Hugging Face

通过 Hugging Face Inference Providers 使用开源模型。自带你自己的 key；我们不收取任何费用。

harness 已经知道的

厂商 id	`huggingface`
Base URL	`https://router.huggingface.co/v1`
协议	OpenAI 兼容的 chat completions
API key	`HF_TOKEN`
模型发现	支持——模型列表是向端点询问得来的，不是打包在发行版里的。

上面的端点已经内置，什么都不用配置。把 key 放进环境变量，这个厂商就会出现在模型选择器里：

$export HF_TOKEN="..."

key 由 Hugging Face 签发——在哪里获取。

Hugging Face 提供的最新的、支持工具调用的模型，数据来自 OHarness 内置的 models.dev 快照。harness 还会向端点获取实时列表，所以这份快照之后发布的模型也会出现在选择器里。

模型 id	上下文 / 输出	$/M 输入 / 缓存 / 输出	推理
`deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash`	1.05M / 384K	0.3 / — / 1.2	是
`zai-org/GLM-5.3-Flash`	1.05M / 131K	0.15 / — / 0.5	是
`deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp`	1.05M / 384K	0.44 / — / 1.32	是
`Qwen/Qwen3.8-27B`	262K / 33K	0.4 / — / 3	是
`zai-org/GLM-5.3`	1.05M / 131K	1.4 / — / 4.4	是
`Qwen/Qwen3.8-2.4T-A95B`	262K / 131K	2.5 / — / 6.25	是
`deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813`	1M / 384K	1.32 / — / 3.96	是
`deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731`	1.05M / 384K	0.14 / — / 0.28	是
`thinkingmachines/Inkling-Small`	524K / 1.05M	0.5 / — / 1.2	是
`moonshotai/Kimi-K3`	1M / 131K	3 / — / 15	是

标价单位为美元 / 每 100 万 tokens，于 2026-09-19 读自 models.dev。Hugging Face 的价格和模型会变动，以它自己的定价页为准。用最新的模型开始会话：

$oharness -m huggingface/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash

区域主机、网关，或者你自己的服务器。~/.oharness/config.json 里的覆盖是字段级的，所以改端点不用把这个厂商的其他配置重写一遍——下面是完整的配置块，填的是默认值，方便看清结构：

{
  "providers": {
    "huggingface": {
      "baseUrl": "https://router.huggingface.co/v1"
    }
  }
}

不管底层是哪家厂商，都是同一个 agent 循环、同一套工具、同一批 MCP 服务器、同一套权限规则——会话中途在它们之间切换，什么都不用转换，因为历史记录从来不以某个厂商的格式存储。什么是 agent harness 讲了为什么这才是难点，厂商参考文档讲了目录本身。