前言¶
DeepSeek Harness（DSH）在聊天和「模型」设置里已经接好了各提供方的凭据与路由，但 Harness 本身并不对外提供入站 HTTP API。若你想用 openai SDK、LangChain、Cline、shell 脚本或另一台 Harness 实例去调用「此刻 profile 正在用的那个模型」，常见做法是再配一套网关或重复维护密钥。下面介绍的 dsh-model-endpoint 由社区维护者 Xxsttb 发布，分类为模型推理；它在本机（或你指定的绑定地址）单独起一个监听器，把当前 profile 的模型暴露成 OpenAI 兼容端点，客户端通常只需改 base_url。
这是什么¶
dsh-model-endpoint 是 DSH 插件（npm 包名 dsh-model-endpoint，当前版本 1.0.0，MIT 许可证）。它把 DeepSeek Harness profile 当前正在使用的模型发布成一个 OpenAI 兼容的 HTTP 端点；监听器由插件自行创建，不占用 Harness 的 Web 服务器。任意 OpenAI 兼容客户端指向插件打印出的 base URL 即可作答，一般不需要第二份模型凭据——客户端侧除 base URL 外无额外配置（若你启用了 API key，则需 Bearer 鉴权）。
- 目录页：SkillHub — dsh-model-endpoint
- 源码：GitHub — Xxsttb/dsh-model-endpoint
- 引擎要求（package.json）：
dsh>=0.2.0-rc.2；README 说明文档针对 Harness 0.2.0-rc.2 编写，后续版本需自行验证。
核心功能¶
HTTP 端点（独立监听器）¶
默认示例端口为 8787（可在设置中修改）。主要路由如下：
| 方法 / 路径 | 作用 |
|---|---|
GET /v1/models |
列出本 profile 可路由的模型（含 provider/model 与裸 id） |
GET /v1/models/<id> |
单个模型对象，否则 404 model_not_found |
POST /v1/chat/completions |
对话补全，支持流式（SSE）与非流式 |
GET /health、GET / |
绑定状态、可达性、鉴权模式、当前模型 |
绑定地址由你决定：127.0.0.1 仅本机，0.0.0.0 面向局域网；同一端口经路由器或 NAT 转发后可从公网访问，请求路径与上述三种拓扑无关。
模型解析顺序¶
端点按优先级选择实际服务的模型：
- 请求体里的
model（须可路由；接受provider/model或裸 id） - profile 当前选择（与聊天选择器、「模型」设置页一致；在聊天里换模型，端点跟着换）
- 插件设置页上的备用提供方与模型
- 无论
followSelection是否关闭，仍作为最后手段使用，避免无模型可路由时直接 503
若仍无法解析，返回 503 model_unavailable，报文会列出各失败候选及原因。客户端可用 model: "auto"、"default" 或省略该字段，表示使用 profile 当前选中项。
流式、推理强度与工具¶
- 流式：
"stream": true时以 SSE 返回；文本在delta.content，推理在delta.reasoning_content；工具调用为带索引的delta.tool_calls；思考期间有保活注释；用量在最后一个 chunk 与finish_reason一并给出。 - 推理强度：仅当被服务模型声明了
reasoning_effort时才生效，否则用模型默认；设置页为省略该字段的请求提供默认值。 - 调用方自带工具：请求中的
tools会转发给模型，端点不执行这些工具，结果以finish_reason: "tool_calls"交还调用方。 - 借出的工具（默认关闭）：可把本 Harness 已注册且你在设置里逐个打开的工具借给模型，由端点经 Harness 工具运行时执行并回填，单请求内完成往返，上限为 Max tool rounds（默认 8），超限返回
409 tool_round_limit。
另有几条路由挂在 Harness Web 服务器上（非独立监听器），供设置页读取状态、模型目录、推理强度与工具开关，例如 GET /plugins/model-endpoint 等。
设置页与安全¶
安装后在 设置 → Model endpoint 配置。字段包括：是否运行端点、绑定地址、端口、API key、是否跟随当前模型、备用模型、推理强度、额外 system prompt、默认 max_tokens、请求超时、CORS 允许的浏览器来源、是否借出工具及逐工具开关等。修改后监听器会重新绑定；状态块显示实际绑定端口与本机可达地址。
安全要点（README 原文）：仅绑定 127.0.0.1 时可不填 API key；绑定到本机以外且无密钥时，任何能连到该端口的人都可能消耗本 profile 的模型额度。端点本身无 TLS，公网暴露应在反向代理处终结 TLS或走隧道。
安装与启用¶
README 要求用 dsh plugin add 安装，不要手工改 profile 清单；也不要先 link: 再换 tarball（Windows 上可能清空链接指向的源码目录）。
从检出目录或打包 tarball 安装：
dsh plugin --profile desktop add /absolute/path/to/dsh-model-endpoint
# 或者
pnpm pack --pack-destination dist
dsh plugin --profile desktop add /absolute/path/to/dist/dsh-model-endpoint-1.0.0.tgz
插件会自行挂载、启动监听器，并在「设置」下添加 Model endpoint 页面。
验证：
curl http://127.0.0.1:8787/health
curl http://127.0.0.1:8787/v1/models
卸载：
dsh plugin --profile desktop remove dsh-model-endpoint
典型用法¶
OpenAI Python SDK¶
鉴权关闭时，api_key 可为任意非空字符串（例如 "unused"）：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://127.0.0.1:8787/v1", api_key="unused")
client.chat.completions.create(
model="auto",
messages=[{"role": "user", "content": "hello"}],
)
curl（含流式）¶
curl http://127.0.0.1:8787/v1/chat/completions \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{"model":"auto","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":true}'
局域网或公网¶
- 将 Bind address 设为
0.0.0.0，并设置 API key。 - 从设置页状态块读取 Local network URL。
- 公网访问时在路由器上转发该端口到本机，客户端使用公网地址即可；端点无需感知转发。
适用场景与注意¶
适合谁：已在 DSH 里配好模型路由，希望用现有 OpenAI 生态工具或远程机器调用同一 profile 的模型；需要 SSE 流式、可选 Bearer 鉴权与 CORS 的本地或 LAN 网关场景。
运行权限：插件与当前 DSH 进程同权；若开启「借出的工具」，模型可能触发本机已注册工具（含读写文件、执行代码、访问网络等），请只打开你愿意替潜在未鉴权调用方执行的开关，并在非本机绑定时务必使用 API key。
安装前：社区目录 SkillHub 与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系；安装前应自行审阅 GitHub 仓库 源码与 MIT 许可证。README 含免责声明：功能经作者对运行中 profile 与测试台验证，但不保证与后续 Harness 版本兼容。
错误响应遵循 OpenAI 信封格式；常见状态码包括 401 invalid_api_key、404 model_not_found、409 tool_round_limit、503 model_unavailable 等，上游失败会保留 Harness 侧分类（如限流、额度、上下文超长）。
结尾¶
经过上面的步骤，你可以把 DSH 里已选中的模型变成标准 OpenAI 兼容 HTTP 服务，而无需为每个客户端重复配置提供方密钥。更多细节见仓库中文 README；插件条目见 SkillHub 目录页，源码见 GitHub — Xxsttb/dsh-model-endpoint。
