dsh-usage-dashboard

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DeepSeek Harness（DSH）插件：展示 DeepSeek 账户余额、当前会话预估消耗、历史对话明细（每个对话的 token 与金额），并根据历史会话的平均消耗，估算各模型剩余对话次数。

功能

• 余额：调用 DeepSeek 官方 GET /user/balance 接口，展示总余额 / 充值余额 / 赠送余额（CNY 或 USD）。
• 当前会话预估消耗 + 还能几轮：在输入框下方、官方 token 统计行之后另起一行，实时显示「本次会话预估金额 · 余额 · 预估还能几轮」（剩余轮数 = ⌊余额 ÷ 当前会话每轮平均消耗⌋）。
• 对话明细（全局看板）：列出每个历史对话的创建时间、输入 token、输出 token 与折算金额（按创建时间倒序，自动跳过空会话；「当前」会话会标注）。
• 各模型剩余对话次数：按模型聚合历史会话，剩余次数 = ⌊余额 ÷ 单次会话平均消耗⌋，同时展示会话数、平均消耗、累计消耗与 token 明细。

展示位置

• 输入框下方一行（conversation.composer.dock，order 10）：当前会话预估消耗、当前余额、预估还能对话几轮，随对话每 4 秒自动刷新。
• 「设置 → 用量与余额」全局看板（settings.section）：余额卡片 + 对话明细表 + 各模型剩余对话次数。

安装

插件必须能被 Cordis Loader 从 profile 目录按名称解析。默认 Windows 路径：

• 主目录（$DSH_HOME）：C:\Users\<you>\.dsh
• profile 目录：C:\Users\<you>\.dsh\profiles\desktop\
• 插件解析来源：$DSH_HOME\profiles\desktop\node_modules（pnpm 管理）＋ 扁平回退 $DSH_HOME\profiles\node_modules

方式一（推荐）：dsh plugin add 一键安装

本包声明了 dsh.bundle.patch（即 cordis.patch.yml），dsh plugin add 会 pnpm add 并把它自动追加进 profile 的 dsh.profile.bundles，从而完成「安装 + 组合」两步：

dsh plugin --profile desktop add dsh-usage-dashboard

然后重启 DSH Desktop。可用 dsh --profile desktop --dump-config 确认 usage-dashboard 条目已生效。

方式二：手动安装（非 bundle 包或离线环境）

1. 把本包安装进 profile 的 node_modules：

   cd "$DSH_HOME/profiles/desktop"
   pnpm add <本包路径或包名>

2. 编辑 $DSH_HOME\profiles\desktop\cordis.patch.yml，在顶层插入一行（不要编辑 desktop 根目录的 cordis.yml，它每次启动都会被重写为 []）：

   - insert:
       - id: usage-dashboard
         name: dsh-usage-dashboard
         config:
           currency: CNY
           pricing:
             - effective: 2026-07-24T00:00:00Z
               models:
                 - model: deepseek-v4-flash
                   inputPerM: 1
                   cacheReadPerM: 0.02
                   outputPerM: 2
                 - model: deepseek-v4-pro
                   inputPerM: 3
                   cacheReadPerM: 0.025
                   outputPerM: 6
             - effective: 2026-08-16T16:00:00Z
               models:
                 - model: deepseek-v4-flash
                   inputPerM: 1.5
                   cacheReadPerM: 0.05
                   outputPerM: 4.5
                   peak:
                     inputPerM: 3
                     cacheReadPerM: 0.1
                     outputPerM: 9
                   offPeak:
                     inputPerM: 1.5
                     cacheReadPerM: 0.05
                     outputPerM: 4.5
                 - model: deepseek-v4-pro
                   inputPerM: 4.5
                   cacheReadPerM: 0.15
                   outputPerM: 13.5
                   peak:
                     inputPerM: 9
                     cacheReadPerM: 0.3
                     outputPerM: 27
                   offPeak:
                     inputPerM: 4.5
                     cacheReadPerM: 0.15
                     outputPerM: 13.5

