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Exposes the models already configured in DeepSeek Harness through an OpenAI-compatible gateway, so other local projects can call them with any standard OpenAI client. Multiple provider candidates share one named group with ordered, balanced or random dispatch; upstream failures before any output switch to the next candidate transparently, and rate-limited requests are retried after the provider's backoff. Per-candidate call statistics (attempts, answers, failures, token/TTFT totals) appear as badges in the settings page, and daily aggregates persist to a local file with a 30-day heatmap and trend view. Until you create a key in the UI, the endpoint accepts calls from anyone who can reach it; keys (stored as SHA-256 hashes) then turn authentication on, and the endpoint stays locked even after the last key is revoked. Exposing the optional LAN listener without a key leaves the port open to the whole network. Runs on DSH 0.1.2-rc.1 through 0.1.7-alpha.1 and later.

Modellfähigkeitseditor: Bearbeitet reasoning-effort-Stufen und Bild-/Multimodal-Eingaben inline auf der offiziellen Modellseite und schreibt die gesamte Gruppe nach settings.yaml zurück. Bei defektem Anker gibt es einen schwebenden Ausweichzugang.

Modellpreise auf der DSH-Einstellungsseite: ~7.250 Modelle / 213 Anbieter mit überlagertem Harness-Katalog, ehrlicher Vergleich des niedrigsten gelisteten Preises, Sitzungskosten nach tatsächlicher Route, Zuordnung von Cache-Leaks und ein verifizierter Aktions-Feed.

Explizites Modellrouting für Main, Subagents, web_search und Bildgenerierung. Katalogbasierte Composer- und Plan-Review-Auswahl mit den Varianten Model, Effort, Context, Fast und Thinking.

Verwaltet, welche Modelle im Unterhaltungsmodell-Auswahlmenü von DeepSeek Harness erscheinen. Mit Einzelschaltern, Suche, Sammelaktionen je Provider und Zurücksetzen. Schreibt nur die eigene Ausblendliste, nie die Provider-Konfiguration; das Ausblenden eines verwendeten Modells unterbricht keine Sitzung.

DeepSeek-Harness-Plugin: Anmeldung beim Anbieter, Katalog der Modelle und Weiterleitung der Auswahl über einen nur über Loopback erreichbaren Kanal /model-hub

Modellix-Integration für DSH: schema-gesteuerte Erzeugung von Bildern, Videos und Audio in einem geteilten Design-Arbeitsbereich, ein Live-Katalog der LLM-Modelle sowie native Anbieter für Websuche und Abruf über einen einzigen API-Schlüssel.

DSH-Modellerkennung: ruft für jeden beliebigen pi-ai-Anbieter dessen aktuellste Online-Modellliste ab und reichert sie über models.dev automatisch mit korrekter Modalität/Kapazität/Reasoning an, bevor sie in den Anbieter geschrieben wird.

Einheitliches Modell-Routing für DeepSeek Harness: eine logische ModelID über mehrere Anbieter mit First-Token-Failover und Cooldown, zustandsbewusstem Kandidaten-Ranking, drei Stufen (tier1/tier2/tier3), automatisch nach Zweck ausgewählt, Reasoning-Aufwand pro Kandidat und ein Verwaltungspanel auf der Einstellungsseite.

Reasoning-Aufwand-Stufen-Manager für benutzerdefinierte API-Modelle plus sitzungsübergreifendes Präferenzgedächtnis: Inline-Toggles low/medium/high/max in Einstellungen → Modelle, mit atomaren Einstellungs-Schreibvorgängen.

DeepSeek Harness Plugin: Importiert Modelle mit Fähigkeiten aus einer OpenAI-kompatiblen /v1/models-Liste (Gateway-Fähigkeitserweiterungen) und bearbeitet modellspezifische Fähigkeiten (Denken, Vision) auf der Einstellungsseite.

Model failover router that queues all connected DSH models, retries with continue text on failure, switches to next model, and quarantines failing models for the day.

Replace the model picker with global search, favorites, recent selections, model-family navigation, and reasoning effort selection.

Switch providers and models, adjust reasoning effort; each model remembers its own level.

Keeps a pool of models and routes every agent step to one of them with its reasoning effort set — configured by clicking in the composer, no JSON needed. The router takes over the composer's model cell, so one control shows the session's model and reasoning effort alongside the router's own settings. Three authorization scopes (model / effort / full) where a manual pick only counts in the scope that owns it, and in effort scope the router is bound to the one model you choose. Task presets with per-model weights, vision routing for image steps, session signals (active todo, context pressure, token budget, subagent depth), and an optional semantic task classifier. Thinking stays on, because DeepSeek rejects a thinking-enabled request whose history contains a tool call made with thinking off.

DeepSeek Harness 的增强模型选择器：单层菜单（搜索 + 分组）+ 底部内联推理强度（Effort）滑杆。

DeepSeek Harness Web plugin: per-model input-modality selector (text/image) on the Models settings page for third-party (pi-ai) providers.

Rule-based multi-provider model routing for DeepSeek Harness with pre-first-token failover, cooldown circuit-breaking, usage accounting, and a status API.

One-click/auto sync provider model lists against /v1/models endpoint.

Provider-first three-level model selector for the DSH Web model seat: pick a provider, then a model from that provider, with inline search on both levels, failed-provider retry rows, and a Model · Provider trigger.

Global Alt+M model command palette for DeepSeek Harness Web: fuzzy search over models and providers, favorites and recents, per-model reasoning effort, provider and model configuration, request retries, capacity presets, and optional OpenRouter image/video generation tools.

Verwaltet das DSH-Standardmodell, Anbieter und Modellsichtbarkeit; Websuche über OpenAI Responses ist optional.

Nach Anbieter gefalteter Modellselektor für den DSH-Web-Composer mit kataloggesteuerten Auswahlmöglichkeiten für den Reasoning-Aufwand.

Einzelmodell-Deaktivierungsgate: verbirgt verweigerte Modelle aus DSH-Katalogen, blockiert direkten Versand mit einem protokollinternen Fehler-Chunk und bietet eine Einstellungs-UI für die Denylist.