DeepSeek から [V4 シリーズ](https://api-docs.deepseek.com/news/news260424)がリリースされました。V4 Pro と V4 Flash の 2 モデルがあり、どちらも 100 万トークンのコンテキストに対応、Agent としての能力も大幅に向上しています。
ここでは、Yao Agents に DeepSeek V4 をサクッと接続する手順を紹介します。
## アプリケーションディレクトリを開く
設定ファイルはすべて Yao Engine のアプリケーションディレクトリにあります。Yao Engine を開いて **Open Folder** をクリックすれば OK です。
ディレクトリ構成はこんな感じです：
```
├── connectors/ ← 連接器(コネクタ)の設定ファイルはここ
│ ├── default.conn.yao
│ ├── thinking.conn.yao
│ ├── vision.conn.yao
│ └── deepseek/ ← このサブディレクトリを新規作成
├── assistants/
├── .env
└── ...
```
## DeepSeek V4 コネクタを追加する
`connectors/` の下に `deepseek/` ディレクトリを作り、以下の 4 ファイルを作成します。
### V4 Pro（非思考モード）
ファイル：`connectors/deepseek/v4-pro.conn.yao`
```json
{
"label": "DeepSeek V4 Pro",
"type": "openai",
"options": {
"model": "deepseek-v4-pro",
"key": "$ENV.DEEPSEEK_V4_API_KEY",
"proxy": "$ENV.DEEPSEEK_V4_PROXY",
"thinking": {
"type": "disabled"
},
"capabilities": {
"tool_calls": true,
"streaming": true,
"json": true
}
}
}
```
### V4 Pro Thinking（思考モード）
ファイル：`connectors/deepseek/v4-pro-thinking.conn.yao`
```json
{
"label": "DeepSeek V4 Pro Thinking",
"type": "openai",
"options": {
"model": "deepseek-v4-pro",
"key": "$ENV.DEEPSEEK_V4_API_KEY",
"proxy": "$ENV.DEEPSEEK_V4_PROXY",
"thinking": {
"type": "enabled"
},
"capabilities": {
"tool_calls": true,
"reasoning": true,
"streaming": true,
"json": true
}
}
}
```
### V4 Flash（非思考モード）
ファイル：`connectors/deepseek/v4-flash.conn.yao`
```json
{
"label": "DeepSeek V4 Flash",
"type": "openai",
"options": {
"model": "deepseek-v4-flash",
"key": "$ENV.DEEPSEEK_V4_API_KEY",
"proxy": "$ENV.DEEPSEEK_V4_PROXY",
"thinking": {
"type": "disabled"
},
"capabilities": {
"tool_calls": true,
"streaming": true,
"json": true
}
}
}
```
### V4 Flash Thinking（思考モード）
ファイル：`connectors/deepseek/v4-flash-thinking.conn.yao`
```json
{
"label": "DeepSeek V4 Flash Thinking",
"type": "openai",
"options": {
"model": "deepseek-v4-flash",
"key": "$ENV.DEEPSEEK_V4_API_KEY",
"proxy": "$ENV.DEEPSEEK_V4_PROXY",
"thinking": {
"type": "enabled"
},
"capabilities": {
"tool_calls": true,
"reasoning": true,
"streaming": true,
"json": true
}
}
}
```
### 環境変数を設定する
アプリケーションディレクトリにある `.env` ファイルに以下を追加します：
```bash
DEEPSEEK_V4_API_KEY=sk-your-deepseek-api-key
DEEPSEEK_V4_PROXY=https://api.deepseek.com
```
API Key は [DeepSeek プラットフォーム](https://platform.deepseek.com/)から取得してください。
追加したら Yao Engine を再起動すると、4 つの DeepSeek V4 コネクタが AI Expert と Robot のモデル選択リストに表示されます。
