Cómo instalar y usar el arnés de DeepSeek, gratis y paso a paso

DeepSeek publicó su arnés, gratis y para cualquiera, unas tres semanas antes de que grabara el vídeo, y en ese tiempo ya superaba las 200.000 estrellas en GitHub. A mí me interesaba otra cosa: lo que se puede hacer con él sin saber programar y sin pagar prácticamente nada.

Un arnés es lo mismo que Codex en OpenAI o Claude Code en Anthropic: no es el chat en sí, sino el asistente que hay dentro y que puede trabajar con los documentos de tu ordenador. El de DeepSeek se diferencia en tres cosas: es de código abierto y gratuito, es muy fácil de instalar y te deja ver con detalle lo que está haciendo la IA por dentro.

Y la ventaja que más me gusta: le puedes conectar cualquier modelo. Con Claude Code solo usas modelos de Anthropic; aquí puedes poner los de cualquier proveedor, incluso modelos que te descargas en tu ordenador.

1. Instala Node.js, un programa que el arnés necesita para funcionar. Es sencillo; si prefieres, también se lo puedes pedir a ChatGPT Work o a Claude Code.
2. Entra en la web oficial del arnés. Hay dos opciones: la instalación rápida o desde GitHub. Yo usé la rápida.
3. Copia el comando, abre la terminal, pégalo, pulsa Intro y confirma con Y.
4. Al terminar te da un enlace. Ábrelo en el navegador: el arnés no es una aplicación de escritorio, funciona como una página web.

npx @deepseek-ai/dsh web

Si no te manejas con la terminal, puedes pedirle a Claude Code que lo instale. La interfaz se parece a la de otras IA: un cuadro central para escribir y una barra lateral con los espacios de trabajo. Recién instalado no tiene ningún modelo conectado, y si le escribes algo da error.

Los modelos de DeepSeek son muy baratos, entre 10 y 20 veces más que los de Anthropic u OpenAI, así que con pocos dólares da para mucho uso. Una API key es una clave que conecta el arnés con tu cuenta.

1. Inicia sesión en platform.deepseek.com. Ahí ves el uso que haces y puedes meter saldo.
2. En Top up puedes recargar desde 2 dólares, con PayPal, tarjeta o Google Pay.
3. En API Keys, crea una clave nueva, ponle nombre y cópiala.
4. En el arnés, ve a Settings → Models, pulsa Editar en DeepSeek y pega la clave.
5. Elige el modelo: hay DeepSeek V4 Flash, Pro y Flash Vision.

Lo probé con un «hola», V4 Flash y el esfuerzo en bajo: como Flash no es un modelo razonador, contesta rapidísimo.

Con Add workspace eliges la carpeta en la que va a trabajar; la mía se llamaba demo harness. Después vienen los permisos, un ajuste muy importante: solo lectura, permiso para editar algunos documentos o acceso total. Yo le di Full access, confirmando que entiendo los riesgos, y pulsé Enable.

Mi consejo: dale acceso únicamente a carpetas que hayas creado tú de cero, con documentos de los que tengas copia, y nunca a carpetas del sistema, porque la puede liar bastante.

La carpeta tenía de todo mezclado: capturas de pantalla, PDF, alguna imagen. Le pedí que la ordenara, con el nivel de pensamiento en alto para que razonara mejor la tarea.

Quiero que ordenes esta carpeta:
1. Mira qué hay dentro de cada archivo, no te fíes del nombre.
2. Crea estas carpetas: Facturas, Imágenes, Documentos y Otros.
3. Mueve cada archivo a la carpeta que le corresponda.
4. Renombra los archivos con nombres que se entiendan (las facturas, con el nombre del proveedor y la fecha).
5. Al terminar, dime cuántos archivos has movido a cada carpeta.
No borres nada.

Localizó los 35 archivos, avisó de que tenía dificultades para ver las imágenes y creó las cuatro carpetas, con 12 facturas en la suya, además de una tabla resumen. Revisé la carpeta y no había cometido ningún error.

Las 12 facturas eran de proveedores distintos, con formatos diferentes y nombres de archivo que no decían mucho. En la misma conversación le pedí esto:

En la carpeta Facturas hay 12 facturas en PDF. Léelas todas.
Hazme una tabla con: proveedor, número de factura, fecha, base imponible, IVA y total.
Debajo de la tabla dime:
- El total de base imponible, el total de IVA y el total con IVA.
- En qué categoría se me va más dinero.
No inventes ningún dato. Si algo no aparece en un PDF, dilo.

