデルの中で最もトークン単価が低くなっています。
DeepSeek のユースケース
大量処理でもコストを抑えたワークベンチタスク
日常的なドラフト作成、要約、バッチ翻訳をWorkBuddyからプレミアムモデルの代わりにDeepSeekにルーティング。RunAPI経由でDeepSeekのすでに低い料金の50%で利用できるため、ワークベンチが何千ものリクエストを処理してもトークンコストを抑えられます。
思考過程が見える推論重視のタスク
ステップバイステップの推論が精度を向上させる数学、論理、コードデバッグ、計画タスクでthinkingモードを有効化。推論トークンがツール結果に含まれて返ってくるため、WorkBuddy内でモデルがどのように答えに至ったかを確認できます。
コード生成とデバッグ
ワークベンチエージェントにコード生成、アルゴリズム実装、デバッグ作業をDeepSeek V4 Proに送るよう指示してください。コーディングベンチマークで高いスコアを持ち、GPT-5.5と比較してトークン単価がはるかに低く抑えられます。
DeepSeek + WorkBuddyに関する質問
いいえ。WorkBuddyはMCPをネイティブサポートしており、runapi MCPサーバーがDeepSeekを標準ツールとして公開しています。RUNAPI_API_KEYでサーバーを一度登録し、プロンプトでdeepseek-v4-proまたはdeepseek-v4-flashを指定するだけです — DeepSeekのアカウントや別の認証情報は不要です。
推論を有効にすると（thinking.typeをenabledに設定）、DeepSeekは思考プロセスを示す追加の"thinking"トークンを生成します。これらのトークンは出力トークンとしてカウントされ、課金対象となります。複雑なタスクの精度が向上しますが、総トークン使用量が増加します。
Flashはレイテンシとコストを抑えた速度優先。Proは複雑な推論、コーディング、マルチステップタスクでの高品質な出力を優先。両方とも同じrunapi MCPサーバーから利用でき、同じパラメーターを受け付けます。
はい。runapi MCPサーバー背後のすべてのモデルは、ワークベンチエージェントがリクエストごとに選択できるツールです。コスト重視のステップではDeepSeek、難しいステップではプレミアムモデルを使う — 同じキー、同じサーバー、設定変更不要。
RunAPIはDeepSeekトークンを公式DeepSeekレートの50%で提供します。DeepSeekはすでに最低コストのLLMプロバイダーの一つであり、RunAPI経由では推論対応モデルの中で最低の1トークンあたりの料金が実現できます。課金はトークンごとで、サブスクリプションや最低利用額はありません。
今日からWorkBuddyでDeepSeekを試してみましょう。
無料のRunAPIキーを取得し、WorkBuddyにMCPサーバーを追加して、ワークベンチエージェントにdeepseek-v4-proを指定してください — 推論機能付き、利用可能な最低トークン価格で。