## Sandbox で DeepSeek V4 を使う
Yao Agents の Sandbox は `claude` と `opencode` の 2 種類の Runner に対応しており、DeepSeek V4 はどちらでも使えます。`sandbox.yao` は各エキスパートの設定ディレクトリ `assistants/<namespace>/<assistant-name>/sandbox.yao` にあります。
### ビジョンモデルを指定する
DeepSeek V4 は現時点で Vision（画像認識）に対応していませんが、Sandbox では画面キャプチャの解析が必要なタスクもあります。`opencode` Runner ではビジョン用のコネクタを別途指定できるので、`sandbox.yao` で以下のように設定します：
```json
{
"version": "2.0",
"computer": {
"image": "yaoapp/tai-sandbox-opencode:latest",
"memory": "2GB",
"cpus": 2,
"work_dir": "/workspace"
},
"runner": {
"name": "opencode",
"mode": "cli",
"options": {
"permission_mode": "bypassPermissions"
},
"connectors": {
"vision": "openai.gpt-4o-mini"
}
},
"lifecycle": "oneshot"
}
```
ポイント：
- `runner.name` を `"opencode"` に設定
- `runner.connectors.vision` に Vision 対応モデルのコネクタ（例：`openai.gpt-4o-mini`）を指定 — スクリーンショット解析はこのモデルが担当し、それ以外のタスクは DeepSeek V4 が処理します
### opencode Runner の Sandbox イメージ
`opencode` Runner にはいくつかの Docker イメージが用意されています。用途に合わせて選んでください：
| イメージ | デスクトップ | SSH | Yao 同梱 | ユースケース |
|------|---------|-----|----------|---------|
| `tai-sandbox-opencode` | — | — | — | コードタスクのみ。大半のケースはこれで OK |
| `tai-sandbox-opencode-ssh` | — | ✓ | — | リモートサーバーへの接続が必要な場合 |
| `tai-sandbox-opencode-desktop-lite` | ライト版 | — | — | ブラウザ操作が必要なタスク |
| `tai-sandbox-opencode-desktop-lite-ssh` | ライト版 | ✓ | — | ブラウザ + リモートサーバー |
| `tai-sandbox-opencode-desktop` | フル版 (XFCE) | — | — | Applet 系タスク |
| `tai-sandbox-opencode-desktop-ssh` | フル版 (XFCE) | ✓ | — | サイト構築・デプロイ系タスク |
| `tai-sandbox-opencode-yao` | — | ✓ | ✓ | Yao アプリ開発 |
| `tai-sandbox-opencode-yao-desktop` | フル版 (XFCE) | ✓ | ✓ | Yao アプリ開発（デスクトップ付き） |
| `tai-sandbox-opencode-yao-desktop-lite` | ライト版 | ✓ | ✓ | Yao アプリ開発（軽量デスクトップ） |
イメージの取得：
```bash
docker pull yaoapp/tai-sandbox-opencode:latest
```
必要に応じて別のイメージ名に置き換えてください。すべてのイメージは `linux/amd64` と `linux/arm64` に対応しています。
## V4 Pro と V4 Flash、どっちを使う？
| | V4 Pro | V4 Flash |
|---|--------|----------|
| 推論能力 | トップクラス、クローズドモデルに匹敵 | Pro に迫る性能 |
| Agent 能力 | オープンソース最強、複雑なタスクで優秀 | シンプルなタスクは Pro と同等、複雑なタスクではやや差あり |
| 世界知識 | 豊富、Gemini-Pro-3.1 に次ぐレベル | やや弱め |
| 速度とコスト | やや遅い、やや高い | より速い、より安い |
| コンテキスト | 1M | 1M |
おすすめの使い分け：複雑な Agent タスクには V4 Pro Thinking、日常的なタスクには V4 Flash で十分です。
## 関連ドキュメント
- [AI モデル設定ガイド](/docs/en-us/settings/ai-models) — コネクタファイルのフォーマット、環境変数、その他のサンプル
- [DeepSeek V4 公式リリースノート](https://api-docs.deepseek.com/news/news260424) — V4 の技術詳細と API ドキュメント
tutorial
Yao Agents で DeepSeek V4 を使う方法
DeepSeek V4 がリリースされました。100万トークンのコンテキスト対応、Agent 性能も大幅アップ。この記事では、Yao Agents に DeepSeek V4 Pro と V4 Flash を接続する方法を紹介します。