En pocos segundos tenía la tabla con las 12 facturas y todas las columnas, los totales y el reparto por categorías: la que más gasto acumulaba era oficina, con 3.400 euros, seguida de otras como software y hosting.

Fui a mirar el gasto en DeepSeek Platform: 15 peticiones a la API y 230.000 tokens (los trozos de texto que procesa el modelo) con V4 Flash, unos 2 céntimos de dólar. De los 2 dólares me quedaban 1,98. En el apartado Pricing se ven los precios por millón de tokens.

1. Entra en Google AI Studio y pulsa Get Started, arriba a la derecha.
2. Abajo, en el icono de la llave, entra en Get API Key, crea una clave, ponle nombre y cópiala.
3. En el arnés, ve a Settings → Models → Añadir proveedor y elige Google en la lista. Si tu proveedor no aparece, está la opción de proveedor personalizado.
4. Pega la clave y pulsa Apply.

En la lista aparecieron muchos modelos con la etiqueta de Google, como Gemini 2.5 Flash, Flash Lite o 3.1 Pro. Elegí Gemini 3.5 Flash. Abajo a la derecha se ve la ventana de contexto: con un simple «hola» ya se habían usado 7.800 tokens de un millón (1.700 del prompt de sistema, 6.000 de las herramientas y 220 de los mensajes). El botón Trayectoria enseña el detalle de cada paso: prompt de sistema, contexto, herramientas usadas y respuesta.

Analiza cómo está organizada esta carpeta ahora mismo.
Genera un archivo HTML llamado informe-carpeta.html que incluya:
- Cuántos archivos hay en total y cuántas carpetas.
- Una tabla por cada carpeta, con los archivos que contiene y su tamaño.
- Un resumen final con el total de archivos por carpeta y por tipo.
Que se vea bien en el navegador, con estilo sencillo y limpio.

En unos segundos generó el HTML: cuatro carpetas, 38 archivos y siete tipos distintos, con una tabla por carpeta, el tamaño de cada archivo y el resumen final.

Hasta aquí todo se había enviado a servidores externos, los de DeepSeek o los de Google. Con Ollama te descargas modelos que funcionan dentro de tu ordenador. Se pueden conectar con un comando en la terminal, pero yo lo hice desde los ajustes del arnés, que me parece lo más sencillo: Settings → Models → Add custom provider, con estos datos, y luego Create Provider:

• Provider ID: ollama
• Display name: Ollama local
• Base URL: http://localhost:11434/v1
• API protocol: openai-completions
• API key: ollama
• Models: el nombre que te dé «ollama list» (en el vídeo, qwen3.6)

Si no te funciona, pídele a Claude Code que te diga los campos, que es como lo hice yo. Para descargar un modelo, en Ollama entra en Models, elige uno (también están los de DeepSeek, que son de código abierto), copia su comando y pégalo en la terminal. Yo usé Qwen 3.6, que había salido pocos días antes y me pareció muy solvente.

Con él analicé un informe con datos supuestamente confidenciales de una empresa ficticia, Neurosalud, de forma local, privada y gratuita:

Abre el archivo "informe interno Q2.pdf" que hay en esta carpeta.
Hazme un resumen ejecutivo en español con:
1. Cinco puntos clave.
2. Las cifras económicas más importantes, con su número exacto.
3. Los riesgos que menciona el documento.
4. Una conclusión en tres líneas.
No inventes nada. Si un dato no está en el documento, dilo.

Encontró el informe, extrajo su contenido y me devolvió el resumen con los cinco puntos clave, las cifras económicas, los riesgos y la conclusión.

En una sesión nueva, al pulsar Standard mode se ven los distintos modos del arnés, que son como agentes que trabajan de forma distinta, y también se pueden crear agentes propios. Eso da para otro tutorial entero.

• DeepSeek Harness (web oficial)
• Repositorio de DeepSeek Harness en GitHub
• Node.js
• DeepSeek Platform (API key)
• Google AI Studio (API key gratis)
• Ollama (modelos en local)