前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）里做智能体或日常对话，常见做法是逐个配置各家模型的 API：不同 base URL、不同密钥字段、模型名还要自己维护。模型一上新，往往得改配置或等适配更新。

下面介绍的 dsh-teamorouter 把 TeamoRouter 接到 DSH 内置的 OpenAI 兼容路由上：一把密钥可在模型选择器里使用 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen、Grok、MiniMax 等 TeamoRouter 提供的对话模型；列表通过 GET /v1/models 定期拉取，无需为每个新模型改插件。

插件由 GitHub 用户 2867297362mjb-sketch 发布，归类为 模型推理；README 注明维护方与 TeamoRouter 相关（作者就职于 TeamoRouter）。仓库采用 MIT 许可证，当前 package 版本为 0.1.0。社区目录页：skillhub.cn 插件条目，源码：github.com/2867297362mjb-sketch/dsh-teamorouter。

这是什么¶

dsh-teamorouter 是 DSH 的 TeamoRouter Provider 插件：在 llm-pi-ai 适配器里写入一条名为 teamorouter 的路由（api: openai-completions，baseURL: https://api.teamorouter.com/v1），流式、工具、图片与重试走 DSH 自带代码路径。只动 providers.teamorouter，不会覆盖你已有的其他 Provider 配置。

密钥通过引用名 TEAMOROUTER_API_KEY 挂在 DSH 凭据存储里，路由配置里不出现明文 Key。图像、视频生成类模型会排除在列表外，因为 DSH 当前只驱动对话模型。

核心功能¶

实时模型列表¶

有 Key 后，插件带 Key 请求 https://api.teamorouter.com/v1/models，约 每 6 小时 同步一次，新模型可在不升级插件的情况下出现在选择器里。

未配置 Key 时，选择器会显示一份短 starter list（如 Claude Sonnet 5.5、Claude Opus 5.5、GPT-6 Sol、DeepSeek V4 Pro / Flash、Gemini 3.8 Flash 等），便于先看到 Provider；存入 Key 后通常在约一分钟内由完整列表替换。无 Key 期间插件每分钟只检查本地凭据存储，不会向外发送列表请求。

与 DSH 的集成方式¶

对话请求由 DSH 的 llm-pi-ai 发往 {baseURL}/chat/completions，并带请求头 X-Client-Source: dsh-teamorouter（用于 TeamoRouter 统计经本插件的用量，不含用户数据）。列表请求使用 User-Agent dsh-teamorouter/<version>。README 写明除上述外无其他遥测。

可选配置¶

可在 Profile 的 cordis.patch.yml 中覆盖（均为可选）：

列表中未标注上下文长度的模型，插件会按 200K 上下文、32K 输出上限处理；id 以 [1M] 结尾的按 1M 上下文处理。部分 Claude、GPT-5/6、Gemini、Grok 4、Kimi K3 及较大 Qwen、Doubao 等会标记为支持图片输入。

计费说明¶

TeamoRouter 为按量付费、无订阅；README 指向 teamorouter.com/models 查看各模型价格，充值门槛等信息以官网为准。

安装与启用¶

DSH 生态里插件通过 CLI 挂到 Profile。Web 交互场景下，官方安装命令如下：

dsh plugin --profile web add github:2867297362mjb-sketch/dsh-teamorouter

安装后重启 dsh web，或依赖 dsh-hmr 自动重载 Profile。

安全与权限：插件随当前 dsh 进程权限运行；安装前建议在 GitHub 上查看源码与 LICENSE。社区目录（SkillHub）为独立站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系，不等同于官方应用商店。

配置密钥¶

1. 在 teamorouter.com/dashboard 创建 API Key（以 sk-teamo- 开头）。
2. 以引用名 TEAMOROUTER_API_KEY 保存，任选其一：
   - Settings → Models → TeamoRouter，在 API key 字段粘贴；
   - 启动前导出环境变量后启动 Web：

export TEAMOROUTER_API_KEY=sk-teamo-...
dsh web

典型用法¶

Web 端选模型对话¶

完成安装与密钥配置后，在 DSH 模型选择器里选择 teamorouter 下的具体模型即可；流式输出、工具调用等能力与使用该适配器的其他 OpenAI 兼容路由一致。

Headless Profile¶

插件自带的 bundle patch 会在首次启动时带上 starter 路由。可在 $DSH_HOME/profiles/headless/cordis.patch.yml 中指定默认模型，例如：

- id: agent-default-model
  config:
    provider: teamorouter
    model: claude-sonnet-5-5

Headless 不读交互式凭据存储，需在环境中传入 Key：

TEAMOROUTER_API_KEY=sk-teamo-... dsh --profile headless "summarize README.md"

首次运行可使用 starter 模型；后台通常会保存完整模型列表，往往第二次运行起即可选用列表中的任意模型。

若 headless 的 cordis.patch.yml 已声明其他 llm-pi-ai Provider，DSH 的 patch 层为替换而非合并，会盖掉插件自带的 starter 路由。可先导出 TEAMOROUTER_API_KEY，用该 Profile 里已能工作的模型跑过一次任务，插件会在运行期间把 teamorouter 加到现有 Provider 旁，再改默认模型即可。dsh web 不受影响：服务运行中也可添加路由。

卸载¶

dsh plugin --profile web remove dsh-teamorouter

卸载后 Settings → Models 里可能仍保留 teamorouter 路由条目，需手动删除；曾使用该路由的会话在条目存在期间仍可继续工作。

适用场景与注意¶

• 适合：希望在 DSH 里用单一 TeamoRouter 账号统一访问多厂商对话模型，并减少手工维护模型列表的工作。
• 不适合：依赖 DSH 直接对接某家原厂专用 API、且不愿经过第三方聚合网关的场景——需自行评估 TeamoRouter 的服务条款与数据路径。
• 开发依赖：package.json 要求 Node >=20，并声明与 @deepseek-ai/cordis、@deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai、@deepseek-ai/dsh-settings 等 peer 版本范围；本地开发可运行 npm test。

结尾¶

dsh-teamorouter 把 TeamoRouter 的 OpenAI 兼容面接到 DSH 的 llm-pi-ai 上：一把 TEAMOROUTER_API_KEY、一条 teamorouter 路由，配合定时同步的 /v1/models 列表，把多模型选型收拢到 DSH 原有交互与 headless 流程里。

• 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/2867297362mjb-sketch/dsh-teamorouter
• 源码与完整说明：https://github.com/2867297362mjb-sketch/dsh-teamorouter