--- title: RunAPI経由でWorkBuddyでDeepSeekを使う — MCP LLMガイド | RunAPI description: RunAPI MCPサーバーを通じてWorkBuddyでDeepSeek V4を実行。1つのキー、組み込み推論モード、DeepSeek料金の50%オフ — 追加のプロバイダー設定不要。 url: https://runapi.ai/ja/workbuddy-deepseek.md canonical: https://runapi.ai/ja/workbuddy-deepseek locale: ja site: RunAPI image: https://runapi.ai/assets/opengraph-bfaaa0f0.png alternates: en: https://runapi.ai/workbuddy-deepseek zh-CN: https://runapi.ai/zh-CN/workbuddy-deepseek es: https://runapi.ai/es/workbuddy-deepseek ja: https://runapi.ai/ja/workbuddy-deepseek de: https://runapi.ai/de/workbuddy-deepseek fr: https://runapi.ai/fr/workbuddy-deepseek pt-BR: https://runapi.ai/pt-BR/workbuddy-deepseek ko: https://runapi.ai/ko/workbuddy-deepseek it: https://runapi.ai/it/workbuddy-deepseek nl: https://runapi.ai/nl/workbuddy-deepseek pl: https://runapi.ai/pl/workbuddy-deepseek tr: https://runapi.ai/tr/workbuddy-deepseek zh-TW: https://runapi.ai/zh-TW/workbuddy-deepseek zh-HK: https://runapi.ai/zh-HK/workbuddy-deepseek ar: https://runapi.ai/ar/workbuddy-deepseek x-default: https://runapi.ai/workbuddy-deepseek model: deepseek --- > HTML version: https://runapi.ai/ja/workbuddy-deepseek > Site index for agents: https://runapi.ai/llms.txt # 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。 - [API キーを取得](https://runapi.ai/ja/login) - [ドキュメントを読む](https://runapi.ai/ja/docs/guides) 1つのMCPサーバー · 組み込み推論 · DeepSeek料金50%オフ ### プロンプト ```text 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設定 ```bash { "mcp_servers": { "runapi": { "url": "https://runapi.ai/mcp", "transport": "streamable_http", "headers": { "Authorization": "Bearer $RUNAPI_API_KEY" } } } } ``` ### レスポンス ```json { "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 1. **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 ` 2. **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` 3. **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 ### WorkBuddyはどのようにDeepSeekを呼び出しますか？DeepSeekのアカウントが必要ですか？ 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。 ### DeepSeekのThinkingトークンとは何ですか？コストにどう影響しますか？ 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。 ### deepseek-v4-flashとdeepseek-v4-proの違いは何ですか？ 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。 ### タスクの途中でDeepSeekとWorkBuddyの他のモデルを切り替えられますか？ 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のDeepSeek料金はDeepSeek直接利用と比べてどうですか？ 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。 - [WorkBuddyセットアップガイド →](https://runapi.ai/ja/workbuddy.md) - まだ接続していませんか？WorkBuddy用のRunAPI MCPセットアップガイドから始めてください。 - [DeepSeek モデル →](https://runapi.ai/ja/models/deepseek.md) - DeepSeek V4 の全バリアント、料金、API ドキュメントをご覧ください。 ## 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。 [モデルを見る →](https://runapi.ai/ja/models.md) --- ## More from RunAPI - [Home](https://runapi.ai/ja/.md) ### プロダクト - [モデルカタログ](https://runapi.ai/ja/models.md) - [料金](https://runapi.ai/ja/pricing.md) - [プロバイダー](https://runapi.ai/ja/models#all-models) ### 開発者 - [ドキュメント](https://runapi.ai/ja/docs/guides) - [SDK](https://runapi.ai/ja/sdk.md) - [CLI](https://runapi.ai/ja/cli.md) - [MCP Server](https://runapi.ai/ja/mcp.md) - [x402](https://runapi.ai/ja/x402.md) ### ガイド - [Claude Code と Cursor](https://runapi.ai/ja/claude-code-vs-cursor.md) - [Cursor API セットアップ](https://runapi.ai/ja/cursor-api-setup.md) - [RunAPI と OpenRouter の比較](https://runapi.ai/ja/openrouter-alternative.md) ### 会社 - [エンタープライズ](https://runapi.ai/ja/contact.md) - [お問い合わせ](https://runapi.ai/ja/contact.md) ### 法務 - [利用規約](https://runapi.ai/ja/terms.md) - [プライバシー](https://runapi.ai/ja/privacy.md) - [Site index for agents](https://runapi.ai/llms.txt) Contact: contact@runapi.ai ## Structured data ```json [ { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "WebSite", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ja", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://runapi.ai/ja/models?q={search_term_string}" }, "query-input": "required name=search_term_string" } }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "Organization", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/ja", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://runapi.ai/jaicon.svg" }, "sameAs": [ "https://github.com/runapi-ai" ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "SoftwareApplication", "name": "WorkBuddy向けRunAPI DeepSeek", "applicationCategory": "DeveloperApplication", "description": "RunAPI MCPサーバーを通じてWorkBuddyでDeepSeek V4を実行。1つのキー、組み込み推論モード、DeepSeek料金の50%オフ — 追加のプロバイダー設定不要。", "url": "https://runapi.ai/ja/workbuddy-deepseek" }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "WorkBuddyはどのようにDeepSeekを呼び出しますか？DeepSeekのアカウントが必要ですか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "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。" } }, { "@type": "Question", "name": "DeepSeekのThinkingトークンとは何ですか？コストにどう影響しますか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "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。" } }, { "@type": "Question", "name": "deepseek-v4-flashとdeepseek-v4-proの違いは何ですか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "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。" } }, { "@type": "Question", "name": "タスクの途中でDeepSeekとWorkBuddyの他のモデルを切り替えられますか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "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。" } }, { "@type": "Question", "name": "RunAPIのDeepSeek料金はDeepSeek直接利用と比べてどうですか？", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "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。" } } ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "HowTo", "name": "RunAPI経由でWorkBuddyでDeepSeekを使う方法", "description": "WorkBuddyにRunAPIをMCPサーバーとして追加し、ワークベンチエージェントにDeepSeek V4の呼び出しを指示して、推論過程とトークン使用量付きの返答を確認します。", "step": [ { "@type": "HowToStep", "position": 1, "name": "RunAPIをMCPサーバーとして追加する", "text": "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。", "url": "https://runapi.ai/ja/workbuddy-deepseek#how-step-1" }, { "@type": "HowToStep", "position": 2, "name": "ワークベンチエージェントにプロンプトを送信する", "text": "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。", "url": "https://runapi.ai/ja/workbuddy-deepseek#how-step-2" }, { "@type": "HowToStep", "position": 3, "name": "ワークベンチで返答を確認する", "text": "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。", "url": "https://runapi.ai/ja/workbuddy-deepseek#how-step-3" } ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "ja", "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "ホーム", "item": "https://runapi.ai/ja" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "WorkBuddy向けRunAPI DeepSeek", "item": "https://runapi.ai/ja/workbuddy-deepseek" } ] } ] ```