@dan-ai-studio/dshopencodego：让 DSH 用上 OpenCode Go 订阅

DeepSeek Harness 插件 DeepSeek DSH dshopencodego OpenCode Go 模型推理 2026-10-29

前言

在 DSH 里接 OpenCode Go 订阅时，你通常只能拿到一个内置 provider：模型列表是构建期写死的快照，网关新增模型要等上游发版才能用；看不到额度窗口，也看不到花费；想单独关掉某个模型，也没有开关。@dan-ai-studio/dshopencodego 补的就是这几件事。

这个插件由 dan-ai-studio 维护，仓库分类是「模型推理」，目前 GitHub 星标 1、fork 0，License 为 MIT。它不是一个新模型，也不是新的推理服务，而是在 DSH 的插件机制上给 opencode-go 路由换了一个适配器，并附带用量与设置界面。

这是什么

一句话定位：给 DeepSeek Harness（DSH）提供的 OpenCode Go provider 适配器，让模型列表实时来自网关，并保证每个推理请求都携带网关要求的 x-opencode-session 头。

它解决的问题分两层：

  1. 网关侧的接口约束。Go 要求每个请求带稳定的 x-opencode-session，缺失会直接返回 400 MissingSessionID。
  2. 使用体验。模型目录、额度、花费、逐模型开关这些原生 DSH 不提供的信息，由插件补齐。

原生 DSH 已经能连 OpenCode Go（llm-pi-ai 内置该 provider）。安装前建议先看清下面的对照表，确认你要的是本插件独有的能力，而不是只想连通。

与原生能力对照

能力 原生 DSH 本插件
实时模型目录 构建期快照，网关新增模型要等 pi-ai 发版 实时读取网关目录，多级回退 + TTL 缓存
额度窗口（5 小时 / 本周 / 本月） 无 有
花费估算 无 有
逐模型开关 modelVisibility 无 有

关于会话头有一点需要说明：它曾是这个插件的原始存在理由，但 pi-ai 已在 2026-09-09（commit 561a2e06）实现注入，llm-pi-ai 现在会自动携带该头，原生 DSH 也不会缺会话头。插件目前仍保留自己的实现（为缺失会话 id 的请求提供一次性 UUID 兜底），后续待上游收敛后再收缩，评估过程见仓库的 docs/scope-review-2026-10.md。

核心能力

下面按插件实际声明的能力列，不额外推断。

  1. 实时模型目录。模型列表从网关读取，配多级回退和 TTL 缓存，不再依赖 pi-ai 打包时生成的固定表。缓存时长由 refreshMinutes 控制，默认 60 分钟，取值 1 ~ 10080（7 天）。
  2. 额度窗口。展示 5 小时 / 本周 / 本月三个窗口的用量。
  3. 花费估算。按轮给出花费，配合请求日志可看到单轮花费。
  4. 逐模型开关 modelVisibility。在设置页直接开关某个模型；未写到的模型走默认规则。
  5. 逐模型容量与协议覆盖。modelLimits 覆盖 contextWindow 与 maxTokens，modelProtocols 作为最后兜底指定协议。
  6. 请求日志。默认关闭，打开后提供侧边栏整页与「会话内请求日志」标签页两个入口，记录时间、模型、会话、输入/输出/缓存、缓存命中、tok/s、首字、耗时与状态，点击行可展开 HTTP 明细。
  7. 连接保留。keepAliveTimeoutMs 决定与网关的连接在两次请求之间保留多久，计时器每次收到回答后重新计时。
  8. 重试策略。retryPolicy 由 dsh-llm-retry 执行，支持 normal / always 两种模式。

安装与启用

前提：DSH 在 0.2.0 系列（0.2.0-rc.1 及之后）；Node ^22.19.0 || >=24.0.0；dsh 与 pnpm 可用。

先注意路由互斥：同一个 profile 里 opencode-go 只能由一个适配器提供。装本插件前，先卸载旧插件，或清空 llm-pi-ai 配置里名为 opencode-go 的 provider：

dsh plugin --profile <p> remove @dan-ai-studio/dsh-opencode-go

否则插件会记录一条明确的占用诊断，路由不会注册（其余功能照常）。

方式一：npm（推荐）

dsh plugin --profile web add @dan-ai-studio/dshopencodego@<版本>

仓库 package.json 当前版本为 0.1.77。

安装后要确认插件真的加载了，--dump-config 不能作为证据。启动输出里应出现插件自己的注册日志：

dshopencodego: route "opencode-go" registered as OpenCode Go

enabled: false 时是 dshopencodego: disabled by configuration; …。没有这条日志就没加载；被版本门禁拒绝时，同一条输出流里会打印 Plugin … is incompatible with dsh …。

