插件

自定义时间窗口自动暂停/恢复任务，高峰时段节省 API 费用；含账户余额显示和 10 分钟粒度的消费柱状图。

自定义时间窗口自动暂停/恢复任务，高峰时段节省 API 费用；含账户余额显示和 10 分钟粒度的消费柱状图。

深迹 DeepTrace — 从会话日志生成日报/周报/月报/年报/自定义区间报告：成本与 Token 拆解、8 条确定性洞察、协作复盘、实时模型余额、PDF/PNG/HTML 导出；只读，绝不改写历史。

0元接入6个免费大模型，免注册免充值，内置6个免费模型，多Key轮换与限流退避。

Token 优化：支持可搜索的 MCP 工具发现与懒加载、可配置的压缩控制与状态查看、工具输出精简、长文本视觉摘要，以及可选的对话原文归档与分页回查。

DSH Web GUI 的多平台 API 余额与用量看板：在输入框下方显示 DeepSeek、智谱 GLM、Kimi、阶跃星辰、硅基流动、MiniMax、OpenRouter、Novita、xAI 的余额，估算本会话与子代理消耗并按 DeepSeek 峰谷计价，自动发现 DSH 设置里已配置的中转站，另有一个可拖拽的大肥鱼挂件。

零外部依赖、事件驱动、无需额外模型、不消耗任何 token的语音播报插件。使用系统自带自然语音进行播报，支持win/mac双平台；最终回复、审批与提问提醒、可选事件播报（回合结束/命令完成/目标变更/工具出错/待办更新）、最终回复可重播、双语言可视化设置。

输入框右侧会话成本芯片：按官方价表（含 2026-08-17 峰谷价）逐消息计价当前会话的 DeepSeek API 花费，悬停查看计价明细、今日(DSH) 消耗与账户余额；仅 DeepSeek 模型计价，其他模型不计价不显示。

在上下文圆环弹层里实时算账：当前步、当前轮、会话累计三块明细，缓存命中/未命中/输出各带 token 与金额，官方峰谷价与模型分价自动判定，第三方中转照常记账。

在输入框下方的统计条显示当前会话按刊例 token 价折算的等值费用：未缓存输入、缓存读取与写入、输出（含推理）分别计价；换模型分段相加、各币种不换算；子代理费用计入总数。点击费用项可展开主会话与各子代理的明细。

机制上与上下文压缩领域最响的两条公开路线同源：代码骨架闸门沿用 Headroom（Apache-2.0）的骨架化思路，其公开头条为「编程 agent 少 20% token、JSON 载荷少 60–95% token，答案不变」；估计器通道沿用 TokenPilot（arXiv:2606.17016）的缓存感知上下文管理思路，该论文报告长会话 agent 成本最高降低 60%。这两个数字都是来源方自己的口径，此处照引；本插件不自带 benchmark，不自称任何降幅。在此之上为 DeepSeek Harness 提供：在同一设置区选择压缩 Profile、调整 Auto Compact 触发水位并开关代码骨架压缩；基于 DeepSeek V4 官方 tokenizer 的精确计量与同修订计数校验；非支持模型自动 fail-open，保留原始工具结果。回合内支持骨架化信息压缩、低原文取回率；turn 尾部支持尾部意图摘要（turn-tail intent summary）且仅以内容替代方式实现；上下文内容安全，全程在官方 jsonl 压缩内。

在可播放的时间线上回放会话并显示逐步 token 用量，审计敏感操作，估算成本，查看 fork 血缘，对比会话，并可导出独立 HTML 回放。

输入框 dock 显示 DeepSeek 账户余额与会话花费，自动拉取官方定价，支持高峰/低谷计价。

DSH 上 hermes-agent 记忆机制的忠实移植（MEMORY.md / USER.md）：有界双记忆库（2200/1375 字符）、单个 memory 工具（add/replace/remove/batch 全有或全无）、每会话冻结快照注入与 nudge 提醒、DSH 原生 JSON 存储——零外部依赖、零 LLM 成本。

详细的模型用量、费用分析，支持会话级用量统计，支持GLM、MiniMax、OpenCode Go、DS等用量查询。

统计 DeepSeek Harness 模型调用：Token、峰谷成本、首字延迟/输出速度、余额/配额/预算；按模型/供应商/项目/来源/账号/日期拆分。

DeepSeek Harness 的输出极简——压缩 agent 自己的输出让每句回复更省 token(layer 4)。只改措辞，不丢内容。

低成本视频理解工具：video_understand 把 B站链接/BV号/本地视频转成 AVIS 信息层（ASR+场景结构+对象轨迹+YOLO 标签）并输出摘要+问答。问题驱动动态路由分层（L0 ASR / L1 对象轨迹 / L2 关键帧 VLM）、语义层复用（重复提问直接查层）、单次问题预算上限。Python 引擎：核心层需 faster-whisper / opencv / yt-dlp（约 200-300MB）；可选语义层另需约 2GB 的 torch / transformers / ultralytics。内置 doctor --fix 一键建 venv 并装齐两者。

统一分析多模型、多供应商、多工作区的用量与成本：任意起止日期、单日小时与跨日趋势、53 周热力图、缓存命中与模型/工作区占比，另有请求日志、CSV 导出与可跨会话恢复的持久账本。特点：多维用量分析，模型与工作区洞察，可配置成本与余额，完整历史与增量同步，可审计的日常操作。

右下角的 GPT / ChatGPT 拟人桌宠「GPT娘」：显示余额、今日已用、峰谷定价与每轮消耗，泡泡内容可编辑（文本、余额、今日、峰谷、图片、随机语句与并列加权选择），支持逐行样式与字体、悬浮快捷编辑、音效、自定义角色图/动图/音效与吸附翻转，台词 54 条、分五组；路由、bundle id 与数据文件均与其它桌宠隔离，可与小鲸鱼、小克同时运行。二创自 MeteorNOX/DeepSeek-Balance-Whale-Widget（MIT）。

DSH Web 的 DeepSeek 用量仪表盘：按近期日均消耗估算可用天数，今日/本月/累计花费环比对照，分模型成本排行、缓存节省、峰谷定价影响，以及可拖动的悬浮余额窗。

用量段位与战绩卡片：按本月 token 消耗评 🐟→🐳 五档段位，分位本地估算（零上报）；6 家厂商 46 个模型精准计价，支持国内厂商按输入长度分档；自动回填安装前的历史会话；8·17 调价前后同一份用量的新旧价对比。数据全在本机，无遥测。

会话头部余量徽标 + 用量监控页签：实时展示各供应商余额/余量与重置倒计时，按会话/供应商/模型/客户端统计请求量、Token（输入/输出/缓存读/缓存写）、缓存命中率、预估费用与平均 TPS，本地 SQLite 留存历史，支持跨设备导入导出。

为 DeepSeek Harness 提供右侧悬浮栏以及 /context 命令，用环形图实时展示当前上下文 token 用量与分配及消费估算。