百炼 Kimi 接入 sologuy/dsh-llm-bailian-kimi

dsh-llm-bailian-kimi

DeepSeek Harness 的 LLM 适配器插件，用来接入阿里云百炼（DashScope）上的 Kimi 模型。

只解决一件事：在 DSH 里用百炼的 kimi/kimi-k3，并且能发图片。

- ✅ 图片输入（多模态）
- ✅ 流式输出 + 思考链（reasoning_content）
- ✅ Function Calling
- ✅ token / 缓存命中统计
- ✅ 纯 ESM JavaScript，无构建步骤——dsh plugin add 一步装完，不会触发 pnpm 的 allowBuilds 拦截

安装

dsh plugin --profile web add github:sologuy/dsh-llm-bailian-kimi

然后在 $DSH_HOME/.credentials.yaml 里放百炼 API Key：

DASHSCOPE_API_KEY: sk-xxxxxxxx

重启 DSH，模型选择器里就会出现「阿里云百炼」分组。

不重启热挂载

不想重启正在跑的实例，就改用 $DSH_HOME/cordis.patch.yml（DSH 会 watch 该文件，并以事务方式重新应用）：

- insert:
- id: llm-bailian
name: dsh-llm-bailian

前提是插件能按包名解析到，也就是位于 $DSH_HOME/profiles/node_modules/ 下。

⚠️ 热挂载能换「挂不挂」，换不了已 import 进内存的代码。
改了插件源码，或改了包名但文件路径不变时，Node 的 ESM 模块缓存会继续返回旧模块，必须重启 DSH 进程才生效。会话都持久化在磁盘上，重启不会丢。

配置

插件开箱即用（默认只带 kimi/kimi-k3）。要改模型目录或端点，在 $DSH_HOME/settings.yaml 加 llm-bailian-kimi: 段——该段热加载，改完存盘即在下一次请求生效：

llm-bailian-kimi:
apiKeyEnv: DASHSCOPE_API_KEY
baseURL: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
reasoningEffort: max # high | max
models:
- id: kimi/kimi-k3
name: Kimi K3 · 百炼 description: 1M 上下文 · 支持图片 contextWindow: 1000000
input: [text, image] # ← 声明 image 才能发图

| 字段 | 默认值 | 说明 |
| apiKeyEnv | DASHSCOPE_API_KEY | 凭证引用名，按请求解析 |
| baseURL | 百炼 OpenAI 兼容端点 | 换 workspace 端点时改这里 |
| reasoningEffort | max | 调用方未指定时的兜底档位 |
| maxTokens | 65536 | 单请求输出上限默认值 |
| defaultContextWindow | 1000000 | 目录里没写 contextWindow 的模型用它 |
| headers | {} | 附加请求头（如 workspace 路由） |
| streamIdleTimeoutMs | 300000 | 流空闲超时 |

模型条目的 input 不声明 image 就是纯文本模型——这是对端点的声明，不是探测；声明了但端点不支持，请求时会被服务端拒绝。

范围：这不是通用百炼适配器

插件注册的路由是 bailian-kimi，不是 bailian —— 名字刻意收窄，因为它的思考参数派发
（thinking: {type: 'enabled'} + reasoning_effort）是 Kimi 方言，换个模型就未必成立。实测：

| 百炼模型 | 本插件的思考派发 |
| kimi/kimi-k3 | ✅ |
| qwen3.8-max | ✅（顺带能用，但未做完整验证） |
| deepseek-v3.2 | ❌ 400 'reasoning_effort' must be one of: 'none','minimal','low','medium','high' |

而且 off 档位被刻意拿掉了（见下方坑 3），这对能关思考的模型是错的。

要接百炼上的其他模型，建议另开 dsh-llm-bailian-qwen / -glm 之类的兄弟插件，各自占一个路由名。两个插件抢同一个路由会直接 DUPLICATE_ADAPTER，整个注册失败。

为什么需要这个插件

DSH 自带两个适配器，接百炼时都过不去：

| 适配器 | 阻塞点 |
| dsh-llm-deepseek | 对图片直接抛 UNSUPPORTED_CONTENT，根本不发图 |
| dsh-llm-pi-ai | 对未知 baseURL 自动推断 supportsDeveloperRole: true，把系统提示发成 role: 'developer'，百炼返回 400 role 'developer' is not allowed。而 DSH 的 PiAiCompatProfile 只暴露 thinkingFormat / supportsReasoningEffort 两个开关，配置层够不到这个字段 |

这个插件本质上是在绕过 upstream 缺失的一个配置字段。
如果 PiAiCompatProfile 补上 supportsDeveloperRole（约 3~5 行），接百炼就退化成一段 settings.yaml 配置，本插件即可退役。欢迎去 upstream 推动这个改动。
顺带说明：百炼官方文档写「图片仅支持公网 URL，不支持 Base64」，但实测 base64 完全可用，含 7MB 大图（见 probe/RESULTS.md）。所以本插件不需要 OSS 签名 URL 那一套。这属于未文档化行为，未来若收紧，只需改 lib/serialize.js 的 imagePart() 一个函数。

百炼特有的三个坑（实现时已处理）

1. 系统提示必须用 role: 'system'，developer 会被 400 拒绝。
2. 工具调用续片的 id / name 是 JSON null，不是空串也不是缺字段。判断必须写
typeof x === 'string' && x.length > 0；写 !== undefined 会被 null 击穿，
首片的有效值被续片覆盖，工具调用随即失败。
3. 绝不能发 thinking: {type: 'disabled'}。kimi-k3 不允许关思考，会返回一条极具误导性的 400 invalid temperature: only 0.6 is allowed for this model。
因此本插件只提供 high / max 两档，不提供 off。

另有一条 Node 侧注意事项：using 显式资源管理语法 Node 22 原生 ESM 尚不支持，本插件用显式
[Symbol.dispose]()；且不要加 export default——Cordis 以模块命名空间读取
name/inject/Config/apply，多一个默认导出会让它改用裸函数，从而丢掉 Config schema 的默认值。

验证

probe/ 下是可复现的实测脚本，对着你自己的百炼 Key 跑：

export DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxx
python3 probe/mkimg.py # 生成三档测试图（含随机数字，排除幻觉）
python3 probe/t_image.py # base64 图片输入
python3 probe/t_wire.py # wire 兼容性边界（9 项）
python3 probe/t_stream_tool.py # 流式 + 工具调用分片形态

实测结果记录在 probe/RESULTS.md。

兼容性

针对 DSH 0.1.0-rc.6 开发与验证。契约以运行时 node_modules/@deepseek-ai/dsh-llm/lib/types/*.d.ts 为准。

License

MIT