はじめに
GraphAIで使える、DeepSeekのLLM agentを作成しました。DeepSeekはAPIコストが他のLLMと比較して低いため、コストを抑えながら開発を進めることができます。
| モデル名 | 入力トークン | 出力トークン | 備考 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-chat | $0.07 | $1.10 | UTC 16:30-00:30 の割引時間帯では最大75%の割引適用 |
| GPT-4o | $2.50 | $10.00 | OpenAIの高度なモデル |
| GPT-4o mini | $0.15 | $0.60 | OpenAIの軽量モデル |
| o3-mini | $1.10 | $4.40 | OpenAIの推論モデル |
| DeepSeek-reasoner | $0.14 | $2.19 | UTC 16:30-00:30 の割引時間帯では最大75%の割引適用 |
(注)価格は 100万トークンあたりの米ドル（$） で表記しています。
コストを抑えたい & 無料で使えるgemini agent以外のLLM agentを使いたい、という方向けです。
deepseekのapiはopenAIのapiと互換性があるため、openAIエージェントとコードはほぼ同じで、apiのurlや環境変数名がdeepseekのものに置き換えられています。ですので、openAI agentやgemini agentといった、公式で用意されているLLM agentと同じように使うことができます。
そもそもGraphAIとは
GraphAI開発者のIsamuさんによって公開されている上記のZennの記事が参考になります。
一言でいうと、LLM、WebAPI、DBといったAgentをグラフのようにつなぎ合わせていくことで、非同期処理が可能なマルチエージェントシステムを簡単に構築できるフレームワークです。
サンプル
ターミナル上でDeepSeekと1往復だけやりとりする、シンプルなサンプルコードです。
サンプルの動かし方
- deepseek platform(https://platform.deepseek.com )にログインし、api keyを取得する。また、クレジットを購入する。（最低$2から購入可能）
- ターミナルでプロジェクトのルートディレクトリに移動し、
npm installを実行する - プロジェクトのルートディレクトリに .env ファイルを作成し、環境変数を定義する
-
npm run serveを実行する
感想
自分は学生で常に金欠なので、開発にかかるコストをすこしでも節約できるのはありがたいです。DeepSeekは政治的な話題に関しては中国寄りの思想をもって出力する傾向にあるので、使い所に気をつける必要がありそうです。