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Dirige automática e inteligentemente cada tarea delegada al mejor modelo configurado usando alias, etiquetas de capacidad y guía de uso, manteniendo el trabajo rutinario rápido y económico mientras envía el trabajo complejo a especialistas más potentes. Configura tu equipo de modelos en la Web UI o con una configuración guiada, ejecuta especialistas en paralelo con una unión de resultados fiable y ve el modelo elegido de un vistazo en las vistas de subagentes y dentro del árbol de Tasks de Better Sidebar.

Enrutador de modelos y optimizador de costes para DeepSeek Harness: respuestas rápidas con flash para preguntas simples, degradación automática ante fallos, y panel en vivo de tokens/caché/coste.

Enrutamiento determinista por palabras clave, cambio de modelo mediante lista de permitidos y un canal aislado de image_gen para DeepSeek Harness.

Enrutamiento unificado de modelos para DeepSeek Harness: un ModelID lógico sobre varios proveedores con failover en el primer token y cooldown, clasificación de candidatos según su estado de salud, tres niveles (tier1/tier2/tier3) seleccionados automáticamente según el propósito, esfuerzo de razonamiento por candidato y un panel de gestión en la página de ajustes.

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

Adaptive model discovery, evaluation, tiering, and subagent routing for DeepSeek Harness.

Hybrid model router for DeepSeek Harness: declarative rules, user-configurable cost control (cost-first / quality-first / balanced), optional LLM task classifier, and failure fallback chains.

Sets the DeepSeek flash model's reasoning effort per step — thinking off for short cheap prompts, low for a plain request, high for engineering work — and raises it only on repeated tool failures. The model itself never changes; effort max is opt-in.

Automatic tier-based model routing for DeepSeek Harness: a virtual `smart` model classifies each request by difficulty (hard / normal / easy) and by vision need, then delegates it to the models you already configured. 三级难度 + 视觉自动路由，虚拟 smart 模型零配置接入。

智能体选择器：像模型选择器一样在输入框旁勾选委派目标+具体模型，把对话任务派给外部智能体（Codex CLI / WorkBuddy 内置模型活动价 automation 桥 / WorkBuddy 自定义模型直连 / Claude Code）执行，结果流回 DSH 对话。含 agent_dispatch 工具 + composer 两步下拉 + 设置面板 + 桥健康探活 + 反冒充出处凭证。

Auto-switch DeepSeek models: routes every request to the vision model when images are present, to the pro model for complex tasks, and to the fast model otherwise; includes a switch_model tool for manual overrides.