DSH トークン最適化:dsh-ops「27倍」実測をコマ単位で検証

フレーム検証済みの実録映像が一本。本物の DSH ログリプレイを使い、標準モードが 6 ファイルのタスクを 290 万トークンまで燃やし尽くす様子と、dsh-ops + PTC モードなら同じタスクを 104,835 で完走できる様子を解説します。数値には必ず計測条件を添えました。

最終更新: 2026-10-15

DeepSeek Harness のログリプレイによる完了状態の左右比較:標準モードのパネルは 70 ステップ・累計 2,905,841 トークンで止まり、隣の dsh-ops PTC パネルは 3 ステップ・104,835 トークン
両方の実行が完了——同じ課題で 2,905,841 対 104,835 トークン(投稿者自身の実測比較)。

dsh の請求が膨らむのは、モデルが高価になったからではなく、ループが燃やしているせいであることがほとんどです。ツール呼び出しのたびに蓄積された履歴全体がモデルへ再送され、標準モードの長時間タスクは同じファイルを何十回も読み直し、「README をもう一度確認」という往復が、それが守っているコードより高くつく。このページでは、数字付きの実例をたどります。同じ 6 ファイルのミニゲーム課題を 2 回実行し——1 回は標準モード、もう 1 回はサードパーティ製 dsh-ops プラグイン + PTC モード——すべての数値は投稿者自身の実測であることを明記しています。

このページは「治す側」——トークンを減らす方法と、プラグインが実際に何を変えるのか。メーターの読み方(使用量ダッシュボード、リクエスト単位の明細、コスト構造、dsh-ops の議論データ)は dsh のトークン使用量と料金

TL;DR

  • ▸標準モードの長時間タスクでは、すべてのツール呼び出しが履歴全体を再読み込みします。実測では標準モードが 6 ファイルのミニゲームに 70 ステップ、2,905,841 トークンを消費し、大半は一つの README の再確認に浪費されました(投稿者自身の実測)。
  • ▸dsh-ops(T-Auto)はサードパーティの Windows パフォーマンスツールプラグイン:スタンドアロンの bash / PowerShell 7 に Rust 製ファイル・バッチツールを組み合わせます。同じテストで dsh-ops + PTC モードは 104,835 トークン、3 ステップ、89.7 秒で完走——モード選択の恩恵込みで約 27.7 倍の削減です(投稿者自身の実測)。
  • ▸レバーは二つ、分けて評価:通常の PTC モードへの切り替えだけで約 9.4 倍(307,998 トークン)、プラグインがさらに約 2.9 倍。まずモードを変え、それからツールチェーンを変えます。
  • ▸投稿者自身が「タスクによって削減額は変わる」と認めています。再現性があるのは、エラーループと過剰思考と注意散漫の減少。dsh-ops はサードパーティ(license NOASSERTION)——そのつもりで扱ってください。

フレーム検証済みの 6 ステップ

パート 1 · なぜ請求が高くなるのか——再読み込みループ

  1. 1

    1 回のツール呼び出しが履歴をどれだけ再読み込みするか見る

    リプレイは標準モードのステップ 2 から始まります。エージェントは index.html、style.css、world.js を mc-bench/ に書き込んだばかり。右の解説パネルはこの 1 回の呼び出しが読み込む内容を分解します——S + t1 = 12,034 トークン、うち 10,736 は S(システムプロンプト + タスク)。以降のすべての呼び出しがこの内容を再び運びます——前のステップに変化があろうとなかろうと。

    DeepSeek Harness のセッションリプレイ。ステップ 2 で 12,034 トークン(S + t1、S は 10,736)を読み込む解説パネルが表示され、エージェントが mc-bench のゲームファイルを書き込んでいる
    ツール呼び出し 1 回で 12,034 トークンの再読み込み——システムプロンプトとタスクは請求から消えません。元動画の 0:22 から視聴
  2. 2