没有 HMR 的 profile 安装后会回报 restart-required（restartReason: no-hmr），需要重启 DSH 后才生效。日志位置：启动失败会把完整诊断写到 $DSH_HOME/logs/startup-<时间戳>-<uuid>.log 并打印该路径；dsh plugin 失败会打印 dsh: plugin command failed; diagnostics: <路径>。

确认会话头是否真的发出去了，可以用仓库自带的零成本预检：

node tools/verify/live-check.mjs --check-only

它会打印本次将会携带的 x-opencode-session 与 x-session-affinity。去掉 --check-only、加 --allow-live 才会真发一次最小请求（会产生费用），脚本随后断言并打印 OK x-opencode-session: <会话 id>。

方式二：GitHub Release

dsh plugin --profile web add https://github.com/dan-ai-studio/dshopencodego/releases/download/v<版本>/dan-ai-studio-dshopencodego-<版本>.tgz

方式三：本地构建

npm ci
npm run build
npm pack
dsh plugin --profile web add ./dan-ai-studio-dshopencodego-<版本>.tgz

用本地路径安装 tarball。把远程 tarball URL 装进一个已有缓存的 profile 会撞上 pnpm 的 ERR_PNPM_MISSING_TARBALL_INTEGRITY。

升级与卸载：

dsh plugin --profile web add <新版本 tarball 或包名>
dsh plugin --profile web remove @dan-ai-studio/dshopencodego

pnpm 对同名本地 tarball 会静默复用旧内容（added 0），升级本地构建时请改文件名再装。

桌面端

DSH 桌面端是 Electron 壳 + 完整的 dsh Web 应用，本插件的 client 半边声明的平台就是 web。桌面端使用自己的 profile $DSH_HOME/profiles/desktop，与 profiles/web 互不共享：凭证、模型可见性与插件设置都要在桌面端重新配一次。

安装必须走应用内界面，不要用上面的 dsh plugin 命令，因为桌面端 profile 由 Electron 自己拥有，CLI 不能启动也不能修改它。

  1. 打开桌面端 → 设置 → Plugins（插件）页；
  2. 安装规格填 @dan-ai-studio/dshopencodego（或指定版本，如 @dan-ai-studio/dshopencodego@0.1.11），确认安装；
  3. 按提示重启应用，再到设置页填 API Key，引用名 OPENCODE_GO_API_KEY。

桌面端内置的 DSH 版本要落在已声明并验证过的版本带内（>=0.2.0-rc.1 <0.3.0）。若插件导致启动失败，桌面端的原生恢复对话框可以一键禁用第三方插件、备份 cordis.patch.yml 后重启。

配置

配置写在 profile 的 cordis.patch.yml：

- id: dshopencodego
  name: '@dan-ai-studio/dshopencodego'
  config:
    enabled: true
    apiKeyEnv: OPENCODE_GO_API_KEY
    baseURL: https://opencode.ai/inference/go/v1
    refreshMinutes: 60
    streamIdleTimeoutMs: 300000
    keepAliveTimeoutMs: 600000
    imageBudgetPreset: dsh
    modelVisibility:
      glm-5: true
    modelLimits:
      kimi-k3:
        contextWindow: 262144
        maxTokens: 32768
    modelProtocols:
      some-new-model: openai-responses
    pinnedAddresses:
      opencode.ai: 104.18.32.47
    requestLogEnabled: false
    requestLogDebug: false
    requestLogMaxEntries: 200
    retryPolicy:
      mode: normal
      maxRetries: 2
      retryableCodes: [RATE_LIMIT, TIMEOUT]
      backoff:
        initialDelayMs: 500
        maxDelayMs: 10000
        jitterRatio: 0.1

