DeepSeek Harness 插件：dsh-openai-server-compaction

前言¶

在 DeepSeek Harness (DSH) 中处理长对话上下文时，保持 Token 使用效率是一个常见需求。dsh-openai-server-compaction 插件通过在服务器端实现 Codex 风格的压缩逻辑，为 llm-pi-ai 插件管理的 OpenAI Responses 路由提供了自动化的上下文清理能力，无需手动干预即可维持对话的连贯性。

插件定位¶

这是一个 DeepSeek Harness 原生插件，旨在为 OpenAI Responses API 路由添加持久化的服务器端压缩功能。它不负责连接管理或模型定义，而是专注于压缩策略的执行与状态恢复。

核心功能¶

插件提供以下能力：
* 服务器端压缩：支持手动触发、基于 Token 压力和溢出的自动触发，基于 Codex Remote Compaction V2 协议。
* 历史保留：在压缩过程中保留最近 64,000 个 Token 的实际用户消息。
* 状态持久化：将压缩后的状态写入 DSH 历史，并生成可移植的文本检查点。
* 请求处理：正常请求通过 POST /v1/responses 处理，压缩请求通过在请求体中附加特定指令触发。

安装¶

在 DSH 环境中执行以下命令安装插件：

dsh plugin --profile web add dsh-openai-server-compaction

配置与使用¶

1. 配置路由¶

插件不创建路由，仅处理已配置的路由。在 Settings -> Models 下，找到 llm-pi-ai 插件管理的 provider，创建或编辑一个路由。该路由必须显式指定 api: openai-responses，并配置 baseURL 和 apiKeyEnv。

配置示例：

llm-pi-ai:
  providers:
    openai:
      displayName: OpenAI Responses
      api: openai-responses
      baseURL: https://api.openai.com/v1
      apiKeyEnv: OPENAI_API_KEY
      models:
        - id: gpt-5.6
          name: GPT-5.6
          contextWindow: 1050000
          maxTokens: 128000

2. 启用压缩¶

在 Settings -> Plugins -> OpenAI Compaction 中，启用之前配置的路由，并设置触发阈值（thresholdRatio）。

配置示例：

openai-server-compaction:
  routes:
    openai:
      enabled: true
      thresholdRatio: 0.7

修改配置后需要重启 DSH。

注意事项¶

配置依赖：路由必须显式设置 api: openai-responses，否则插件不会处理该请求。
状态文件：压缩状态存储在 $DSH_HOME/openai-server-compaction/state.json（默认路径），这是操作配置的一部分，请勿随意删除。
输出限制：插件在发起压缩请求时不会发送 max_output_tokens 参数。
兼容性：该插件通过 llm-pi-ai 间接处理 OpenAI Responses 路由，若路由配置不正确（如缺少凭证或模型不支持），系统会明确报错。

结语¶

该插件适合需要深度集成 OpenAI Responses API 并希望自动管理上下文长度的 DSH 用户。源码与详细文档可在 GitHub 查阅。

项目地址：dsh-openai-server-compaction
目录页：SkillHub 插件目录