    タスクが長くなるほど再読み込みは膨らむ

    ステップ 21 になると、同じゲージは 1 ステップあたり 34,471 トークンの再読み込みを示します——S に、それまでの 20 回の呼び出しと結果が加わったもの。トランスクリプト下のカウンターは 1 ラウンド、21 ステップ、533K tok、キャッシュヒット 97%。キャッシュが割り引いても、請求はすでに終わった仕事の量に比例して育ちます。長時間タスクが不釣り合いなほど高くつく理由です。

    DeepSeek Harness のリプレイゲージがステップ 21 で 1 ステップあたりの再読み込みが 34,471 トークンに増えたことを示し、下のカウンターは 1 ラウンド 21 ステップ・533K tok・キャッシュヒット 97%
    ステップ 21 は 34,471 トークンを再読み込み——ループはタスクの長さとともに雪だるま式に育ちます。元動画の 0:36 から視聴

パート 2 · 同じ課題を 2 つの走らせ方で

  1. 3

    テスト課題:6 ファイル、厳格な行数レンジ

    2 つの実行が解くのは同じ課題です。空ディレクトリ mc-bench/ に、純粋な HTML/CSS/JS + Canvas で 16x16 のアイソメトリック・ブロックミニゲームを、ちょうど 6 ファイル・ファイルごとに厳格な行数レンジで作り、snapshot のコピーも添える——課題文の原文は 2,045 文字(左上のラベルに表示)。「小さくて再生でき、README をもう一度確認したくなるほどタイト」な課題です。

    DeepSeek Harness の入力欄に mc-bench 課題のプロンプト(16x16 アイソメトリック Canvas ミニゲーム)が入力され、ワークスペース一覧に 4d11a53b、84942396、e842281e の 3 セッションが見える
    両方の実行が解く 6 ファイルの課題——原文は 2,045 文字。元動画の 0:15 から視聴
  2. 4

    標準モード:README ループ

    標準実行(Windows PowerShell)はステップ 22 で mc-bench/README.md の書き直しを始め——その後もグルグル回り続けます。書く、行数を数える、編集する、読む、また書く。この時点で 22 ステップ、570K tok を消費。完走したパネルには「README ループ 48/48 ステップ」のバッジが付いています。奇抜なことは何も起きていません——普通の検証が、いちばん高価なやり方で行われているだけです。

    DeepSeek Harness のリプレイが mc-bench/README.md を書くステップ 22 をハイライトし、カウンターは 1 ラウンド 22 ステップ・570K tok・キャッシュヒット 97% を表示
    標準モードはステップ 22 で README の書き直しを始めます——このページの主題はまさにこのループ。元動画の 0:50 から視聴
  3. 5

    dsh-ops + PTC:複数の往復の代わりにプログラム 1 本

    右側のセッション(dsh-ops + PTC)は 1 本のオーケストレーションプログラムを書きます——コマンドは tools.ops_batch、6 ファイルは tools.write のループ——それを実行器に渡す。動画の図解によれば、中間の呼び出しはログに残り、モデルの履歴に戻るのはプログラムの出力だけ。パネルの注記によればプログラム全体は 543 行で、リプレイはオーケストレーション部分のみを表示。このとき左側はまだ 1 ファイルずつ書いています。

    DeepSeek Harness の左右リプレイ:右の dsh-ops PTC セッションは ops_batch のオーケストレーションプログラムと tools.write ループを書き、左の標準モードはまだ 1 ファイルずつ書いている
    PTC の走らせ方はプログラム 1 本(全 543 行)を書く。中間の呼び出しはログに残ります。元動画の 2:42 から視聴

パート 3 · 実測数字の読み方

  1. 6

    同じ時計、別の世界

    リプレイ時刻 90.4 秒:右の実行はすでに完了——3 ステップ、実際の所要 89.7 秒、累計 104,835 トークン(標準の 3.6%)、snapshot OK。一方、左の標準実行は進行中のまま、20 ステップ、496,748 トークン、進捗 17.1%。最終数字はこうです:70 ステップ / 198.4 秒 / 2,905,841 対 3 ステップ / 89.7 秒 / 104,835、約 27.7 倍——投稿者自身の実測比較で、最悪値(Windows PowerShell 標準モード)と最良値(dsh-ops + PTC)の対比。彼のデータカードは内訳も示します:通常 PTC だけで約 9.4 倍(307,998)、プラグインがさらに約 2.9 倍。

