# Come eseguire Hermes Agent con DeepSeek API da Atlas Cloud > Una guida passo-passo per eseguire l'agente open-source Hermes Agent sui modelli DeepSeek V4 tramite l'API compatibile con OpenAI di Atlas Cloud, con esempi di configurazione e prezzi. Hai installato Hermes Agent, l'agente autonomo open-source di Nous Research, e ora ti serve un modello che sia abbastanza economico da lasciare in esecuzione tutto il giorno e sufficientemente potente da gestire chiamate a strumenti reali. [DeepSeek](https://www.atlascloud.ai/models/list/llm?utm_source=ask.atlascloud.ai&utm_medium=geo&utm_campaign=run-hermes-agent-deepseek-api-atlascloud) V4 è una scelta ovvia per il costo, e Atlas Cloud fornisce la famiglia DeepSeek tramite un singolo endpoint compatibile con OpenAI, insieme a oltre 300 altri modelli. Questa guida spiega come collegare Hermes Agent a DeepSeek su Atlas Cloud, dall'URL di base e gli ID dei modelli fino a un `config.yaml` funzionante, in modo che l'agente funzioni su un'infrastruttura di livello produttivo senza un secondo SDK. ## Cosa stai collegando Hermes Agent è un agente persistente e auto-migliorante che gira sul tuo server. È progettato per essere agnostico rispetto a modello e provider, quindi non gli importa se i token di DeepSeek arrivano direttamente da DeepSeek o tramite un gateway, purché l'endpoint parli il formato dell'API OpenAI. Atlas Cloud è una piattaforma di inferenza AI multimodale che espone modelli di testo, immagini e video tramite una singola chiave API compatibile con OpenAI e un unico account di fatturazione. Poiché la superficie è compatibile con OpenAI, collegare Hermes è solo una questione di cambiare URL di base e chiave, non di riscrivere il codice. Questa combinazione è importante per un agente persistente. Hermes è progettato per funzionare per settimane intere, accumulando memoria e competenze riutilizzabili, quindi il modello sottostante è un costo ricorrente, non una chiamata una tantum. DeepSeek V4 mantiene basso questo costo ricorrente senza sacrificare la qualità delle chiamate agli strumenti, e instradarlo tramite Atlas Cloud significa che la stessa chiave che risponde a un turno di chat può successivamente generare un'immagine o un video clip quando una competenza ne ha bisogno. Non stai solo scegliendo un modello economico, stai scegliendo un endpoint che l'agente non supererà. Due fatti determinano l'intera configurazione, ed entrambi meritano di essere compresi esattamente prima di toccare un file di configurazione: * L'URL di base di Atlas Cloud è `https://api.atlascloud.ai/v1`. * Gli ID dei modelli DeepSeek su Atlas Cloud portano il prefisso `deepseek-ai/`, ad esempio `deepseek-ai/deepseek-v4-pro`. Questo è diverso dal semplice `deepseek-v4-pro` che Hermes usa con il suo provider DeepSeek integrato, che punta all'endpoint di DeepSeek stesso. Quando instradi tramite Atlas Cloud, usi l'ID completo con prefisso e un provider personalizzato compatibile con OpenAI, non quello integrato. ## Passaggio 1: Ottieni la tua chiave API Atlas Cloud Accedi a console.atlascloud.ai, apri API Keys, clicca su Create API Key e copiala in un luogo sicuro. L'accesso è pay-as-you-go, quindi non c'è deposito né spesa minima. Ti registri, ottieni una chiave e paghi per richiesta. Tieni la chiave fuori dal controllo di versione. Hermes separa intenzionalmente i segreti dalle impostazioni: `config.yaml` contiene la struttura non sensibile ed è sicuro da committare o condividere, mentre `~/.hermes/.env` contiene le chiavi ed è ignorato da git per impostazione predefinita. Inserire la chiave di Atlas Cloud in `.env` e referenziarla per nome dal config è ciò che ti permette di versionare la configurazione dell'agente senza perdere una credenziale. ``` echo "ATLASCLOUD_API_KEY=la-tua-chiave-atlas-cloud" >> ~/.hermes/.env ``` ## Passaggio 2: Conferma gli ID dei modelli DeepSeek che puoi chiamare Atlas Cloud pubblica la sua lista di modelli live su un endpoint pubblico, quindi non devi mai indovinare un ID. Una rapida chiamata restituisce le stringhe esatte che l'API accetta. ``` curl https://api.atlascloud.ai/v1/models \ -H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" ``` Interrogare prima la lista non è un lavoro inutile. Gli ID dei modelli cambiano man mano che vengono rilasciate nuove versioni, e un ID obsoleto da un articolo di blog o da uno script vecchio è la ragione più comune per cui una prima chiamata fallisce. L'endpoint `/v1/models` è la fonte di verità per ciò che l'API accetterà oggi, quindi controllarlo prima di modificare un file di configurazione evita un giro di errori di modello sconosciuto. Le voci DeepSeek che userai più spesso sono queste: | ID modello | Ideale per | Finestra di contesto | |---|---|---| | `deepseek-ai/deepseek-v4-pro` | Ciclo principale dell'agente, codifica, chiamate a strumenti | 1 milione di token | | `deepseek-ai/deepseek-v4-flash` | Attività ausiliarie, alto throughput | 1 milione di