dsh-smart-router · DSH 智能路由插件

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为什么做这个插件

2026 年 8 月，DeepSeek V4 系列全面涨价并启用峰谷定价。Flash 的 output 价格从 ¥2 翻倍到 ¥4.5（高峰 ¥9），Pro 更是涨了 3–5 倍。我的月账单从 ¥120 飙到了 ¥700+。

我开始疯狂寻找替代方案。OpenCode Go 号称"低价订阅"，实际上是把官方价格原样卖给你，还限了量；MiMo-V2.5 便宜但写代码力不从心；GLM-5.1 和 Kimi K3 的定价比 Flash 还贵。订阅计划也研究了个遍——小米的 Token Plan Pro 覆盖得了用量但性能过不了自己那关，智谱的 Coding Plan 额度太紧，Google AI Pro 和 ChatGPT 订阅都不提供 API。

算来算去，没有任何一个方案能同时满足"性能不降、价格可接受"。

887M tokens/月，80% 是缓存命中的 input——这是我用 DS Flash 积累下来的用量结构。调价后 output 涨价才是费用暴涨的主因，而 output 里一大半是 thinking tokens，又不能完全关掉。

最后我想明白了：与其找一个便宜的模型来替代，不如让同一个系统在不同任务上调用不同的模型。 简单的文件操作、格式化、问答交给便宜模型；需要真正推理、复杂编码的时候再上 Flash。按需分配，而不是一刀切。

这就是 dsh-smart-router 的由来。它不是什么高大上的架构创新，只是一个被涨价逼出来的实用工具：根据任务复杂度自动路由到最合适的模型，让你在能力和成本之间找到属于自己的平衡点。

如果你也被 AI API 的账单刺痛过，希望这个小工具能帮你省下一些钱。

它解决什么问题

• 性能分层：困难任务（架构/重构/疑难调试）交给强模型，简单任务（闲聊/收尾/小改动）交给便宜快速的模型，一般任务走中间档——像 cc-switch 为 Claude Code 配置「主模型 / 快速模型 / 视觉模型」那样，为 DSH 配置三档能力。
• 视觉能力：很多人会额外装视觉插件给 DSH 看图。本插件把视觉路由整合进路由器：消息里带图 → 自动走视觉档模型；纯文本 → 按难度走三档。开箱即用，默认内置免费匿名视觉模型（OVHcloud Qwen2.5-VL-72B-Instruct，无需 Key），也可换成你自己配置的任何视觉模型。
• 缓存友好：建议三档选同一供应商的同一系列（如同一家的 pro / flash 版），前缀缓存命中率更高、更省钱（设置页内置提示）。

安装

dsh plugin --profile web add dsh-smart-router

重启 dsh web 后：

1. 打开 设置 → 智能路由：为 困难 / 一般 / 简单 / 视觉 四行各选一个模型（下拉里就是你已配置的模型，视觉行只列支持图片的模型）。
2. 回到会话，点右下角模型选择器，选 Smart Router（自动路由）。
3. 直接开聊：分类器自动分流，每个请求都会路由到对应档位的模型。

不配置任何档位也能用：请求会回退到你的默认模型（fail-open，绝不静默失败）。

工作原理

你选择虚拟模型「smart」（声明 text+image，DSH 图片准入直接放行）
        │
        ▼
SmartRouterAdapter.stream(请求)
        │
        ├─ 消息含图？ ──→ 视觉侧车（默认 replace 模式）：
        │       图块分割 → 视觉模型返回结构化证据（摘要/OCR/版面）
        │       → 替换回文本（按附件缓存 1h）→ 继续走下方难度分类
        │       （visionMode=route 时：整段路由到视觉档，旧行为）
        │
        └─ 纯文本：难度分类 ──→ hard → 困难档
             （启发式默认 / LLM 可选）──→ normal → 一般档
                                  └─→ easy → 简单档
        │
        ▼
   ctx.llm.prepareCall({provider, model}).stream(请求)  ← 透传 DSH 流式协议
        │
        └─ 档位缺失 → 困难→一般→简单→默认模型 阶梯回退；全部失败才报错

• 路由在 LLM 适配器层完成（参考 llm-adaptive / dsh-vision-mix 的架构）：注册虚拟 provider，stream() 内按请求内容决策后经 prepareCall().stream() 转发，不修改宿主源码，与其它视觉插件互不冲突。
• 分类器两种模式：启发式（默认，零成本零延迟，关键词 + 代码量 + 文件引用数评分）；LLM（更准，复用简单档模型做一次小调用，带 120s 缓存）。
• 视觉模型只做辅助：图片被分割出去，由视觉模型返回结构化证据（参考 modlens / dsh-tool-vision 的 evidence 方案：摘要 + OCR 全文 + 版面阅读顺序 + 实体 + 主色调 + 不确定项），替换回原图块位置后再由三级难度模型作答；证据按附件 id 缓存（默认 1 小时），分析失败时图块降级为占位文本，请求不中断。
• 视觉准入：虚拟模型声明 inputModalities: ['text', 'image']，DSH 的图片预检（MODEL_DOES_NOT_SUPPORT_IMAGES）直接放行——不需要打宿主补丁（对比 dsh-easyvision 的 patch 方案）。