    リプレイ時刻 90.4 秒の DeepSeek Harness 左右比較:右の dsh-ops PTC 実行は累計 104,835 トークンで完了済み、左の標準モードは進行中で 496,748 トークン・進捗 17.1%
    右:89.7 秒で納品。左:進捗 17.1% でまだ実行中——同じリプレイ時刻です。元動画の 2:47 から視聴

よくある質問

dsh のトークンコストについて本当によく聞かれる質問に、このページで検証できる数字だけ使って答えます。

dsh(DeepSeek Harness)でトークンを節約するには?

レバーは 3 つ、効果の大きい順に。1 つ目:実行モード。同じ課題で、通常の PTC モードは標準モードより約 9.4 倍少ないトークンで済みました——モデルがプログラムを書き、中間のツール結果がコンテキストに流れ込まなくなるためです。2 つ目:ツール出力。これが dsh-ops の調整対象(コマンドの一括実行、コンパクトな読み戻し、スリム化したツール群)で、同じテストでさらに約 2.9 倍上乗せ。3 つ目:コンテキストの習慣——早めの圧縮、結論のファイルへの書き出し、フェーズごとの新規セッション。作業中のメーター確認は usage-tracking ガイドへ。

dsh-ops とは何ですか?

T-Auto による DeepSeek Harness 用サードパーティのパフォーマンスツールプラグインです(github.com/T-Auto/dsh-ops、2026-10-14 時点で ★1,379。リポジトリリンクは動画説明文の自己申告で、独立検証は済んでいません)。Windows ではスタンドアロンの bash 5.3.15 と PowerShell 7.6.6 に加え、Rust 製のファイル検索・バッチツールを提供し、システムの既定ターミナルや PATH には触れません。PTC 専用ツールは既定でオフ、明示的な有効化が必要です。v0.3.0 は Windows x64 のみで、対象ホストは DSH 0.2.0-rc.2。license フィールドは NOASSERTION——ほかのサードパーティプラグインと同じく扱ってください(safety ガイド参照)。

「27 倍のトークン削減」は本当ですか?

あれは投稿者自身の実測比較です——引用するなら必ず条件付きで。同じ課題を 2 回実行:最悪値は Windows PowerShell の dsh 標準モードで 70 ステップ / 198.4 秒 / 2,905,841 トークン、最良値は dsh-ops + dsh の PTC モードで 3 ステップ / 89.7 秒 / 104,835 トークン。およそ 27.7 倍です。動画自身のデータカードは内訳も示します:通常 PTC への切り替えだけで 307,998 トークン(約 9.4 倍)、説明文は dsh-ops にさらに約 3 倍を認めます。投稿者はコメント欄で「タスクによって削減額は正確に量化しにくい」とも述べています——再現性が確かなのは、エラーループと過剰思考の減少です。誠実なのは彼のやり方を真似ること:自分の課題で両モードを動かし、自分のメーターを読むことです。

dsh-ops のインストール方法は?

README(2026-10-14 版)によると 2 つの方法があります。DSH アプリのプラグインマーケットで npm 名 dsh-ops を検索するか、npx --yes dsh-ops@latest install --profile desktop を実行する(web / tui では profile 名を置き換え)。結果は npx --yes dsh-ops@latest status --profile desktop で確認します。Node ^22.19 || >=24 が必要で、v0.3.0 は Windows x64 のみ、対象ホストは DSH 0.2.0-rc.2。README の注意書きも重要:registry にピン留めされたプラットフォームパッケージが同期されていない場合、インストーラは黙ってスキップし、終了コード 0 で終わります——status で検証し、その後 PTC 専用ツールを明示的に有効化してください。

PTC モードとは何ですか?オンにすべき?

