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dsh-token-optima

Token Optima

DeepSeek Harness 的深度上下文分析:64-token 缓存块建模、缓存失效事件、推理生命周期、细粒度来源归因。

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:Boris-boomer/dsh-token-optima#8546b09f094713984f11c6786a9e84b446899987
README兼容性版本

兼容性与来源证明

Token Optima 以 dsh-token-optima 发布,当前版本为 0.5.0。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
web
发布来源
github
Registry 更新时间
2026/10/21

版本

0.5.0stable
2026/10/21
0.4.0stable
2026/10/20

相关插件

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最新版
0.5.0
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
web
许可证
MIT
发布源
github
GitHub
★ 0
周下载
0
最近提交
2026/10/21
查看源码 ↗
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相关插件

继续浏览 memory-context 分类下经过校验的插件。

Experimental Session Search@deepseek-ai/dsh-experimental-session-search为 Agents 提供搜索和读取当前工作区早期会话的工具。Hindsight Coding Agents@vectorize-io/hindsight-coding-agents面向编程代理的仅反思式 Hindsight 长期记忆(可插拔支持多种运行框架:opencode、……),自动在后台导入(无需设置 CLI)。Contextdsh-context用于上下文洞察和管理的 DeepSeek Harness 插件,提供上下文仪表板和上下文命令,帮助了解上下文的构成及其演变过程。Mnemondsh-mnemon面向 DeepSeek Harness 的可组合、基于视图的上下文。开箱即用的可插拔来源与策略、分层记忆和自我演进技能。

README

dsh-token-optima

隐私与安全声明

  • 无网络请求:本插件不主动向任何外部服务器发送数据。所有计算与统计完全在本地完成。
  • 无遥测:不包含任何埋点或遥测代码。
  • 数据最小化:不存储 prompt 原文、reasoning 原文或工具结果原文,仅在内存中保留哈希用于对比。
  • 调试隔离:全局调试对象 window.__tokenOptimaDebug 默认关闭,需显式修改配置开启。
  • 文件写入:仅在 ~/.dsh/token-optima/ 目录下写入接口健康诊断文件,且失败时不阻塞主流程。

DeepSeek Harness 的深度 Token 监测插件。挂在 DSH 的 Cordis 插件框架上, 通过 64 token 块级缓存模型 + 14 类归因,让你看清每一轮请求的 token 去向、缓存命中情况、以及真实花费。

它不是计费工具,也不是压缩器。它只回答一个问题:这轮请求的 token 到底花在哪了,缓存帮你省了多少钱。

核心能力

  1. 14 类 Token 归因 底层是坐标模型 (source, cache_status, direction, is_reasoning)。 数据来源分三档:实测(API 真值)、推断、估算。

  2. 真实费用核算与缓存 ROI(支持峰谷计价) 接入 DeepSeek 官方费率,实时计算每轮对话的总花费以及缓存为你省下的金额。 自动识别高峰/空闲时段(北京时间工作日 9-12、14-18 为高峰),并支持历史累计统计。

  3. 64 token 块级缓存建模 按官方 64 token 存储单元切分前缀,追踪命中与未命中。 支持识别:前缀断裂、上下文被压缩、surface 中间被替换。

  4. 智能失效归因 当缓存被破坏时,自动定位导致破坏的来源(如:tool_result、assistant_msg), 直接告诉你“是谁弄废了缓存”。

  5. 多会话与历史分析 支持在面板内切换不同会话,查看全盘的历史轮次明细(每轮花费/省下金额/命中率)。

  6. 现代化 UI 与图表 采用全新的深/浅色主题设计,内置带交互的环形构成图与趋势图,数据细节尽收眼底。

安装

在 DSH profile 的 package.json 里加:

"dependencies": {
  "dsh-token-optima": "link:<插件绝对路径>"
},
"dsh": {
  "profile": {
    "bundles": [
      ...,
      "dsh-token-optima"
    ]
  }
}

然后:

cd <profile 目录>
pnpm install

完全退出 DSH(托盘也要退)再启动。

启用精确 Tokenizer(可选)

插件默认使用字符加权算法(~80-90% 准确率)估算 Token 数量。如果想让 Token 归因达到 100% 精确(标记为 exact),可以手动加载 DeepSeek 的词表文件:

第一步:下载词表文件

从 HuggingFace 下载两个配置文件(总计约 7.8 MB),放入 ~/.dsh/ 目录:

  • https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3/resolve/main/tokenizer.json
  • https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3/resolve/main/tokenizer_config.json

第二步:设置环境变量

需要让 DSH 进程能读取到这两个文件的绝对路径。请根据你的操作系统设置:

Windows (PowerShell):

注意:如果你通过托盘或快捷方式启动 DSH,请使用下面的命令将变量写入“用户环境变量”,设置后需完全重启 DSH。

[Environment]::SetEnvironmentVariable('DSH_TOKENIZER_JSON', "$env:USERPROFILE\.dsh\tokenizer.json", 'User')
[Environment]::SetEnvironmentVariable('DSH_TOKENIZER_CONFIG', "$env:USERPROFILE\.dsh\tokenizer_config.json", 'User')

macOS / Linux: 将以下内容添加到 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 中:

export DSH_TOKENIZER_JSON="$HOME/.dsh/tokenizer.json"
export DSH_TOKENIZER_CONFIG="$HOME/.dsh/tokenizer_config.json"

第三步:验证

重启 DSH 并打开面板。如果面板底部的状态栏显示 tokenizer: hf:... (exact),即代表加载成功。

开发

pnpm install
pnpm typecheck   # 类型检查
pnpm test        # 运行 Vitest 测试
pnpm build       # 生成 lib/index.mjs、lib/client.js 和 d.ts 声明文件

License

MIT