chenyinrusi/dsh-llm-cost

让 DeepSeek Harness 显示每个 turn、每个 step 的 LLM 成本（美元），并在价格过期时用 LLM + 联网自动更新价格表。

DSH 已经精确记录了每个 step 的真实 token 用量（assistant/message 的 usage：输入/输出/缓存读/缓存写），但没有任何美元成本概念。dsh-llm-cost 补上缺失的那一环：把「用量 × 单价」变成 DSH 的持久事实（costUsage session projection），并在每个对话框下方的 stats 行里渲染出该 turn 的成本。

工作原理

• host 端（node）：一个 session projection 单元（照 token-meter 的骨架），在 session/event 上折叠：
  • request/context（解析后的 provider/model 路由，post-fallback）决定每个 step 用的模型；
  • assistant/message（或 assistant/chunk 的 usage chunk）报告该 step 的用量；
  • 单价表 → costUsd，同一 turn/step 的重复采样做替换而非重复累计。
• client 端（浏览器）：注册到 conversation.chat.turnTail 扩展链，读 useProjection('costUsage')，在每个完成的 assistant 消息下方渲染 $0.0042 · 1.2K tok；并注册 conversation.session.header.utilities 在会话头右上角显示整个 session 的累计成本。
• 未定价模型：显示 unknown，绝不静默显示 $0.00（避免「未知」被误读成「免费」）。

功能

层	内容
成本投影	costUsage：totalCostUsd、pricedSteps/unpricedSteps、token 分桶、byModel 聚合、steps[] 每步明细
每 turn 渲染	对话框下方 stats 行：$0.0042 · 1.2K tok / unknown
累计成本	会话头右上角：整个 session 的累计 $（含 + N unknown 提示）
自动维护	llm_cost_refresh 工具：联网搜索当前价格 → LLM 抽取 JSON → 写入 override 文件并即时生效

安装

# git（推荐：lib/ 已提交，免本地构建）
dsh plugin --profile web add github:chenyinrusi/dsh-llm-cost#v0.6.1

# 本地 tarball（内网 / 离线）
dsh plugin --profile web add ./dsh-llm-cost-0.6.1.tgz

npm 渠道暂未发布。如需 dsh plugin --profile web add dsh-llm-cost，先在仓库跑 npm login && npm publish。

要求 DSH ≥ 0.1.1-rc.2（v0.6.0 起使用 ProjectionDefinition 的 stateSchema + wire 契约，旧 rc 版本无此 API）。

本地验证：pnpm dsh web --patch ./cordis.patch.yml（或 --dump-config 查看层）。

配置

cordis.patch.yml 里该行的 config 可设（全部可选）：

键	默认	说明
pricing	内置快照	内联的定价覆盖，合并到快照之上
pricingFile	~/.dsh/llm-cost/pricing.override.json	refresh 工具写出的覆盖文件
refreshProvider	无	价格抽取调用的 provider 路由（可选：配了则优先用）
refreshModel	无	价格抽取调用的模型 id（可选：配了则优先用）

配置由 zod Config schema 校验（cordis 在 apply 前执行）：省略 config 键 = 全默认；config: {} 合法；不要写空 config: 键——YAML 会解析成 null，被 schema 响亮拒绝（带 entry 名）。未知键被静默丢弃。

自动维护价格（llm_cost_refresh）

这个工具自己调用 LLM + 联网完成整条链路，不需要 agent 逐步编排：

1. ctx.web.search 对目标模型搜索「current API price per million tokens」；
2. 用记忆 + 最便宜优先的 fallback 链抽取：先试 refreshProvider/refreshModel（若配置），再试上一次成功的模型（持久化记住），然后自动枚举 ctx.llm.listProviders() + listModels() 里所有可用模型，按单价排序（免费/最便宜在前，未标价最后），一个失败就换下一个；
3. 宽松校验（坏模型直接丢弃，绝不污染价格表）→ 合并进 registry → 写 pricingFile。

前置：DSH 里要装一个 web 搜索 provider（dsh-web-search-*）+ 至少一个可用的 LLM 路由。refreshProvider/refreshModel 不再是必须——不配也能自动挑最便宜的可用模型。抽取结果建议先人工抽查——它写的是 override 文件，不会覆盖内置快照。

定价是会过期的数据（intro 价、模型改名、峰谷调整）。把 src/config/llm_models.toml [pricing_v2] 作为单一事实来源，跑 npm run gen（node scripts/gen-pricing.mjs）重新生成 pricing.json + src/pricing-data.ts，锁步发布。

数据

pricing.json 是内置 JSON 快照，由 scripts/gen-pricing.mjs 从 llm_models.toml [pricing_v2] 生成（默认读相邻 customized_agentic_system/src/config/llm_models.toml）。计费字段：inputPerM（cache miss）/ outputPerM / cacheReadPerM（cache hit）/ cacheWritePerM（cacheWrite1hPerM 保留，batch/storage 维度 v1 不计入显示值）。

峰谷定价：字段存的是峰值价；offPeakFactor（如 0.5）声明闲时折扣。峰时窗口 = 01:00–04:00 & 06:00–10:00 UTC（仅工作日）；自 2026-08-23 起，UTC 周六/周日全天均为闲时。其余时段成本 × offPeakFactor。成本计算按事件时间戳判定，未声明 offPeakFactor 的模型恒按峰值价。

匹配阶梯（对齐 models.py:get_pricing）

0. provider === "ollama"  → 免费
1. 模型 id 精确匹配
2. 最长 key 子串匹配（防 "gpt-5.4" 吞掉 "gpt-5.4-mini"）
3. 未知 → unknown（显示 "unknown"，不显示 $0.00）

开发

npm install
npm test          # node --test（纯逻辑层，无需 DSH 工具链）
npm run gen       # 重新生成价格快照
npm run build     # tsdown 打包 host + client + 声明文件

License

MIT © 2026 Chen (Jarry) Pan