dsh-text2img-compress

一个 DeepSeek Harness（DSH）插件：输入框右侧出现「图」开关，开启后，超过阈值的长消息在发送给模型前会被自动渲染为文字图片（每张 800×800，恰好吃掉 384 token 上限）；模型看到的输入从上万 token 降到 几百到几千，而内容一字不差（所有文字都在图里）。由此带来两点直接收益：

① 输入 token 大幅下降（中文约 2~2.5×、小字号更高），成本随之降低——消息之前的对话前缀逐字节不变， 而缓存命中不会因此降低；
② 上下文窗口占用大幅压缩——同样的窗口能装下几十倍内容，为指令、推理步骤与工具结果留足空间，长文档场景不再轻易被截断，模型表现更稳定。

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效果示例

下图即 DeepSeek 官网中文写作示例《端午咸》（news250528）， 1,036 字 = 804 token（DeepSeek-V3 tokenizer 实测），默认 18px 渲染为单张 800×800 = 384 token：

text2img 渲染示例页（18px）

内容	文本 token	13px	18px
中文《端午咸》	804	1 页 = 384（2.1×）	1 页 = 384（2.1×）
英文论文引言（DeepSeek-OCR 2，arXiv 2601.20552，3,873 字符）	767	1 页 = 384（2.0×）	2 页 = 768（0.96×，无收益）
中文长篇：鲁迅《故乡》全文	3,409	3 页 = 1,152（3.0×）	5 页 = 1,920（1.8×）

中文长篇《故乡》13px 示例页（第 1/3 页）：

鲁迅《故乡》13px 示例页

同是中文，4,974 字的长篇在 13px 下比 18px 再省 40%（1,920 → 1,152 token）—— 因为一篇短文往往连一页都填不满（此时 13px 与 18px 同为 1 页、无差别），而篇幅一长，页面容量才开始真正决定压缩比。

说明：

英文大于等于 18px 压缩几乎无收益——英文每 token ≈ 5 字符，与 18px 图片每 token 约 5.9 字符相当；英文建议 13px（约 2×）或直接用文本；

中文 18px 约 2.1~2.5×，且字数越长、字号越小，中文优势越大；

原理

DeepSeek 视觉 API 对输入图片有固定计费规则（官方文档）：

每张图片进入模型前自动缩放：更大图片等比缩到总像素约 800×800 等效；
每张图片 token 数存在上限：384 个 —— 2000×2000 和 5000×5000 的图，缩放后一样是 384；
多张图每张独立计费。

对长文本：按文本发 → N 个 token；渲染成 800×800 的图 → 每 384 token/[页]。

实测（deepseek-v4-flash-vision-exp，18px）：以《端午咸》（见上方示例图）为例—— 1,036 字 = 804 token（DeepSeek-V3 tokenizer 实测）→ 1 页 = 384 token（约 2.1×）。真实增益取决于字号与语言：中文 18px 约 2~~2.5×、12~~13px 约 4.6~~6×（每页约 2,300~~2,900 字）；英文正文约 1~2×（每 token ≈ 5 字符 vs 图片每 token 约 5.9 字符）。页数上限默认 10 （可在设置中调为 1–20）。

安装

# 有 DSH CLI：
dsh plugin --profile web add dsh-text2img-compress@0.1.3

# 或直接 npm 安装：
npm install dsh-text2img-compress

然后重启 DSH、打开/刷新页面：输入框右侧、发送按钮左边出现「图」按钮。

需要当前模型是视觉模型（如 deepseek-v4-flash-vision-exp）；模型名不含 vision 时插件自动跳过转换（避免给纯文本模型发图片块导致报错）。

使用

点击「图」→ 变为「图·开」（状态持久化，重启不丢）；
旁边可选字号 12–22px（1px 步进；越小越易读上限降低、每页字数越少，10 页上限内最省 token）；
发送 ≥ 默认 600 字 的文本 —— 聊天里显示一条提示 + 文字图片；
模型直接读取图片内容（图中包含全部原文，含你写的指令，如"复述以下内容："）。

设置项（settings 命名空间 text2img，也可在 DSH 设置面板 →「文本转图压缩」页 编辑）：

字段	默认	范围	含义
`enabled`	`false`	布尔	总开关（等价于输入框右侧「图」按钮）
`fontPx`	`18`	12–22（1px 步进）	字号：越大越易读、每页字数越少
`threshold`	`600`	≥100	最小字符数：更短的消息保持纯文本
`maxPages`	`10`	1–20	最多图片页数（DSH 附件上限 20 张/消息）；超出自动回退纯文本

适用 / 不适用

✅ 适用（"读懂大意/高保真阅读"）：

长文档/论文/手册/更新日志的理解、总结、检索；
长上下文窗口的预算压缩（100KB 文档从 3 万+ token 降到几千）；
需要大致还原内容的场景（日期、数字、段落大意）。

⚠️ 不适用（需要逐字精确）：

代码、配置、SQL、JSON（一个字符错就全错）—— 请用文本发送；
超长文本（超过 maxPages 默认 10 页 ≈ 约 13,000 字 @18px；可在设置中调到 1–20）：插件会自动回退纯文本，绝不截断；
小图/极小字号下的复杂排版（表格、公式）。

准确率提示：通用视觉模型不是 OCR 专用模型。建议根据实测选择字号—— 18px 是压缩与可读性的折中；对精度要求高用 22px，对预算极端敏感用 12px。

工作原理（实现）

Host：监听 agent/pre-step（官方 waterfall），把进入模型的用户消息中单个文本块、≥ 阈值、当前模型为视觉模型的，用 @napi-rs/canvas 渲染成 800×800 PNG 页，经 attachments.saveImages 落盘为 ImageBlock 后替换原文本块；任何失败都回退纯文本，绝不丢内容、不中断会话。
Client：conversation.input.right 槽位注入「图」开关 + 字号下拉；状态通过 DSH settings（ctx.settingsScope.bind）持久化，与 Host 共享同一命名空间。
零自定义 RPC：开关/字号走 settings；渲染/替换走宿主事件与附件服务。

开发

pnpm install
pnpm build       # tsc (host+types) + tsdown (client bundle)
pnpm typecheck

结构：

src/index.ts      Host 插件（settings + agent/pre-step 替换）
src/render.ts     文本 → 800×800 PNG 页（@napi-rs/canvas，词边界换行）
src/ui/index.ts   Client 插件（「图」开关 + 字号下拉）
cordis.patch.yml  组合补丁（一行 insert）

License

MIT

dsh-text2img-compress

インストール

README