dsh-better-price

Name: dsh-better-price
Availability: InStock
Author: Fantasality

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Introduction

DeepSeek Harness 插件：使用第三方 DeepSeek / 其他模型 API（中转站、代理等）时，对话底部统计栏的「本轮金额」仍按 DeepSeek 官方价格估算。本插件按真实中转价重算本轮消耗，并以红底蓝字显示「更正本轮消耗」，与官方估算并排展示、一目了然。

DeepSeek 官方插件（dsh-balance）用内置官方档 { 输入 ¥3/M · 缓存命中 ¥0.1/M · 输出 ¥9/M } 估算本轮费用；
经由第三方中转站调用时，实际费率与官方价差异很大（例如 deepseek-v4-flash 中转价仅约输入 ¥7.2/M / 输出 ¥14.4/M，而 R1 推理模型的输出价可达数十元/M）；
本插件自动拉取（或手动设置）真实价格并缓存，按与官方相同的 token 用量口径重算，让花费一目了然。

红底蓝字「更正本轮消耗 ¥X」芯片：渲染在对话底部统计栏（conversation.composer.dock），紧跟在官方「本轮 ¥」之后；悬停查看价格明细与来源。
价格来源（自动模式按序尝试）：
1. 模型级覆盖（手动指定某模型的真实价，最优先）；
2. 中转站价格表：支持两类公开端点——
  - new-api 系（one-api/new-api 中转站通用）：GET {base}/api/pricing，按官方换算公式 base = model_ratio × 2 × group_ratio 折算为 ¥/百万 token；
  - OpenRouter：GET {base}/api/v1/models，按 pricing.prompt/completion（USD）折算为 ¥/百万 token；
3. 手动设置（¥/百万 token：输入 / 缓存命中 / 缓存写入 / 输出）；
4. DeepSeek 官方价兜底。
价格缓存：localStorage 持久化，默认 24 小时（可配置）；过期后自动后台刷新，失败时沿用旧缓存并在提示中注明。
内置默认价格源（已验证公开可访问）：
- AIGCBEST（国内 new-api 中转）：https://api.aigcbest.top
- OpenRouter（国际聚合）：https://openrouter.ai
设置页：设置 → 更好的价格计算，可开关、切换自动/手动、编辑手动价与模型级覆盖、增删价格源、调汇率/中转分组/缓存时长、手动刷新与清空缓存。
CORS 兜底：中转站通常不带 CORS 头，host 侧提供 /dsh-better-price/fetch 代理（带超时、响应体上限与 SSRF 防护）。

# 本仓库构建
npm run build          # 组装 lib/client.js
# 在 DSH 会话内：
# dev_inject_plugin D:\path\to\dsh-better-price

把插件目录（或 npm pack 产物）加进 profile 的 bundles 装配路径即可；插件含 lib/index.js（host）与 lib/client.js（client）。

在 profile 的 cordis.patch.yml 增加 loader 条目指向 lib/index.js（与其它 bundle 插件一致）。

npm run build          # 生成 lib/client.js（组装核心 + UI）
npm test               # 核心逻辑单元测试（node --test）

无外部构建工具链（不依赖 DSH 源码 checkout / tsdown）。

token 用量：沿用官方 tokenUsage 投影口径 —— 未命中输入 + 缓存写入按 cacheMiss 价，缓存读取按 cacheHit 价，输出按 output 价；
new-api 换算（参考 new-api 定价换算源码）： base(¥/M) = model_ratio × 2 × group_ratio × usd_cny_rate，output = base × completion_ratio，cacheRead = base × cache_ratio，cacheWrite = base × create_cache_ratio（缺省分别按 0.1 / 1）；按次计费（quota_type=1）模型不参与折算；
OpenRouter：cacheHit 按 prompt × 0.1 近似（该字段未公开），cacheWrite 按全价；
USD→CNY 汇率默认 7.2，可在设置页调整。

MIT