费用预估 Yvesgao/dsh-cost-estimate

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。

✨ 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

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）

演示

dsh-cost-estimate 演示

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

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。

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

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。

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）。

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。

路线图

- [x] 事前预估 + 事后对账（Web 聊天内嵌行）
- [x] 峰谷计价、阈值触发、会话内输出校准
- [x] 跨会话校准（localStorage 持久化校准数据，v0.2.0）
- [x] CLI / 无头模式支持（host 端 agent/pre-step 输出预估，v0.2.0）
- [ ] 模型 / 价格表的运行时配置界面
- [x] npm 发布（dsh-cost-estimate@0.1.0 / 0.2.0）

更新日志

v0.2.0（2026-08-26）

- 跨会话校准：实际 vs 预估的校准样本持久化到浏览器 localStorage（最多 100 条），新会话自动继承历史校准因子，越用越准
- CLI / 无头支持：host 端新增真实行为——模型回答前，agent/pre-step 钩子通过 token-meter 服务计算输入 token，在 stdout 打印预估行（如 [dsh-cost-estimate] 预估：输入约 302K tok · 输出 0.2K–0.9K tok · 费用约 ¥0.45–¥0.48（v4-flash）），阈值与 Web 端一致
- 共享估算核心：估算逻辑抽为 lib/estimate-core.js（纯函数），host 端直接引用；CLI 会话内同样维护校准样本
- 代码结构：新增 lib/estimate-core.js

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许可证

MIT