dsh-frame
把自己这台机器上的开销摊开看：每次模型请求吃进去多少 token、system prompt 和工具表各占多少、离上下文压缩还有多远。读会话日志，不调模型，不往 system prompt 写一个字。Frame: what a session actually costs.
插件会安装到这里；不确定时保持 web。
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:7gzgn/dsh-frame#2cd31e2e6203048dbcf9d4ff374d75e1a09c942dFrame 以 dsh-frame 发布，当前版本为 0.1.0。Plugin Hub 会校验它的 manifest，并保存精确安装来源，便于复现安装结果。
看清一场对话到底吃了多少。给 DSH（DeepSeek Harness） 加一个工具 frame，
一次调用就报出这一场的请求次数、上下文体积、累计 token、估算花费，以及离自动压缩还有多远。
它不调模型、不联网、不往 system prompt 写一个字。 全部数字来自本地会话日志。
| 问题 | 怎么来的 |
|---|---|
| 这一场模型请求了多少次？ | 数会话日志里的 step/start（不是 request/header——那个只在表头变化时写） |
| system prompt 与工具表各占多少？ | 取最新一条 system/message 的字符数；工具表按 request/header 里的 schema 序列化长度 |
| 最后一步吃进去多少？ | system + 工具表 + 累积历史，逐 step 累加 |
| 累计多少 token、多少钱？ | 每次请求的输入字符 ÷ 2 估算 token；乘一个可配的单价（默认 0.054 元/百万） |
| 离压缩还有多远？ | 上下文压力 = 当前 token / contextWindow，压缩在 80% 触发、压完保留 16% |
装好之后直接调：
frame # 最近改动的那个会话
frame session=<日志路径> # 指定会话
frame pricePerMillion=0.5 # 换一个单价口径
输出长这样：
📐 这一场的开销
· 模型请求 330 次 / 45 轮
· system prompt 9,096 字符
· 工具表 98,950 字符 / 121 个工具
· 最后一次请求输入 755,428 字符（约 377,714 token）
· 累计输入约 76,413,754 token → 估算 4.126 元（按 0.054 元/百万）
· 上下文压力 36.0%（窗口 1,048,576 token，压缩在 80% 触发、压后留 16%）
· 离压缩还差 2.2 倍
# 1. 链接进 profile
New-Item -ItemType Junction -Path "$env:USERPROFILE\.dsh\profiles\desktop\node_modules\dsh-frame" -Target <本仓库路径>
# 2. profile 的 package.json 里 dependencies 加 "dsh-frame": "link:<本仓库路径>"
# 3. 同文件 dsh.profile.bundles 数组里加 "dsh-frame"
# 4. 重启宿主
delegationDepth 为 0 的主会话」。subagent / fork 出来的子会话会被跳过——否则刚跑完一个子 agent，"最近"就会指到它身上。要指定会话就传 session=<路径>。pricePerMillion。zstdDecompressSync 只解第一帧（只有 187 字节），本插件按 magic 28 B5 2F FD 切帧逐段解压。request/header：这个事件只在配置或工具集变化时写，所以它能反映"装/卸插件之后"的真实数量；但如果本次会话从头到尾没变过工具集，那条记录会是很早的。node test/smoke.mjs # 拿最近一个真实会话跑一遍，验证数字与结构
DSH_FRAME_DEBUG=1 # 打开探针日志（apply 进入 / register 结果）
MIT