goose の設定

設定する値

まずは無料のテストキーから始めてください。どのリクエストにも決まった1行を返し、ツール呼び出しもないので、料金をかけずに URL とキーが正しいことを確認できます。その後、コンソール から自分のキーを貼り付けてください。クレジットは5ドルから、サブスクリプションはありません。

接続

1. 下のファイルを custom_nokeep.json という名前で保存します。保存先は macOS と Linux なら ~/.config/goose/custom_providers/、Windows なら %APPDATA%\Block\goose\config\custom_providers\ です。フォルダがなければ作ってください。
2. goose にキーを渡します。ターミナルでは NOKEEP_API_KEY に sk-nokeep-test を設定します。goose Desktop では Settings、Models、Configure providers の順に開き、nokeep を見つけてキーを貼り付けてください。キーは goose がキーチェーンに保管します。
3. セッションを開始します。ターミナルでは下のコマンドを使い、goose Desktop では nokeep を選び、モデルに deepseek-v4.1-flash-uncensored を指定します。
4. メッセージを送ります。「Connected to」で始まる返答が返れば、設定は成功です。
5. コンソール で取得した自分のキーに差し替えてください。

{
  "name": "custom_nokeep",
  "engine": "openai",
  "display_name": "nokeep",
  "description": "OpenAI-compatible API for uncensored DeepSeek and GLM, paid with prepaid credits",
  "api_key_env": "NOKEEP_API_KEY",
  "base_url": "https://nokeep.ai/v1",
  "model_doc_link": "https://nokeep.ai/docs/models",
  "models": [
    {
      "name": "deepseek-v4.1-flash-uncensored",
      "context_limit": 1000000,
      "input_token_cost": 0.00000045,
      "output_token_cost": 0.00000175,
      "cache_read_token_cost": 0.000000011,
      "currency": "USD",
      "reasoning": false,
      "supports_vision": true
    },
    {
      "name": "deepseek-v4.1-flash-1017-uncensored",
      "context_limit": 1000000,
      "input_token_cost": 0.00000045,
      "output_token_cost": 0.00000175,
      "cache_read_token_cost": 0.000000011,
      "currency": "USD",
      "reasoning": false,
      "supports_vision": true
    },
    {
      "name": "glm-5.3-flash-uncensored",
      "context_limit": 128000,
      "input_token_cost": 0.0000002,
      "output_token_cost": 0.00000065,
      "cache_read_token_cost": 0.00000004,
      "currency": "USD",
      "reasoning": false,
      "supports_vision": false
    }
  ],
  "supports_streaming": true,
  "requires_auth": true
}

export NOKEEP_API_KEY=sk-nokeep-test
goose session --provider custom_nokeep --model deepseek-v4.1-flash-uncensored

goose はセッション開始時にファイルを読み込むので、保存後は goose Desktop を再起動してください。nokeep を既定にするには、goose の config.yaml か環境変数で GOOSE_PROVIDER を custom_nokeep、GOOSE_MODEL をモデルIDに設定します。キーそのものは config.yaml に書かないでください。goose はそこにあるキーを無視します。

ファイルの設定内容

• base_url は /v1 で終わります。/chat/completions は goose が自分で付け足します。
• context_limit は各モデルの実際のウィンドウで、長いセッションをいつ要約するかを goose が判断するために使われます。
• 3つの料金はトークン単位の USD で、キャッシュからの読み取り分も含みます。そのため goose の料金表示が請求額と一致します。
• supports_vision を有効にすると DeepSeek にスクリーンショットを渡せます。GLM はテキストのみ読めます。
• ファイルには日付入りの DeepSeek のIDも入っています。1つのビルドに固定したいセッションで使えます。glm-5.3-flash-uncensored は短いタスク向けに入っています。

同じプロバイダーを手動で追加することもできます。goose Desktop の Add Custom Provider フォーム、または goose configure の Custom Providers からです。どちらもこのファイルと同じような内容を書き込みますが、コンテキストウィンドウと料金は入りません。

モデルの選び方

エージェントの作業には DeepSeek を使ってください。リポジトリ全体がコンテキストに収まり、あらゆる形式のツール呼び出しに対応します。エージェントは呼び出しごとに履歴を送り直しますが、その分はキャッシュ価格の100万トークンあたり$0.011で課金されます。長い履歴を送り直さない単発の短いタスクには GLM を使ってください。入力と出力の単価が安いため、そちらが有利です。

両モデルとも重みから拒否応答を取り除いています。そのため、自分のシステムのセキュリティテストやモデレーションツールなど、センシティブな話題に近い依頼でも、拒否ではなくコードが返ります。モデルの比較。

思考

DeepSeek は reasoning_effort の指定がない限りすぐに答えます。これはエージェントの編集と実行を素早く繰り返す流れに合っています。計画や難しいバグでは、考えさせてください。指定できるのは none、low、high、max です。他のアプリの minimal、medium、xhigh は、最も近いこれらの値で実行されます。それ以外の値は 400 invalid_reasoning_effort で拒否されます。思考の分は出力として課金されます。

goose では、ファイルで reasoning をオフにしているため、goose は effort を送らず、DeepSeek はすぐ答えます。オンにすると、思考をオフにしていても goose は low を送るので、毎回の呼び出しで思考が走り、料金も増えます。medium は high として実行されます。難しいタスクでは reasoning_effort: high を送れるツールを使うか、思考 にあるように API を直接呼び出してください。

セッションの料金

エージェントは毎回の呼び出しで会話全体を送ります。指示、読んだファイル、これまでのすべての手順です。例えば1回の呼び出しで6万トークンを送り、そのうち5万5,000トークンは前回と同じ冒頭で、1,000トークンを新たに書き込むとします。DeepSeek ではこの呼び出しは約$0.0046かかるので、200回の呼び出しで約$0.92です。キャッシュがなければ、同じ呼び出しは$0.0288になります。

• キャッシュは自動で働きます。設定は不要です。約1,000トークン以上の冒頭が数分以内に繰り返されると、キャッシュ価格で課金されます。
• 各呼び出しは、プロンプトと最大出力の分として、かかりうる料金をいったん確保し、実際に使った分で精算します。最大出力が3万2,768トークンの場合、出力分の確保額は約$0.0573です。
• コンソール では、呼び出しごとの実際のトークン数、キャッシュされたトークン数、クレジットが分かります。エージェント自身の料金カウンターはキャッシュ価格を知らないことがあり、その場合は高く表示されます。

課金の仕組み。

動かないとき

すべてのエラーと対処法は エラー に一覧があります。