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Coût API par session et quotidien, budget avec pourcentage d'utilisation, solde officiel, tableau de bord historique, et synchronisation en un clic des tarifs officiels avec les prix heures pleines/creuses.

Deep-read books and articles in five modes (quick, deep, knowledge map, Feynman, full book) with claim-evidence-data reports, Mermaid/XMind mindmaps, batch comparison, budget preflight, transparent background-job progress, and MD/HTML exports from URLs, files, or pasted text.

Enregistrements persistants de l'utilisation des tokens par session, et un tableau de bord dans les réglages avec répartition par fournisseur/modèle et une carte de chaleur d'activité sur 52 semaines.

Optimize a raw instruction into a professional prompt through the harness llm service — four-section (Role / Task / Context / Format) or a headerless plain-text style. Context-aware by default: the recent conversation is injected as background and may enrich the ## Context section. Long outputs resume from the truncation point with auto-expanded budgets; validated results are cached (identical requests cost zero model calls); a unified call budget bounds worst-case cost. Composer ✨ one-click optimize, undo, cancel and a token-cost hint; prompt_optimize tool (optimize + iterate), auto-optimize hook, auto-detected zh/en role document.

Un HUD en coin pour DeepSeek Harness qui affiche d'un coup d'œil la pression en tokens de votre session, le coût par modèle et l'utilisation quotidienne/mensuelle, avec un budget modifiable et un solde qui suit vos dépenses pour vous.

Compagnon de session en quatre modules : export intelligent de conversation (Markdown/PDF/JSON/image longue PNG avec rédaction de confidentialité et ZIP par lot), résumés de passation de contexte avec sauvegarde/import de modèles, optimisation des coûts API (tarification officielle en direct, planification heures pleines/creuses, budgets journaliers/mensuels, routage de modèle), et recherche globale de conversation avec recherche dans le chat (Ctrl+F, CSS Custom Highlight API).

Suivi des coûts en tokens pour DeepSeek Harness — suivez l'utilisation, calculez les coûts, recevez des alertes de budget

China A-share financial data MCP server for the harness: 11 fin_data__* tools (quotes/K-lines/financials/calendar/special-data/announcements/EDB/reconcile/funds/indices) over THS free official REST (primary) + AKShare (fallback) + Wind (exclusive domains), with observable degradation, context-budget compression (result-side -72.2% measured), and an offline 10-year market-data lake; BYOK.

Cost tracking priced from an online catalogue (models.dev + OpenRouter, 8000+ models, each call priced at its own instant): a per-turn cost line, a Cost tab attributing spend to tool output / model output / system prompt / commands, budget, monthly forecast, ~166 live-rate currencies, and a bill_stats agent tool.

Gestion du budget de tokens pour l'arborescence d'agents.

Personal bookkeeping for DeepSeek Harness: record expenses/income (single or batch), list, monthly/annual stats with trends, budgets with progress/over-limit alerts, soft-delete restore, CSV & self-contained HTML report. Zero deps, local JSON. 个人记账插件

Cost governance for DeepSeek Harness: aggregated token/cost metering per model, session and day, session/daily/monthly budget caps with threshold alerts (desktop notification + webhook) and alert/block/degrade over-limit policies, built-in carbon footprin

Long-term memory injected at session start: preferences/facts/summaries/knowledge in global and per-project scopes, budgeted recall via `agent/pre-step`, durable JSON store.

Enhanced auto-compaction defaults for DeepSeek Harness agent presets: apply tuned threshold/retention budgets and per-model policies with one command, idempotent with backups and rollback.

Deterministic aggregate media budgets and safe request projections for DeepSeek Harness (DSH)

DeepSeek Harness 插件 — 通过读取企划书 / 半成品软件 / 资料预估特定模型的 token 消耗量并实时按各家定价计费

Adaptive task and risk routing, loop budgets, and progressive tool-result pruning for DeepSeek Harness

Spend gate for DeepSeek Harness: refuses over-budget model calls on the llm/stream waterfall, before they are billed. Auto-downgrade past a soft limit.

Turn a paper into an academic talk for DeepSeek Harness (dsh) — 论文转 PPT / 组会汇报 / 会议报告 / 答辩 / 开题. Reads the real full text, budgets the slot per venue, and builds the deck around the figures with the speaker notes written as the script. Drives dsh-ai4schol

Configurable per-turn budgets for supported file mutations, limiting distinct files, mutation calls, and UTF-8 payload bytes before tool execution.

Local-life toolkit for DSH agents: budget planning, bill splitting, unit-price and discount math, common unit conversions (jin/li/chi, C/F, L/gallon), and trip checklists.

Two-phase session captioning: instant keyword titles while the conversation is busy, then cheapest-budget-model refinement plus a one-line summary once it goes idle.

Token usage and cost tracking with daily/session budget alerts and a usage_report tool.

Budgets par tour à échec fermé pour les étapes, appels d'outils et tokens de fournisseur, pour DeepSeek Harness.