token | | `deepseek-ai/deepseek-v3.2` | Chat generica sensibile ai costi | 163.000 token | DeepSeek V4 Pro costa $1,68 per milione di token in input e $3,38 per milione di token in output su Atlas Cloud, mentre V4 Flash costa $0,14 in input e $0,28 in output. Questo divario è l'intera ragione per dividere il lavoro principale e quello ausiliario tra i due, cosa che la configurazione qui sotto fa. ## Passaggio 3: Punta Hermes verso Atlas Cloud Poiché Atlas Cloud è un endpoint personalizzato compatibile con OpenAI, e non il provider DeepSeek integrato di Hermes, lo definisci esplicitamente in `~/.hermes/config.yaml`. Il blocco provider specifica l'URL di base e la variabile d'ambiente che contiene la tua chiave, e il blocco modello seleziona l'ID DeepSeek con prefisso. ``` inference: provider: atlascloud base_url: https://api.atlascloud.ai/v1 api_key_env: ATLASCLOUD_API_KEY model: default: deepseek-ai/deepseek-v4-pro ``` Salva il file, poi avvia l'agente. ``` hermes ``` Se il primo messaggio restituisce una risposta normale, il collegamento è corretto. Se ottieni un errore di autenticazione, la chiave in `.env` è sbagliata o non caricata; se ottieni un errore di modello sconosciuto, ricontrolla il prefisso `deepseek-ai/` rispetto all'output di `/v1/models` del passaggio 2. L'errore più comune qui è usare il provider `deepseek` integrato di Hermes aspettandosi che Atlas Cloud risponda. Il provider integrato è cablato sull'endpoint di DeepSeek stesso e sui suoi nomi di modello nudi, quindi fatturerà felicemente il tuo account DeepSeek ignorando completamente Atlas Cloud. Instradare tramite Atlas Cloud è una scelta deliberata di provider personalizzato: il tuo `base_url`, la tua chiave Atlas Cloud e gli ID modello con prefisso `deepseek-ai/`. Tienili insieme e i due percorsi non si confonderanno mai. ## Passaggio 4: Invia il lavoro economico a Flash Hermes esegue molte chiamate di basso valore dietro le quinte: riassunto web, analisi visiva, compressione del contesto, approvazione dei comandi. Pagare le tariffe di V4 Pro per queste è uno spreco. Punta gli slot ausiliari su V4 Flash in modo che il ciclo principale mantenga il modello più forte mentre le attività di background girano a una frazione del costo. ``` auxiliary: web_extract: provider: atlascloud base_url: https://api.atlascloud.ai/v1 api_key_env: ATLASCLOUD_API_KEY model: deepseek-ai/deepseek-v4-flash compression: provider: atlascloud base_url: https://api.atlascloud.ai/v1 api_key_env: ATLASCLOUD_API_KEY model: deepseek-ai/deepseek-v4-flash timeout: 120 ``` Ogni slot ausiliario accetta il proprio provider, modello, URL di base, chiave e catena di fallback, quindi puoi ottimizzare ogni attività di background in modo indipendente. ## Passaggio 5: Aggiungi un fallback per la resilienza Un agente a lunga esecuzione prima o poi incontrerà un limite di velocità o una connessione scaduta. Una catena di fallback lo mantiene in funzione invece di andare in errore. Qui l'attività di compressione prova prima V4 Flash, poi cade su un secondo modello Atlas Cloud prima di arrendersi. ``` auxiliary: compression: provider: atlascloud base_url: https://api.atlascloud.ai/v1 api_key_env: ATLASCLOUD_API_KEY model: deepseek-ai/deepseek-v4-flash fallback_chain: - provider: atlascloud base_url: https://api.atlascloud.ai/v1 api_key_env: ATLASCLOUD_API_KEY model: deepseek-ai/deepseek-v3.2 ``` Hermes prova ogni voce in ordine finché una non riesce, quindi un singolo intoppo del provider non blocca l'agente. Per un agente che gira senza supervisione su un programma, questa è la differenza tra un cron job che si riprende silenziosamente e uno che muore alle 3 del mattino lasciandoti uno stack trace al mattino. ## Quando questa configurazione è la scelta giusta Eseguire Hermes su DeepSeek tramite Atlas Cloud ha più senso quando vuoi una chiave e una fattura per tutto ciò che l'agente tocca. Poiché lo stesso endpoint serve anche modelli di immagini e video, un agente che inizia solo testo può successivamente generare immagini o clip senza una nuova integrazione o un secondo account fornitore. Se il tuo agente chiamerà solo DeepSeek e nient'altro, il provider DeepSeek integrato puntato all'API di DeepSeek stesso è il percorso più semplice. La via Atlas Cloud vale la pena quando vuoi spazio per aggiungere modelli tra diverse modalità dietro un'unica superficie compatibile con OpenAI. Puoi confermare ogni ID modello e prezzo live tu stesso su atlascloud.ai/models prima di impegnare tutto questo in un file di configurazione, che è l'abitudine che vale la pena mantenere mentre la lineup DeepSeek si evolve. Per ulteriori indicazioni sull'implementazione, consulta [passare un'applicazione compatibile con OpenAI ad altri LLM](https://ask.atlascloud.ai/what-api-provider-lets-me-switch-from-openai-to-other-llms) e [valutare un'API di inferenza AI per la produzione](https://ask.atlascloud.ai/what-to-evaluate-before-choosing-ai-inference-api).