设置说明（设置 → 智能路由）

设置	说明
启用路由	关闭后请求直接走默认模型
分类方式	heuristic 启发式（默认） / llm LLM 分类
困难 / 一般 / 简单	各档 { 提供方, 模型, 思考档位 }，留空 = 未配置（阶梯回退）
视觉	默认 ovh-vision / Qwen2.5-VL-72B-Instruct（免费匿名）；可换任何自配视觉模型
视觉处理方式	replace 结构化替换（默认，图块→证据文本→难度分类） / route 整段路由到视觉模型
默认回退	留空 = 会话当前默认模型
LLM 分类器	可选，默认复用简单档模型

思考强度（推理）两级层级：对话框模型选择器上的思考强度（Off / High）是总开关：

• Off：所有难度等级都不使用思考模式（关闭 extended thinking）
• High：各难度等级使用上方配置的推理强度（如 hardEffort=high、normalEffort=max 等）

设置页各档模型区域会显示此提示。

手写配置（~/.dsh/profiles/web/settings.yaml 或 profile 的 settings 提供方）：

smart-router:
  enabled: true
  classifier: heuristic        # heuristic | llm
  hardProvider: deepseek-official
  hardModel: deepseek-v4-pro
  normalProvider: deepseek-official
  normalModel: deepseek-chat
  easyProvider: deepseek-official
  easyModel: deepseek-flash
  visionProvider: zhipu-vision # 免费额度，需在 设置→模型 填入 GLM_API_KEY
  visionModel: glm-4v-flash
  visionMode: replace          # replace（结构化替换，默认）| route（整段路由）
  visionCacheTtl: 3600         # 视觉证据缓存秒数，0 = 关闭
  visionFallbacks: []
  fallbackProvider: ''
  fallbackModel: ''

安装时插件会幂等 seed 两条免费视觉路由到 llm-pi-ai（只补缺失键、绝不覆盖你的配置）：

路由	模型	成本
ovh-vision	OVHcloud Qwen2.5-VL-72B-Instruct（匿名端点）	免费，无需 Key（约 2 次/分/IP）
zhipu-vision	智谱 GLM-4V-Flash	免费额度，需在设置页填 GLM_API_KEY

视觉默认值开箱即用；需要更稳定/更强的视觉时，把视觉行换成你已配置的模型即可。

与其它视觉插件共存

本插件只在「会话模型 = smart」时参与路由，不接管任何现有 provider 路由，也不改动宿主； 其它视觉插件（modlens、dsh-vision-router 等）可同时安装、互不影响。

开发与测试

npm test          # node --test tests/（80 个用例：分类器/路由链/视觉侧车/schema/配置 API/seed 幂等）

本地挂载调试：

dsh plugin --profile web add C:\Users\...\dsh-smart-router   # 目录安装
dsh --profile web --dump-config | grep smart-router          # 确认已挂载

鸣谢（References）

本项目实际参考了以下开源项目与 DSH 内部机制，在此致谢：

项目	参考点
farion1231/cc-switch	分级模型配置的产品形态（Claude Code 四档：主/快速/思考/视觉）
dylan121322/llm-adaptive	adapter 级路由架构：registerAdapter + prepareCall().stream() 透传；LLM 分类器判定标准
BruceLanLan/dsh-tier-router	档位配置 schema 与阶梯回退、失败升级的取舍
haiziyao/dsh-vision-mix	在 adapter 层声明 inputModalities: ['text','image'] 通过 DSH 图片准入（零宿主补丁）
liustack/modlens	结构化视觉证据方案：summary/OCR/layout/semantics/visual/uncertainty 模板与「vision parsing engine」提示词（源码级参考）
gloryxpnv/dsh-tool-vision	同款结构化 JSON 证据模板；vision-bridge 图块→描述文本替换、失败保持宿主行为的模式
ysr666/dsh-vision-router	免费视觉链方案：OVHcloud 匿名端点（免 Key）；图片准入机制分析；按图内容缓存
s3yf1337/dsh-easyvision	用 resolveModelInfo().inputModalities 判读模型视觉能力的模式
akqwpeter-prog/dsh-media-skills	向 llm-pi-ai 幂等 seed 免费视觉路由（zhipu-vision）的模式
DeepSeek Harness 内部	dsh-llm（LlmAdapter/llm 服务/prepareCall 契约）、dsh-settings（installSettingsSection）、dsh-agent-loop（agent/request 瀑布）、dsh-client-modules（客户端 bundle 契约）

许可证

MIT