3. 重启 DSH Desktop。

配置

pricing 为价目历史（按生效时间排序，成本按每个模型调用的事件发生时刻取当时生效的价目计算）：

pricing:
  - effective: 2026-07-24T00:00:00Z   # era 生效时刻（ISO 8601 UTC）
    models:
      - model: deepseek-v4-flash
        inputPerM: 1          # 平段价：输入（缓存未命中）
        cacheReadPerM: 0.02   # 平段价：输入（缓存命中）
        outputPerM: 2         # 平段价：输出
  - effective: 2026-08-16T16:00:00Z   # 官方 8.17 峰谷定价（北京 8/17 生效）
    models:
      - model: deepseek-v4-flash
        inputPerM: 1.5
        cacheReadPerM: 0.05
        outputPerM: 4.5
        peak:                 # 高峰时段单价（与 offPeak 同时存在才生效）
          inputPerM: 3
          cacheReadPerM: 0.1
          outputPerM: 9
        offPeak:              # 谷段单价
          inputPerM: 1.5
          cacheReadPerM: 0.05
          outputPerM: 4.5

• 事件时刻早于首个 era 时按首个 era 计价；未配置的模型回退到该 era 内 model: "*" 条目（若有），否则按 0 计。
• 官方再调价时，往列表里追加一个 effective 更新的 era 即可——旧会话自动按历史价核算，新会话按新价核算。
• 兼容旧格式：直接给出平铺的模型条目（无 effective/models）会被当作单个 era 处理。

默定价目历史（人民币 / 1M token）

高峰时段：UTC 01:00–04:00 与 06:00–10:00（北京时间 09:00–12:00 与 14:00–18:00）；其余为谷段（价格为高峰一半）。

来源：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/pricing/（英文：https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing/）。注意：默认价是内置的、不会自动跟随官方后续调价——官方再次调整价格后，需追加一个新 era（或等插件发布新默认值），插件本身不会自动抓取官方页面。

数据口径与假设

• token 口径：直接读取会话日志 assistant/message 事件的 provider usage 字段 （inputTokens = 缓存未命中输入、cacheReadTokens = 缓存命中输入、outputTokens = 输出， 与 DeepSeek 的 prompt_cache_miss_tokens / prompt_cache_hit_tokens / completion_tokens 一一对应）。
• 重试去重：同一 (turn, step) 的多次 assistant/message（llm/retry 重试）只保留最后一次， 与 token-meter 的口径一致。
• 成本公式：cost = (inputTokens×inputPerM + cacheReadTokens×cacheReadPerM + outputTokens×outputPerM) / 1e6。
• 历史会话来源：优先走 ctx.sessionQuery（合并内存中的 live 会话与持久化的冷会话）； 无该服务时退化为仅统计当前已加载进内存的会话。持久化会话的用量按会话 id 一次性缓存， 重启后自动重建。
• 「对话明细 / 最近一次」：conversations 按会话创建时间倒序，仅包含有实际 token 消耗的会话（自动跳过空会话）；其中除当前会话外的第一条即「最近一次对话」。
• 「剩余对话次数（模型）」：⌊余额 ÷ 该模型单次会话平均消耗⌋；该模型无历史或平均消耗为 0 时显示 —。
• 「预估还能几轮」：⌊余额 ÷（当前会话累计消耗 ÷ 当前会话轮数）⌋；当前会话尚无输出轮次时显示 —。
• 余额金额字段为字符串：DeepSeek 返回的 total_balance 等为字符串，本插件在展示与计算时转成数字。

架构说明（供二次开发）

• host（lib/index.js）：Cordis 插件 { name, inject, apply, Config }。核心是一个 TypertRemoteService 子类 UsageDashboardGateway，暴露 balance() 与 overview(sessionId?) 两个 SRC Remote 端点。SRC（source）模式由 dsh-api-gateway 的 TypertGatewayService 在运行时 从 @Remote 标记推导参数与端点，无需 Typert 编译器生成的 strict 描述符——因此本插件用 installRemote() 手动展开装饰器（plain-JS 环境无装饰器语法）。
• client（lib/client.js）：window.__ModuleLoader__.load({ id, factory }) 形态， 通过 ctx.slots.inject(...) 在 settings.section 与 sidebar.footer.action 两个槽位注册 React 组件；数据经 ctx.connection.rpc.call('/api', 'usageDashboard/<method>', { args }) 获取。

限制

• 余额接口为按需轮询（侧边栏胶囊 60s、仪表盘 4s），非实时推送。
• 无网络或未配置 API Key 时，余额显示错误提示，成本统计仍可用（取决于本地会话数据）。
• 跨会话的历史平均依赖 dsh-session-query 服务（DSH 默认组合已包含）。