dsh-cost-estimate

DeepSeek Harness（DSH）插件 —— 回答之前先报价，回答之后看账单。

在 DSH Web 聊天界面里，当你发送一条比较大的问题时，回答开始之前会在聊天流中插入一行内联通知，预估这次回答大概需要多少 token、折合 DeepSeek API 多少钱；回答结束后，同一行自动更新为实际的 token 用量与费用。

与社区已有插件（dsh-session-cost / dsh-token-budget / dsh-usage 等）的关键区别：那些都是事后用 provider 返回的 usage 统计账单；本插件是事前预估——输出长度天然无法精确预测，因此给出区间，并用会话内历史实际值做持续校准。

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✨ 特性

• 事前预估：模型开始生成前，先显示预估的输入 token、输出 token 区间和费用区间
• 事后对账：回答结束（拿到 provider 真实 usage）后，同一行翻转为实际 token 与费用，并展示缓存命中率
• 阈值触发，不刷屏：默认"预估输入 ≥ 8000 token 或预估费用 ≥ ¥0.01"才显示，小问题静默、大问题必提示
• 峰谷计价：内置 DeepSeek 官方价目（deepseek-v4-flash / v4-pro），按当前北京时间自动选择高峰/低谷档位
• 输入侧尽量精确：优先锚定每次请求真实返回的 usage，中间穿插用 CJK 感知的启发式计数兜底
• 输出侧持续校准：用会话内"预估中点 vs 实际输出"的滑动均值校准后续预估，越用越准
• 纯客户端、零侵入：全部计算与渲染在 Web 客户端完成，不向会话日志写入任何自定义事件，装/卸插件不影响已有会话
• 多步回合友好：工具调用循环会标注"多步"，并累计真实费用

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效果示例

发送一个大问题（例如几千字的设计文档评审请求）后：

预估：输入约 9.9K tok · 输出 2.2K–7.3K tok · 费用约 ¥0.0096–¥0.0198（v4-flash）

模型回答结束后，同一行自动翻转为：

实际：输入 9.1K tok · 输出 1.1K tok · 费用 ¥0.02（缓存命中 87% · v4-flash）

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安装

# 从 npm 安装（推荐）
dsh plugin --profile web add dsh-cost-estimate

# 本地开发 / 尝鲜（从源码目录安装）
dsh plugin --profile web add <本目录路径>

安装后重启 dsh web，并在浏览器中强制刷新（Ctrl+Shift+R）以加载新插件。桌面端用户也可以在插件市场搜索 dsh-cost-estimate 一键安装。

注意：DSH 的 dsh plugin 命令依赖 pnpm（npm install -g pnpm）；Windows 上安装路径含空格时请使用无空格的路径（如 junction）避免解析错误。

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配置

cordis.patch.yml 中 config 支持以下键：

键	默认值	说明
minInputTokens	8000	预估输入超过该 token 数才显示
minCostCny	0.01	或预估费用上限超过该元数才显示
defaultModel	deepseek-v4-flash	首次 usage 锚定前的模型回退值
headerTokensEstimate	6000	首次 usage 锚定前，系统提示词 + 工具 schema 的启发式 token 数
defaultCacheHitRatio	0.5	首次 usage 锚定前假定的缓存命中率

示例：

- id: cost-estimate
  name: dsh-cost-estimate
  config:
    minInputTokens: 20000
    minCostCny: 0.05

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定价

内置 DeepSeek 官方定价（¥/百万 token，与 api-docs.deepseek.com 对齐）：

模型	缓存命中输入	未命中输入	输出
deepseek-v4-flash（2026-08-17 前）	¥0.02	¥1	¥2
deepseek-v4-pro（2026-08-17 前）	¥0.025	¥3	¥6
flash · 高峰（北京时间 9-12 / 14-18）	¥0.10	¥3	¥9
flash · 低谷	¥0.05	¥1.5	¥4.5
pro · 高峰	¥0.30	¥9	¥27
pro · 低谷	¥0.15	¥4.5	¥13.5

价格会随官方调价变化；若官方调价，请同步更新 lib/client.js 中的价格常量。

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工作原理

1. 输入 token
   • 优先使用 provider 每次请求真实返回的 usage（inputTokens / cacheReadTokens / cacheWriteTokens）做精确锚定；
   • 中间穿插时用 CJK 感知的启发式计数兜底。注意：DSH 内核自带的 4 字符/token 估算对中文低估约 5 倍，本插件按"中文约 1.2 token/字、英文约 4 字符/token"单独处理；
   • 系统提示词 + 工具 schema 的头部大小在首次锚定后自动推导，无需手工配置。
2. 输出 token（本质不可预测，给区间）
   • 根据问题长度、是否含代码/分析类关键词给出合理区间；
   • 用会话内每一次"预估中点 vs 实际输出"的滑动均值（最近 8 条）计算校准因子，持续修正后续预估。
3. 费用
   • 输入 ×（缓存命中率 × 命中单价 + 未命中率 × 未命中单价）+ 输出 × 输出单价；
   • 缓存命中率优先使用最近一次请求的真实比例；价格表按当前北京时间自动选档（平峰 / 高峰 / 低谷）。

工程取舍

• 纯客户端实现：估算与渲染完全在 Web 客户端（ConversationNodeDefinition + conversation.chat.node 插槽）完成。不向会话日志追加自定义事件——DSH 的持久化回读只认内置事件类型（KNOWN_SESSION_EVENT_TYPES），自定义事件会导致会话重启后无法加载。因此本插件对会话日志零侵入、可安全装卸。
• 一个回合一个上下文：预估行按"回合"（turn）为单位，起始于该回合第一个 step/start（DSH 的 turn/step 编号从 1 开始）。

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精度说明（诚实声明）

• 预估仅供参考，以 DeepSeek 实际扣费为准。
• 输入侧在拿到真实 usage 后是精确的；输出侧是区间估计，会话内校准会持续改善，但不会 100% 准确。
• 费用按当前时段的峰/谷价目与最近观测的缓存命中率估算，实际命中率可能不同。

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路线图

• 事前预估 + 事后对账（Web 聊天内嵌行）
• 峰谷计价、阈值触发、会话内输出校准
• 跨会话校准（本地持久化校准数据）
• CLI / 无头模式支持
• 模型 / 价格表的运行时配置界面
• npm 发布（dsh-cost-estimate@0.1.0）

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相关

• DeepSeek Harness —— DeepSeek 官方 Agent 框架
• DeepSeek API 定价

许可证

MIT