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未验证
面向 DeepSeek Harness 的「按厂商 / 模型 / 会话」LLM…
尚未跑自动兼容性验证,可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/8/29 · 已提供中文文档
综合分
27.8
GitHub 分
27.8
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安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add shengbinxu/dsh-llm-latency该插件未发布到 npm,走 GitHub 源安装(pnpm 若拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑)
信任档位:仅索引本站尚未对其实装验证,仅收录元数据
- 是什么
- dsh 原生插件 · other
- 装得上吗
- 本站尚未做安装检查
- 安全吗
- 本站尚未对该插件做风险分级(暂未覆盖,不等同于无风险)
- 还在维护吗
- 活跃:最近一次提交在 27 天前
档位由下列信号合成:本站实装验证(真实安装,当前最高到 L4)· 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。下方各区块是它的证据明细。 验证判据与等级说明 →
数据截至 2026/9/20(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
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README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-llm-latency
English ·
面向 DeepSeek Harness 的「按厂商 / 模型 / 会话」LLM 延迟与缓存命中统计插件。用数据回答一个问题:同一模型、同一时段,到底是哪家厂商更快、缓存命中率更高?
- 被动埋点——每一次真实模型调用都被测量(首 token、端到端、吐字速率、缓存命中率),并按失败类型(429 / 超时 / 5xx / 中止)分类。
- 三类对比:
1. 总览——任意时段内按厂商 · 模型排行。
2. 时段对比——同一模型跨厂商,在任选时间窗(如「今天 10:00–10:30」)输出 P50/P90/P95/P99、失败率、缓存命中率、样本量与显著性。
3. 会话对比——两个会话发相同提示词、各锁一个厂商的同一模型,跑完后对比整段;前提是会话内未切换模型。
- 仪表盘 + 工具——自包含 HTML 仪表盘(总览 / 时段对比 / 会话对比 / 请求日志 四个视图),加上 latency_report 模型工具,支持导出 CSV。
- 请求日志——每次模型调用落一条记录(时间、厂商、模型、会话、请求 ID、key、首 token、端到端、输入输出 token、缓存命中率、状态),可在网页上搜索/过滤。
数据模型与对比方法论见 DESIGN.md。
截图
总览——任意时段内按厂商 · 模型排行。
总览
时段对比——同一模型跨厂商,含 P50/P90/P95/P99、失败率、缓存命中率与显著性。
时段对比
会话对比——两个单模型会话并排对比。
会话对比
请求日志——搜索/过滤每次模型调用。
请求日志
安装
dsh plugin --profile web add github:shengbinxu/dsh-llm-latency
安装后重启 profile。插件在 dsh-base 之后生效(依赖 llm 服务),拦截 llm/stream,并把仪表盘挂在:
http://127.0.0.1:3080/llm-latency/
使用
- 仪表盘——在 总览 / 时段对比 / 会话对比 / 请求日志 四个视图间切换:
- 时段对比:选一个模型、选一个时段,跨厂商并排对比。
- 会话对比:勾选两个「会话内单模型」的会话进行对比。
- 请求日志:按请求 ID、厂商、模型、会话、key、状态搜索/过滤每次调用。
- 模型工具——对 agent 说「帮我看看各厂商延迟对比」(latency_report),支持 model、vendors、from/to、sessionIds 参数。
数据存储位置
聚合结果持久化在 $DSH_HOME/llm-latency/stats.json(默认 ~/.dsh/llm-latency/stats.json)。删除该文件即可清零。请求日志以追加方式存于 $DSH_HOME/llm-latency/requests.jsonl。
指标定义
- TTFT(主):到首个内容 chunk 的毫秒数;e2e:到流结束;tok/s:解码吞吐。
- 缓存命中率:cacheRead / (input + cacheRead + cacheWrite);缓存写入率:cacheWrite / 同分母。
- 失败分解:429(限流)、超时、5xx、中止、其他,各自占尝试数比例。重试是独立 llm/stream,429 按「尝试」计。
对比方法论
同模型跨厂商对比总是把双方切到同一时段。分位数来自合并直方图;中位数 95% bootstrap 置信区间在窗口样本足够(minSamplesForComparison)时来自 recent 样本环。两厂商中位数 CI 不重叠 → 差异显著。样本不足、样本量悬殊会显式告警。
配置
在 cordis.patch.yml 中设置(或覆盖对应行):
| 键 | 默认值 | 含义 |
| --- | --- | --- |
| retentionDays | 30 | 数据保留天数 |
| recentLimit | 2000 | 每 key 精确样本环上限 |
| sessionLimit | 500 | 保留的会话数上限 |
| spikeFloorMs | 10000 | 毛刺阈值 |
| modelAliases | {} | canonical 模型 → 各厂商 model id |
| minSamplesForComparison | 20 | 显著性所需最少成功样本 |
| logLimit | 5000 | 请求日志保留的最近记录数 |
| logRetentionDays | 7 | 请求日志保留天数 |
实现原理
插件在 llm/stream 上注册 waterfall 监听器,包装返回的 AsyncIterable,在首次拉取时起表——那一刻正是适配器惰性发起 HTTP 请求的时机。失败携带 harness 的 LlmFailure.code/status,映射为上述五类。
License
MIT