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Sub2api Provider — DeepSeek Harness 插件(DSH Plugin)
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dsh-sub2api-provider

Sub2api Provider

Sub2API 作为 DeepSeek Harness 的第三方提供商,支持关闭/低/高/最大思考力度。

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:lldwb/dsh-sub2api-provider#f946f54c26df49c557cc3d605c565f1860550060
README兼容性版本

兼容性与来源证明

Sub2api Provider 以 dsh-sub2api-provider 发布,当前版本为 1.0.0。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。

DSH 兼容范围
*
运行环境
any
发布来源
github
Registry 更新时间
2026/10/2

版本

1.0.0stable
2026/10/2

相关插件

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最新版
1.0.0
DSH
*
HMR
重启进程
Tree shaking
未声明可安全裁剪
解包体积
未提供
文件数
未提供
Surface
any
许可证
MIT
发布源
github
GitHub
★ 1
周下载
0
最近提交
2026/10/11
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README

dsh-sub2api-provider

把 Sub2API 注册为 DeepSeek Harness (dsh) 的第三方提供商,并支持 Off / Low / High / Max 思考强度。

本仓库是一个 dsh bundle(配置型插件):它通过 profile 的 Cordis patch 层,把 sub2api 这条路由写进 dsh 随附的 @deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai 适配器。

为什么是配置而不是适配器代码:在 dsh 里,Anthropic Messages 的协议实现由随附的 dsh-llm-pi-ai 提供,"第三方提供商"本身是配置。自己再写一个适配器会重复实现流式解析、工具调用、思考块与图片处理,且更容易出错。这里沿用官方适配器,只补上提供商定义。

安装

需要 dsh 桌面版,且 plugin_manager 可用。

// 让 agent 执行(或手动在 dsh 中安装该目录):
plugin_manager { "action": "install_bundle", "target": "E:\\dsh-plugins\\dsh-sub2api-provider" }

安装后重启 dsh(替换已安装包需要重启才会加载新的 JS 模块代际;纯新增 bundle 通常走 HMR 生效)。

装好后打开 设置 → 模型,Sub2API 会作为第三方提供商出现,可直接编辑。

配置

在 provider 配置里改这几项:

字段说明
baseURL你的 Sub2API(或任何 Anthropic Messages 兼容)端点。仓库里的默认值是我自己的网关,请改成你的。
apiKeyEnv凭据引用名,默认 SUB2API_API_KEY。密钥不存在配置文件里,而是存在 dsh 凭据存储中;也可以在「设置 → 模型」里填入。
models该路由对外提供的模型清单。每个条目支持 contextWindow、maxTokens、input、reasoningEfforts。

api 固定为 anthropic-messages。

思考强度

reasoningEfforts 的键是选择器公布的档位,值是发给网关的 effort 拼写:

选择实际发送
Offthinking: { type: "disabled" }
Low / High / Maxthinking: { type: "adaptive" } + output_config: { effort: "low" / "high" / "max" }

为什么走 effort 而不是 budget

anthropic-messages 默认走 budget 路径(thinking.budget_tokens)。实测本类网关不执行 budget:

请求 budget_tokens实际思考量
12810038 字符(约 2500 token)
102420123 字符
2000018769 字符

budget_tokens: 128 仍产出约 2500 token 思考,说明它只当开关用。而且在 budget 路径下,pi-ai 会把 max/xhigh 并入 high,两者发出的字节完全相同——那样 Max 会是个假档位。

因此这里用 compat.forceAdaptiveThinking: true 切到 effort 语义,档位名会原样进入 output_config.effort,Max 才真正独立。GLM 上实测到单调递增:low 9353 → high 10364 → max 12137 字符。

off 需要按模型取舍

glm-5.3-flash 对 thinking.type=disabled 返回 HTTP 400(deepseek-flash 正常返回 200)。pi-ai 的规则是:

  • 声明 off → 选中时发送 disabled
  • 不声明 off → 完全不发送 thinking 参数

所以 glm-5.3-flash 故意不声明 off:它少一个 Off 档位,而不是多一个一点就报错的档位。若你的网关接受 disabled,给它补上 off: 即可。

模型发现

路由不在 pi-ai 已安装目录里时,dsh 会向端点询问可用模型,供「设置 → 模型」采纳:

GET {baseURL}/v1/models?limit=1000     (x-api-key + anthropic-version)

baseURL 带不带结尾 /v1 都可以。发现结果只是候选,不会自动写入配置——需要你在界面上确认采纳。

已知限制

  • 配置整块替换:Cordis 的 id 定向 patch 会替换该行的整个 config,不做深合并。如果你自己的 cordis.patch.yml 里也有 llm-pi-ai 行,它层级更高,会整体覆盖本 bundle 的配置。此时请把 provider 写进你自己的那一行,或删掉自己的行交给本 bundle 管。
  • 同理,本 bundle 会替换 llm-pi-ai 行的全部 provider。若你还要在这条适配器上跑别的提供商,请把它们一并写进同一份 providers。
  • 提供商目录不校验远端是否真的接受某个模型,实际调用仍可能失败。

许可

MIT