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Ricerca web DSH e compattazione nativa V2 Responses per modelli GPT proxyati da Sub2API o inoltrati da NewAPI

Router di modelli ibrido per DeepSeek Harness: regole dichiarative, controllo dei costi configurabile dall'utente (cost-first / quality-first / balanced), classificatore di task LLM opzionale e catene di fallback in caso di errore.

Anteprime inline delle immagini in chat per le immagini incollate tramite dsh-tool-vision su modelli solo testo (clic per ingrandire, anche i messaggi vecchi ricevono le anteprime).

Rileva automaticamente il fornitore del modello corrente (7 integrati) e mostra il suo saldo o la sua quota nella riga di input del composer, con endpoint personalizzati per i fornitori non supportati.

Pannello statistiche per Web GUI e Desktop: raccolta silenziosa dei token per model, heatmap attività, grafici di tendenza, stima costi e limite giornaliero.

Saldo dell'account DeepSeek e tracciamento dei costi dei modelli con i prezzi ufficiali di punta/off-punta, fatturazione dei token a tre livelli (cache miss, cache hit, output), suddivisioni per modello e per sessione, una barra di riepilogo nel composer con dettagli al passaggio del mouse, esportazione CSV e un pannello di impostazioni.

Collega account ChatGPT tramite OAuth, passa da uno all'altro manualmente o automaticamente e aggiunge modelli Codex con limiti di utilizzo a DeepSeek Harness.

Diagnostica e riparazione di un'installazione di DeepSeek Harness (dsh) — moduli di profilo duplicati, configurazione dei modelli inutilizzabile, impostazioni corrotte — dalla pagina delle impostazioni, tramite un comando slash, o da una CLI autonoma che funziona anche quando dsh non riesce ad avviarsi.

Correzioni per viewport mobile nell'interfaccia web di dsh: barra laterale a cassetto overlay con gesti di scorrimento, compositore a sole icone con una riga di stato modalità · modello · impegno, popover centrati e correzioni per overflow orizzontale e centraggio delle barre di scorrimento.

Delega gerarchica a sotto-agenti: routing dei modelli per ruolo con failover, sforzo di ragionamento per route, etichette che nascondono il modello, delega via fork e un editor visuale delle route.

Routing dei modelli a livelli per DeepSeek Harness: livelli think/build, delega alla visione (il modello di visione descrive solo le immagini; il modello di lavoro agisce), generazione di immagini e una guardia ad alto impatto.

Ruota la riga di stato del modello attraverso un pool di 53 frasi in inglese/cinese a tema profondo: scelta casuale all'inizio del turno, commutazione basata su eventi su nuovi segmenti di pensiero o chiamate a strumenti (limitazione di 3 s) e un clic sulla riga di stato cambia la lingua.

Supervisione tramite broker separato di servizi di lunga durata (server di sviluppo, watcher, API mock) che sopravvivono a turni, sessioni e riavvii di DSH, con una scheda Service nella barra laterale (registrata tramite l'API di estensione di better-sidebar) e strumenti di modello service_start/stop/restart/list/logs.

Ponte WeChat iLink ClawBot: protocollo iLink ufficiale di Tencent, impostazioni nella UI web (login via QR, modello, preset, permessi, gestione sessioni con eliminazione) e rinnovo automatico ogni 24 ore che invia un nuovo QR prima della scadenza, senza downtime.

Catene multimodali per tipo di file: i modelli di elaborazione preimpostati per wildcard convertono file immagine, video e audio in token di prompt prima che raggiungano il modello di sessione solo testo, con catene di fallback per preset e una pagina impostazioni Multimodal.

Motore di abitudini auto-apprendente per DeepSeek Harness: rileva segnali di correzione dell'utente, valuta le abitudini con un modello a basso costo al superamento di una soglia e consolida i candidati dietro un cancello umano a due livelli.

Configurazione delle capacità dei modelli nella GUI web di DSH: nell'editor del catalogo dei modelli di «Impostazioni → Modelli», imposta direttamente per ogni modello configurato se supporta le immagini e il livello di pensiero (reasoning efforts), scrivendo nel namespace delle impostazioni llm-pi-ai.

Plugin DeepSeek Harness: una rotta `deepseek-vision` che dichiara l'input di immagini e trascrive le immagini incollate tramite i modelli di visione gratuiti Zhipu GLM prima di delegare all'adattatore DeepSeek.

Scegli l'impegno di ragionamento (reasoning effort) per modelli aggiuntivi in DeepSeek Harness, con Off e cinque livelli standard.

Instrada le richieste all'API modelli di DeepSeek Harness attraverso un proxy HTTP locale, con probing delle porte locali e una sezione impostazioni.

Provider di modelli gratuiti Cline per dsh: scansiona dinamicamente il catalogo dei modelli Cline e servi i modelli :free attraverso la giunzione LLM dell'harness.

Plugin out-of-tree per DeepSeek Harness: dona gli occhi a un modello di coding solo testo instradando le immagini a una rotta Qwen-VL (DashScope) tramite ctx.llm e restituendo testo.

Bundle provider DIT.ai per DeepSeek Harness: installa 29 modelli OpenAI Chat Completions e 10 modelli Anthropic Messages da un unico DIT_API_KEY, con configurazione del pensiero specifica per protocollo.

Plugin web DSH: una riga di costo d'uso a prezzo reale accanto alle statistiche ufficiali dei token — ripartizione del costo per modello con tabella prezzi verificata. / Riga statistiche costi DSH: mostra il costo reale per modello accanto alla riga ufficiale di utilizzo token (etichettato per modello, prezzi dalla pagina ufficiale).