PTC(run_code)は DSH の実行モードの一つで、モデルがプログラムを書き、実行器がそれを動かします。中間のツール呼び出しはログに残り、モデルの履歴に戻るのはプログラムの出力だけ——動画の「モデル → 実行器 → ツール」の図が示しているのはまさにこれです。標準モードの長時間タスクが高くつく原因が再読み込みループである以上、テストで大きかったレバーはモード選択(約 9.4 倍、プラグインの約 2.9 倍に対して)でした。公式の DSH モードであってプラグインの機能ではなく、dsh-ops はその上に自前の PTC 専用ツールセットを重ねます(既定オフ)。

プラグインなしでトークンを減らせますか?

はい。このページの 2 本目の動画は問題の説明だけで何も売っていませんが、投稿者の習慣はそのまま使えます。重要な結論はチャットに残さずファイルへ書く。フェーズが終わったら区切りをつけて新しいセッションを開く(彼は 300k 前後で新しくします)。上限を信用せず早めに圧縮。すでに直した大きなファイルを何度も読み返さない。これらはコンテキストの習慣であって、ツールチェーンの変更ではありません。効果の確認は usage-tracking のメーターで、圧縮の仕組みは context-compaction のページで。

こういうプラグインのインストールは安全ですか?

あるがままに扱うことです。dsh-ops は低レベルのツール動作を作り替えるサードパーティプラグインで、license フィールドは NOASSERTION、作者の身元は自己申告のリポジトリリンクのみ、実測も Windows マシン 1 台での 1 課題です。堅実なのは:まずワークスペースのスナップショットかバックアップ。評価中は承認ポリシーをオンのまま。リポジトリのスターと活動は自分で確認。大事なタスクならステップ 6 のように 2 モード比較をして、振る舞いの良い方を残す。サンドボックスの段階と承認設定は safety ガイドを参照。

関連ガイド

コストクラスターの隣人たち——それぞれの役割の境界。

dsh の使用量とコストの追跡

このページのもう半分:使用量メーター、リクエスト単位の明細、コスト構造——このページがあえて繰り返さない dsh-ops の議論データもこちら。帳簿を読むのはあちら、請求を減らすのはこちら。

ガイドを読む

dsh のコンテキストウィンドウを可視化

dsh-context プラグインのウォークスルー:構成モーダル、リクエストごとのトレンド、コンテキストの各要素に価格を付けるリクエストブラウザー。

ガイドを読む

コンテキスト圧縮と長時間タスク

80% しきい値、/compact、ツール結果の切り詰めが連動するしくみ

ガイドを読む

dsh を無料モデルで:OpenRouter 実践

DeepSeek キーをスキップし、設定から OpenRouter の :free モデルを追加、実際の README タスクで検証する——スクリーンショット付き解説。

ガイドを読む

モデル切り替えとカスタムプロバイダー

セッション途中でのモデル切り替え、NVIDIA NIM や Ollama をカスタムプロバイダーとして追加し、実際に話しているモデルを検証する方法。

ガイドを読む

Ollama & 無料モデル

DeepSeek Harness を OpenRouter の無料モデルやローカル Ollama につなげば、有料 API キーなしでセッションを実行できます。

ガイドを読む

サンドボックス・承認・シークレット

dsh の安全モデル:3 段階のサンドボックス、承認ポリシー、ガード、シークレットの扱い。

ガイドを読む

ソースとクレジット

両方の実録は Bilibili クリエイターのものです。すべてのフレームは魔法師風雪による dsh-ops 実測動画から(リポジトリリンクは動画説明文で GitHub T-Auto と自己申告、身元は独立検証済みではありません)。興趣使然的哲学爱好者の動画は問題の実証としてのみクレジットします——全編スライド形式の解説で実 UI が一切ないため、フレームの提供はゼロです。数量の主張はすべて持ち主付き:トークン合計は投稿者による Windows マシン 1 台での実測、README のパーセントは作者自身のベンチマーク、再生数は 2026-10-14 時点の Bilibili view API 値です。

DSH Plugins は DeepSeek Harness プラグインの独立したコミュニティ ディレクトリです。DeepSeek との提携・公認はありません。サードパーティ製プラグインはセキュリティ監査を受けていません。インストール前にソースコードをご確認ください。

DeepSeek Harnessの新着プラグインを毎週お届け。スパムはありません。