前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）裏做智能體或日常對話，常見做法是逐個配置各家模型的 API：不同 base URL、不同密鑰字段、模型名還要自己維護。模型一上新，往往得改配置或等適配更新。

下面介紹的 dsh-teamorouter 把 TeamoRouter 接到 DSH 內置的 OpenAI 兼容路由上：一把密鑰可在模型選擇器裏使用 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen、Grok、MiniMax 等 TeamoRouter 提供的對話模型；列表通過 GET /v1/models 定期拉取，無需爲每個新模型改插件。

插件由 GitHub 用戶 2867297362mjb-sketch 發佈，歸類爲 模型推理；README 註明維護方與 TeamoRouter 相關（作者就職於 TeamoRouter）。倉庫採用 MIT 許可證，當前 package 版本爲 0.1.0。社區目錄頁：skillhub.cn 插件條目，源碼：github.com/2867297362mjb-sketch/dsh-teamorouter。

這是什麼¶

dsh-teamorouter 是 DSH 的 TeamoRouter Provider 插件：在 llm-pi-ai 適配器裏寫入一條名爲 teamorouter 的路由（api: openai-completions，baseURL: https://api.teamorouter.com/v1），流式、工具、圖片與重試走 DSH 自帶代碼路徑。只動 providers.teamorouter，不會覆蓋你已有的其他 Provider 配置。

密鑰通過引用名 TEAMOROUTER_API_KEY 掛在 DSH 憑據存儲裏，路由配置裏不出現明文 Key。圖像、視頻生成類模型會排除在列表外，因爲 DSH 當前只驅動對話模型。

核心功能¶

實時模型列表¶

有 Key 後，插件帶 Key 請求 https://api.teamorouter.com/v1/models，約 每 6 小時 同步一次，新模型可在不升級插件的情況下出現在選擇器裏。

未配置 Key 時，選擇器會顯示一份短 starter list（如 Claude Sonnet 5.5、Claude Opus 5.5、GPT-6 Sol、DeepSeek V4 Pro / Flash、Gemini 3.8 Flash 等），便於先看到 Provider；存入 Key 後通常在約一分鐘內由完整列表替換。無 Key 期間插件每分鐘只檢查本地憑據存儲，不會向外發送列表請求。

與 DSH 的集成方式¶

對話請求由 DSH 的 llm-pi-ai 發往 {baseURL}/chat/completions，並帶請求頭 X-Client-Source: dsh-teamorouter（用於 TeamoRouter 統計經本插件的用量，不含用戶數據）。列表請求使用 User-Agent dsh-teamorouter/<version>。README 寫明除上述外無其他遙測。

可選配置¶

可在 Profile 的 cordis.patch.yml 中覆蓋（均爲可選）：

列表中未標註上下文長度的模型，插件會按 200K 上下文、32K 輸出上限處理；id 以 [1M] 結尾的按 1M 上下文處理。部分 Claude、GPT-5/6、Gemini、Grok 4、Kimi K3 及較大 Qwen、Doubao 等會標記爲支持圖片輸入。

計費說明¶

TeamoRouter 爲按量付費、無訂閱；README 指向 teamorouter.com/models 查看各模型價格，充值門檻等信息以官網爲準。

安裝與啓用¶

DSH 生態裏插件通過 CLI 掛到 Profile。Web 交互場景下，官方安裝命令如下：

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

安裝後重啓 dsh web，或依賴 dsh-hmr 自動重載 Profile。

安全與權限：插件隨當前 dsh 進程權限運行；安裝前建議在 GitHub 上查看源碼與 LICENSE。社區目錄（SkillHub）爲獨立站點，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係，不等同於官方應用商店。

配置密鑰¶

1. 在 teamorouter.com/dashboard 創建 API Key（以 sk-teamo- 開頭）。
2. 以引用名 TEAMOROUTER_API_KEY 保存，任選其一：
   - Settings → Models → TeamoRouter，在 API key 字段粘貼；
   - 啓動前導出環境變量後啓動 Web：

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

典型用法¶

Web 端選模型對話¶

完成安裝與密鑰配置後，在 DSH 模型選擇器裏選擇 teamorouter 下的具體模型即可；流式輸出、工具調用等能力與使用該適配器的其他 OpenAI 兼容路由一致。

Headless Profile¶

插件自帶的 bundle patch 會在首次啓動時帶上 starter 路由。可在 $DSH_HOME/profiles/headless/cordis.patch.yml 中指定默認模型，例如：

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

Headless 不讀交互式憑據存儲，需在環境中傳入 Key：

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

首次運行可使用 starter 模型；後臺通常會保存完整模型列表，往往第二次運行起即可選用列表中的任意模型。

若 headless 的 cordis.patch.yml 已聲明其他 llm-pi-ai Provider，DSH 的 patch 層爲替換而非合併，會蓋掉插件自帶的 starter 路由。可先導出 TEAMOROUTER_API_KEY，用該 Profile 裏已能工作的模型跑過一次任務，插件會在運行期間把 teamorouter 加到現有 Provider 旁，再改默認模型即可。dsh web 不受影響：服務運行中也可添加路由。

卸載¶

dsh plugin --profile web remove dsh-teamorouter

卸載後 Settings → Models 裏可能仍保留 teamorouter 路由條目，需手動刪除；曾使用該路由的會話在條目存在期間仍可繼續工作。

適用場景與注意¶

• 適合：希望在 DSH 裏用單一 TeamoRouter 賬號統一訪問多廠商對話模型，並減少手工維護模型列表的工作。
• 不適合：依賴 DSH 直接對接某家原廠專用 API、且不願經過第三方聚合網關的場景——需自行評估 TeamoRouter 的服務條款與數據路徑。
• 開發依賴：package.json 要求 Node >=20，並聲明與 @deepseek-ai/cordis、@deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai、@deepseek-ai/dsh-settings 等 peer 版本範圍；本地開發可運行 npm test。

結尾¶

dsh-teamorouter 把 TeamoRouter 的 OpenAI 兼容面接到 DSH 的 llm-pi-ai 上：一把 TEAMOROUTER_API_KEY、一條 teamorouter 路由，配合定時同步的 /v1/models 列表，把多模型選型收攏到 DSH 原有交互與 headless 流程裏。

• 目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/2867297362mjb-sketch/dsh-teamorouter
• 源碼與完整說明：https://github.com/2867297362mjb-sketch/dsh-teamorouter