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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.

Éditeur des capacités des modèles : modifiez en ligne les niveaux reasoning-effort et la prise en charge de l’image (multimodal) sur la page officielle ; l’ensemble du groupe est réécrit dans settings.yaml. Un accès flottant sert de secours si l’ancre échoue.

Tarifs des modèles dans la page de réglages DSH : ~7 250 modèles / 213 fournisseurs avec le catalogue du harness superposé, comparaison honnête du prix le plus bas listé, coûts de session calculés selon la route réelle, attribution des fuites de cache et un flux de promotions vérifié.

Routage explicite des modèles pour Main, Subagents, web_search et la génération d’images. Les sélecteurs Composer et Plan Review issus du catalogue proposent les variantes Model, Effort, Context, Fast et Thinking.

Gestionnaire pour masquer ou afficher les modèles dans le sélecteur de conversation DeepSeek Harness : interrupteurs par modèle, recherche, actions groupées par provider et réinitialisation globale. Écrit uniquement sa propre liste masquée, jamais la configuration provider ; masquer un modèle utilisé n’interrompt pas la session.

Plugin DeepSeek Harness : connexion au fournisseur, catalogue de modèles et routage de sélection via un canal /model-hub limité à la boucle locale

Intégration de Modellix pour DSH : génération d'images, de vidéos et d'audio pilotée par schéma dans un espace de travail Design divisé, un catalogue de modèles LLM en direct, et des fournisseurs natifs de recherche et de récupération web via une seule clé API.

Détection de modèles DSH : pour tout fournisseur pi-ai, récupère sa liste de modèles la plus récente en ligne, puis l'enrichit automatiquement via models.dev avec la modalité/capacité/raisonnement corrects avant de l'écrire dans ce fournisseur.

Routage unifié des modèles pour DeepSeek Harness : un ModelID logique sur plusieurs fournisseurs avec failover au premier token et cooldown, classement des candidats selon leur santé, trois niveaux (tier1/tier2/tier3) sélectionnés automatiquement selon l'usage, effort de raisonnement par candidat et panneau de gestion sur la page des paramètres.

Gestionnaire de niveaux d'effort de raisonnement pour modèles API personnalisés plus mémoire de préférences inter-sessions : toggles inline low/medium/high/max dans Paramètres → Modèles, avec écritures atomiques des paramètres.

Plugin DeepSeek Harness : importe des modèles avec leurs capacités depuis une liste /v1/models compatible OpenAI (extensions de capacité du gateway) et modifie les capacités par modèle (réflexion, vision) sur sa page de paramètres.

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.

Gère le modèle DSH par défaut, les fournisseurs et la visibilité des modèles ; la recherche Web OpenAI Responses est facultative.

Sélecteur de modèle replié par fournisseur pour le composeur web DSH, avec choix d'effort de raisonnement pilotés par le catalogue.

Portail de désactivation pour modèle unique : masque les modèles refusés des catalogues DSH, bloque l'envoi direct avec un fragment d'erreur dans le protocole et expose une interface de paramètres pour la liste de refus.