dsh-connect-volcengine

Manifest valid

UI (client)hasBundlePatch

dsh-connect-volcengine

把**火山方舟（Volcengine Ark）**的模型接入 DeepSeek Harness。

一把 ARK API Key，豆包 / DeepSeek / GLM / Kimi 全部进模型选择器。多账号可轮换，模型可用性用真实请求探测，用量可用 AK/SK 真读。

与 dsh-connect-workbuddy 的关系：那边是双供应商 + 积分体系，用 tab 隔开互相独立的事；本插件只有一个供应商，所以改成单列阅读流（健康条 → 账号 → 模型 → 能力 → 诊断），把"能不能用"压在最上面，一屏看到全部关键状态。

功能


单 provider	路由 `volcengine`，显示名「火山方舟 · Ark」
多账号池	每把 Key 一个账号；勾选参与轮换；失败自动换号（仅鉴权失败，请求本身不合法不换）
账号池开关	开启后按池内顺序回退；关闭则只用选中账号
模型探测	逐个发 `max_tokens: 1` 真实请求，按返回码判定开通状态
只保留可用	把探测结果一键写进目录（按名称排序）
逐模型上下文预算	原生 / 128K / 256K / 512K / 1M，只影响宿主何时压缩
图片输入	逐模型开关，默认来自官方文档的视觉能力表
搜索与筛选	按名称或用途搜索；按「全部 / 已启用 / 可看图 / 探测可用」筛选
逐模型说明	每个模型自带「适合 / 注意」两句话，折叠一行显示，点开看完整
自主生图	`volcengine_draw_image`，默认关闭；开启即注册，关闭即撤销
用量读取	AK/SK + SignatureV4 → `GetInferenceUsage`，按模型列 input/output/total/请求数
诊断	provider、上游域名、注册状态、宿主下发数、生图工具、选择器顺序

安装

git clone https://github.com/ElioFanyu/dsh-connect-volcengine.git

然后在 DSH 的 Plugin Manager 里以该目录安装，或直接写进 profile 的 cordis.patch.yml：

- id: dsh-connect-volcengine
  name: dsh-connect-volcengine

配置

全部落在 profile 的 cordis.patch.yml；卡片会替你写，手改也认。

- id: dsh-connect-volcengine
  name: dsh-connect-volcengine
  config:
    enabled: true
    baseURL: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
    accounts:
      - id: default
        label: 主账号
        ref: ARK_API_KEY
        enabled: true
    activeAccountId: default
    poolEnabled: false
    models: []
    imageToolEnabled: false
    imageModel: doubao-seedream-3-0-t2i-250415
    accessKeyRef: ''      # 可选，读用量用
    secretKeyRef: ''

ref / accessKeyRef / secretKeyRef 都是凭据引用名，不是密钥本身：卡片把密钥写进宿主凭据库，配置文件里只留名字，分享配置不会泄漏凭据。

models: [] 表示用内置种子（本账号已开通的那批）。

两个关键事实（都经过实测）

1. 未开通的模型真的调不了

状态	HTTP	错误码
已开通	403 / 200	`AccountOverdueError` / 正常
未开通	404	`InvalidEndpointOrModel.NotFound`
ID 写错	404	同上（无法区分）

所以探测只对官方目录里存在的 id 下结论；404 一律按"未开通/不可用"处理。

2. ARK Key 读不到用量

方舟的查询推理用量明确写着「本接口仅支持 Access Key 鉴权」，/api/v3 下也没有余额端点。想读用量只能给一对 AK/SK（签名走 SignatureV4，服务名 ark）。不给的话卡片只显示控制台直链，不编数字。

每个模型的「适合干什么」

目录里每个模型都有一段人工整理的说明，存在 lib/model-notes.js：

适合：具体到场景，不写"能力强"这种空话；
注意：什么地方会翻车——这一段必须有，空着等于把人往坑里带。

卡片里默认压成一行（只显示「适合」那句话），点一下展开「适合 / 注意」两段。

宿主另外把 short 挂到 LlmModelInfo.description 上（模型目录线协议有这个字段，/models 路由也会透出 description）。但本版 Web GUI 的模型菜单只渲染名字，不渲染 description——所以别指望在下拉里读到说明，完整内容在设置卡片里看。

这份文案是编辑内容，不是上游字段。Ark 的 /models 只给 id，官方文档只给规格，"拿它干什么活"没有任何接口能告诉你。所以它跟 OFFICIAL_MODELS（可核对的规格）分开存放——规格错了是 bug，文案不合适只是编辑问题。

搜索框同时匹配说明文字：想找"翻译"或"角色扮演"，记得住的往往是用途而不是 doubao-seed-translation-250915 这种 id。

模型规格来自哪里

contextWindow / maxOutput 取自官方模型列表（2026-10-26 版），是权威值，不是探测值。

注意这两个是不同的量：

contextWindow：能塞多少输入（1M / 256K / …）
maxOutput：单次最多吐多少（256K / 128K / …）

混用会让压缩时机和长度校验全错。早期版本曾把 max_tokens 闸门（262144）当上下文窗口填，导致 10 个 1M 模型被压成 256K——那是错的。

上下文预算是什么

卡片里每行的「预算」下拉是软约束：只决定 DSH 何时开始压缩对话，不改变上游真实容量。

原生（0）：按模型真实窗口
128K / 256K / 512K / 1M：提前压缩，给长会话留余量

上游拒绝（context_window 超限）时应把预算调小。

探测会花钱

每个模型一次 max_tokens: 1，实测单次 prompt 约 37 token。18 个模型全探一次约 700 token。

只在点按钮时执行，插件不会在后台偷偷跑。

本地探测路由

仅 loopback 可达，POST 校验同源：

路由	作用
`GET .../status`	卡片数据源
`GET .../models`	宿主实际下发的模型清单
`POST .../refresh`	上游目录（草稿，不写配置）
`POST .../probe`	逐模型探测可用性
`POST .../usage`	AK/SK 读用量
`POST .../save`	写设置 / 写凭据
`POST .../test`	单账号连通性
`POST .../dispatch`	走真正的 `llm.stream` 派发一次

/dispatch 与 /test 是两件事：/test 直接 fetch 上游，验证凭据与网关；模型选择器点下去走的是 adapter → llm.stream。任何一环写错，/test 都照样 ok 而会话里失败——这个探测就是为那个缺口存在的。

已知限制

欠费时探测只能判"已开通"，判不了"有余额"：所有可达模型都返回 AccountOverdueError，掩盖了正常调用。
doubao-seed-evolving 不在自动开通范围（官方说明），需在控制台手动开通。
图片能力按官方文档标注，未逐模型实测；宣告 1M 输出的模型，实际输出仍受上游流控影响。
AK/SK 权限远大于 ARK Key，只在需要用量时填写。
已开通清单不是写死的：内置的种子只是首次运行的初始值，真实状态以「探测」结果为准。
模型说明是按 id 精确匹配的：说明表键是 Ark 的模型 id；自己改了 id（例如填别名）那一行就不显示说明。宁可空着，也不贴一段可能属于别的模型的说明——id 里带日期，猜错一位就是另一个快照的行为。

许可证

MIT

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