几个默认值和取值范围：

  1. baseURL 默认 https://opencode.ai/inference/go/v1，也可指定为 https://opencode.ai/inference/v1（Console 主端点，含按量/免费模型）。只能是不带 query / fragment 的 http(s) 地址，写 ?x=1 会在保存配置时被拒。
  2. refreshMinutes 取值 1 ~ 10080。
  3. streamIdleTimeoutMs 默认 300000，上限 2147483647。它约束的是两次流事件之间的最长静默，不是请求总时长，长思考模型只要持续产出事件就不会被误判。超时抛出 TIMEOUT，属可重试类。
  4. keepAliveTimeoutMs 默认 600000，取值 1 ~ 1800000。它只影响固定了地址（pinnedAddresses）的部署：没有固定地址时走系统自己的 fetch，插件不加任何东西。连接一旦断开，下一轮第一个 token 要多付一次约 200ms 的 TCP 与 TLS 握手，所以这条配置在对话场景下有实际意义。设置页以秒显示与填写，存储时换算成毫秒。
  5. imageBudgetPreset 三选一：dsh / dshopencodego / pi-ai，默认 dsh。
  6. modelProtocols 合法值只有 anthropic-messages / openai-completions / openai-responses。写错会让该模型以「配置缺失」出现（开关关闭、不可选），而不是回退到猜测。
  7. requestLogEnabled 默认关闭。关闭后入口一并消失，请求路径与没有该日志时逐字节一致。保留条数 requestLogMaxEntries 取值 50 ~ 500，默认 200。
  8. retryPolicy 是联合类型：normal 读 maxRetries / retryableCodes / backoff，always 只读 backoff。maxRetries 默认 5，backoff 的 initialDelayMs 默认 500、maxDelayMs 默认 10000、jitterRatio 默认 0.1。

上述约束在写入 profile 时就校验，不会拖到第一次请求。

API Key 通过 Harness 凭证库提供（引用名 OPENCODE_GO_API_KEY），也可以直接 export OPENCODE_GO_API_KEY=...。

典型用法

装完插件、填好 API Key 之后，常规流程是：

  1. 重启 DSH（无 HMR 的 profile 必须重启），确认启动输出里有插件注册日志。
  2. 打开设置页，在模型列表里用 modelVisibility 关掉不需要的模型，或用 modelLimits 为个别模型指定 contextWindow 与 maxTokens。
  3. 如果要排查某一轮为什么慢，打开 requestLogEnabled，在会话内的「请求日志」标签页看本会话请求的耗时、tok/s、首字与状态，点开行可看 HTTP 明细。
  4. 网关侧新增模型后，目录会在 refreshMinutes 到期后自动刷新；希望立刻生效就缩短该值或等待下一轮缓存过期。

需要确认插件在跑而不想发真实请求时，用 --check-only 预检即可，它会把这次将会携带的 x-opencode-session 与 x-session-affinity 打印出来。

适用场景与注意

适合这几类情况：

  1. 已经用原生 provider 连通 OpenCode Go，但需要实时模型目录、额度窗口或花费估算。
  2. 需要在设置页逐个开关模型，或为特定模型覆盖容量参数。
  3. 需要逐请求日志来定位慢请求、缓存命中与连接复用情况。

不适合：只是要一个能用的 OpenCode Go 连接，且不需要上面任何一项能力——原生 DSH 已经内置该 provider。

注意事项：

  1. 插件以当前 DSH 进程的权限运行，会访问网络与 Harness 凭证库（引用名 OPENCODE_GO_API_KEY）。安装前先读一遍源码与许可证（MIT），确认行为符合你的部署环境。
  2. 路由互斥。同一个 profile 里 opencode-go 只能由一个适配器提供，装之前先卸载旧插件或清空对应 provider 配置。
  3. profile 之间不共享凭证。桌面端的 profiles/desktop 与 profiles/web 互不共享，凭证、模型可见性与插件设置都要在桌面端重新配一次。
  4. 目录页与社区目录是独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系，它不是官方应用商店，安装与版本信息以 GitHub 仓库为准。
  5. 本插件当前版本为 0.1.77，DSH 版本需落在 >=0.2.0-rc.1 <0.3.0-0；星标 1、fork 0，属于早期阶段的社区项目，改动节奏以仓库 release 为准。

小结

这个插件做的事情很窄：给 DSH 的 opencode-go 路由换一个适配器，把模型目录、额度、花费和逐模型开关补上，再附带一份逐请求日志。如果你的使用场景正好落在这几项上，值得一试；如果只是要连通，原生 DSH 已经够用。

  • 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/dan-ai-studio/dshopencodego
  • GitHub：https://github.com/dan-ai-studio/dshopencodego

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