Plugin

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.

Editor delle capacità dei modelli: modifica inline i livelli reasoning-effort e la dichiarazione di input immagini (multimodale) nella pagina ufficiale, riscrivendo l'intero gruppo in settings.yaml. Un accesso flottante fa da fallback se l'ancora non funziona.

Prezzi dei modelli nella pagina di impostazioni di DSH: ~7.250 modelli / 213 provider con il catalogo dell'harness sovrapposto, confronto onesto del prezzo più basso in elenco, costi di sessione calcolati sulla rotta reale, attribuzione delle perdite di cache e un feed di promozioni verificato.

Routing esplicito dei modelli per Main, Subagents, web_search e generazione di immagini. I selettori Composer e Plan Review basati su catalogo offrono le varianti Model, Effort, Context, Fast e Thinking.

Gestore per mostrare o nascondere modelli nel selettore di conversazione DeepSeek Harness. Offre interruttori per modello, ricerca, azioni in blocco per provider e ripristino totale. Scrive solo la propria lista nascosta, mai la configurazione provider; nascondere un modello in uso non interrompe la sessione.

Plugin DeepSeek Harness: accesso ai provider, catalogo dei modelli e routing di selezione su un canale /model-hub che è solo loopback

Integrazione Modellix per DSH: generazione di immagini, video e audio guidata da schema in un workspace Design a pannelli, un catalogo live di modelli LLM più provider nativi di ricerca web e fetch attraverso una sola chiave API.

Rilevamento dei modelli di DSH: per qualsiasi provider pi-ai, recupera il suo elenco di modelli più recente online e, tramite models.dev, arricchisce automaticamente modalità/capacità/ragionamento corretti prima di scriverli nel provider.

Routing unificato dei modelli per DeepSeek Harness: un ModelID logico su più provider con failover sul primo token e cooldown, classificazione dei candidati in base allo stato di salute, tre livelli (tier1/tier2/tier3) selezionati automaticamente in base allo scopo, sforzo di ragionamento per candidato e un pannello di gestione sulla pagina delle impostazioni.

Gestore del tier di sforzo di ragionamento per modelli API personalizzati più memoria delle preferenze cross-session: toggle inline low/medium/high/max dentro Impostazioni → Modelli, con scritture atomiche delle impostazioni.

Plugin DeepSeek Harness: importa modelli con capacità da un elenco /v1/models compatibile con OpenAI (estensioni di capacità del gateway) e modifica le capacità per modello (pensiero, visione) nella pagina delle impostazioni.

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.

Gestisce il modello predefinito DSH, i provider e la visibilità dei modelli; la ricerca Web OpenAI Responses è facoltativa.

Selettore di modelli a fisarmonica per provider per il composer Web di DSH, con scelte dello sforzo di ragionamento guidate dal catalogo.

Gate di disattivazione per singolo modello: nasconde i modelli negati dai cataloghi DSH, blocca l'invio diretto con un chunk di errore nel protocollo ed espone una UI di impostazioni per la denylist.