前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）里同时配置多家模型供应商之后，日常问题往往不是「没有模型可选」，而是各家状态一直在变：限流、额度耗尽、免费渠道下线，或当前请求带了图片而链上某个模型并不支持视觉。若每次都在设置里手工换 provider，对话会反复被打断。
dsh-model-pool 由社区维护者 pure-cow-horse 发布，归类为模型推理类 DSH 插件。它把「各家有什么模型、通不通」收进面板，用命名方案排好有序链路，再注册虚拟 provider ModelPool，在请求发起时按链自动顺延。你选一个方案或 Auto，不必在每次失败时再点选具体渠道。
社区插件目录见 SkillHub 条目；源码与说明在 GitHub 仓库。DSH 生态主张「一切皆插件」，该目录站与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。
这是什么¶
插件在 README 中的定位是：探测各供应商上游目录、用最小请求验证是否真能应答，把可用条目串成多套命名故障转移方案，由虚拟 ModelPool provider 在请求时执行。
当前 package.json 版本为 0.1.1，许可证 MIT。与 dsh-llm-fallbacks 或 JiahaoXxX/dsh-model-pool 并非 fork，状态文件为 model-pool.json，profile 行 id 为 dsh-model-pool；若与同类「降级链」插件同时启用，可能重复切换，资料建议只保留其一。
核心能力¶
下面按面板与运行时两条线说明，均摘自项目 README。
面板：看清、编排、记账¶
| 你在面板里做的事 | 插件在背后做的事 |
|---|---|
| 看清各家有哪些模型、通不通 | 合并三类来源，探测与最小请求测试，可一键拉上游全量目录 |
| 决定按什么顺序使用 | 多命名方案 + 有序链，拖拽排序，内置三种排序策略 |
| 出事时自动往下试 | 虚拟 provider ModelPool：发起级顺延、冷却、指数退避、多模态避障 |
模型列表 合并以下来源的模型（按 provider 去重后并集）：
llm-pi-ai.providers里静态配置的模型；- 运行时经
registerAdapter注册的渠道（如 WorkBuddy、Qoder、Trae 等对接插件）； - 本地 catalog 缓存（如
.workbuddy-catalog.json、.qoder-catalog.qoder-cn.json等）。
支持按供应商分组、搜索筛选、单行或整组「测」、组头「拉上游」同步 GET {baseURL}/models 全量目录。「接入选中」会把勾选结果整体替换写回 llm-pi-ai.providers.<供应商>.models；「禁用」会把渠道定义暂存到 model-pool.json 的 disabledProviders，并从宿主配置中移除，对话侧模型列表不再出现该供应商。
方案与链路 可建多个命名方案并激活其一；支持勾选追加、由勾选新建方案，以及同档聚类、延迟优先、免费优先三种内置排序整体替换当前链。可「测试当前链路」只测激活方案上的条目。方案级可设上下文窗口覆盖、思考强度；链上支持拖拽与单项移除。
用量统计 按日 × 来源 × 渠道 × 模型记录 token，合并池内拦截的 usage 与会话日志回放；可区分池子与直连来源，并导出带 BOM 的 CSV。
运行时：ModelPool 故障转移¶
模型选择器里，Auto 跟随当前激活方案；每个方案也可作为独立虚拟模型（id 即方案名）。
- 发起级顺延：按链顺序尝试；连接阶段失败则进入冷却并跳下一条。触发切换的失败码包括
AUTH、QUOTA、RATE_LIMIT、SERVER、TIMEOUT、TRANSPORT、EMPTY_RESPONSE。 - 冷却与退避：默认基准冷却 60 秒（面板可调
cooldownMs，范围 5 秒–1 小时）；连续失败按 2 的幂退避，上限默认 500 秒（maxBackoffMs）；成功后重置连续失败计数。 - 多模态避障：请求含图片时跳过不支持视觉的纯文本模型，不计失败、不入冷却。
- 诊断：面板可查看每次 attempt 的上游状态与耗时；
GET /api/model-pool/current带出cooling、routeConflicts等。
插件向本机暴露 13 条 /api/model-pool/ 接口，供同源面板调用；写操作仅接受 POST，跨域拒绝。
安装与启用¶
前置条件：DSH 中已配置至少一个模型供应商（llm-pi-ai.providers），或通过对接插件在运行时注册渠道。官方 @deepseek-ai/* 包在 peerDependencies 中由宿主提供，无需单独安装。
从 GitHub 安装（README 推荐方式）：
dsh plugin --profile desktop add github:pure-cow-horse/dsh-model-pool
安装完成后重启 DSH。桌面版使用 --profile desktop，Web 版将 profile 换成 web。
开发时也可从本地目录安装，例如：
dsh plugin --profile desktop add file:C:/path/to/dsh-model-pool
或编辑 ~/.dsh/profiles/<profile>/package.json 增加 file: 依赖并在 dsh.profile.bundles 中加入 dsh-model-pool，再执行 pnpm install 后重启。
典型用法¶
- 在 DSH 中配置好各供应商的 baseURL、密钥与基础模型列表（或依赖 Qoder / Trae / WorkBuddy 等插件注册渠道）。
- 打开左侧「模型池」、设置页「模型池」或主区
model-pool面板，在 模型列表 对各供应商执行「测试全部」或「拉上游」，勾选需要接入的模型并点「接入选中」（写配置前会自动备份）。 - 切换到 方案与链路，勾选模型加入当前方案或新建方案（如「纯 deepseek」「代码主力」），拖拽排序或使用内置排序策略，激活要用的方案。
- 在对话模型选择器中选
ModelPool的Auto，或选某个方案对应的虚拟模型；发送请求后由链自动顺延，输入框会显示实际命中的「供应商 / 模型 · 档位」。 - 需要核对消耗时，在 用量统计 切换来源筛选并导出 CSV；若链路因限流频繁冷却，可在方案页调整
cooldownMs/maxBackoffMs，或使用「清空冷却」恢复。
状态与探测结果主要落在 profile 目录下的 model-pool.json、model-pool-probe.json；用量按日写入 ~/.dsh/model-pool/usage/YYYY-MM-DD.json（保留 180 天）。插件默认不修改 llm-pi-ai，除非你在面板主动「接入选中」或「禁用」供应商。
适用场景与注意¶
适合：已在 DSH 里对接多家 API 或 IDE 桥接渠道，希望用一套命名方案统一 failover，并要在面板里看清上游目录与连通性、记录 token 去向的开发者。
注意：
- 插件以当前 DSH 进程的权限运行，安装前请自行查看仓库源码与 MIT 许可证，确认与本地合规要求一致。
- 与
dsh-llm-fallbacks等同类降级链插件勿叠用，避免同一请求被切两次。 - 选中
ModelPool时，输入框模型名区域为 DSH 的single槽位（本插件priority: -2），宿主自带模型徽章与部分连接类插件胶囊不会同时显示，属单槽位取舍。
维护方在仓库内提供回归探针，可通过 node probes/run-all.mjs 或 pnpm run probe 在本地跑完全部探针（README 记载当前 21 个探针、264 条断言）。
结尾¶
dsh-model-pool 把「多供应商、多模型、状态变幻」收敛为：面板里探测与编链，请求时由 ModelPool 按方案自动换人，并附带用量与诊断能力。需要安装命令、接口表与数据文件说明时，以 README 为准。
- 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/pure-cow-horse/dsh-model-pool
- GitHub：https://github.com/pure-cow-horse/dsh-model-pool
