Плагины

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.

Редактор возможностей модели: редактирует уровни reasoning-effort и поддержку изображений (мультимодальность) прямо на официальной странице модели, записывая группу целиком в settings.yaml. Если якорь сломается, доступна плавающая кнопка.

Цены моделей на странице настроек DSH: ~7 250 моделей / 213 провайдеров с наложенным каталогом harness, честное сравнение минимальной заявленной цены, расходы сессии по фактическому маршруту, атрибуция утечек кэша и проверенная лента акций.

Явная маршрутизация моделей для Main, Subagents, web_search и генерации изображений. В селекторах Composer и Plan Review на основе каталога доступны варианты Model, Effort, Context, Fast и Thinking.

Менеджер видимости моделей в селекторе DeepSeek Harness: переключатели для каждой модели, поиск, пакетные действия по provider и сброс. Записывает только собственный список скрытых моделей, не меняет конфигурацию provider; скрытие используемой модели не прерывает сессию.

Плагин DeepSeek Harness: вход в провайдеры, каталог моделей и маршрутизация выбора через доступный только на loopback канал /model-hub

Интеграция Modellix для DSH: генерация изображений, видео и аудио на основе схем в разделённом рабочем пространстве Design, актуальный каталог моделей LLM и нативные провайдеры веб-поиска и загрузки по одному API-ключу.

Определение моделей DSH: для любого провайдера pi-ai загружает его актуальный онлайн-список моделей и с помощью models.dev автоматически обогащает корректной модальностью/ёмкостью/рассуждением, после чего записывает в этот провайдер.

Единая маршрутизация моделей для DeepSeek Harness: один логический ModelID поверх нескольких провайдеров с failover по первому token и cooldown, ранжированием кандидатов с учётом их состояния, тремя уровнями (tier1/tier2/tier3), автоматически выбираемыми по назначению, усилием рассуждения для каждого кандидата и панелью управления на странице настроек.

Менеджер уровней усилия рассуждений для пользовательских API-моделей плюс межсессионная память предпочтений: встроенные переключатели low/medium/high/max в Настройки → Модели, с атомарной записью настроек.

Плагин DeepSeek Harness: импортирует модели с возможностями из списка /v1/models, совместимого с OpenAI (расширения возможностей шлюза), и позволяет редактировать возможности каждой модели (мышление, зрение) на странице настроек.

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.

Управляет моделью DSH по умолчанию, провайдерами и видимостью моделей; веб-поиск OpenAI Responses можно включить дополнительно.

Свёрнутый по провайдерам выбор модели для композера DSH Web с вариантами усилия рассуждения, управляемыми каталогом.

Шлюз отключения отдельных моделей: скрывает запрещённые модели из каталогов DSH, блокирует прямой вызов с ошибкой внутри протокола и предоставляет интерфейс настроек для списка запрещённых моделей.