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dsh-cache-warmer

模型推理 更新于 2026.10.11

在终端中运行以下命令：

dsh plugin install yoggu/dsh-cache-warmer

将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中：

在 DeepSeek Harness 中执行 dsh plugin install yoggu/dsh-cache-warmer 安装本插件，也可从 https://github.com/yoggu/dsh-cache-warmer 获取最新发布或本地链接。

插件介绍

在长对话与多轮推理场景里，模型侧 prompt 缓存能显著降低重复上下文的计费与延迟，但缓存何时失效、是否真的命中，往往只能靠猜。dsh-cache-warmer 把这件事搬到 Harness 插件里：用排水环展示预估剩余缓存时间，并记录你实际观测到的已缓存 token 用量，让「还有没有缓存」变得可见。

预热默认关闭，也不会在安装插件时自动发请求。你需要为具体模型配置是否允许预热、填写本地规划的预估缓存寿命，并在每个会话里单独同意；只有在新的一次真实模型请求之后，插件才会在活动与空闲窗口内、结合续聊概率与刷新成本，判断是否值得发送一次轻量刷新。设置集中在「插件 → Cache warmer」，支持中英界面；对 llm-pi-ai 原生路由可走受版本审查的刷新能力，Codex / OAuth 等无服务端输出上限的路由则需额外开启「尽力预热」并理解成本仅为估算。

适合已经在 DSH 里稳定使用兼容 pi-ai 适配器、希望主动延长缓存窗口、又不愿为盲目刷新买单的团队或个人。若你主要使用仅观测、不支持刷新的路由，插件仍能帮助理解命中与倒计时，但不会替你强行预热。

使用场景

  • 同一长对话里反复携带大段系统提示与历史上下文，希望尽量延长提供商侧缓存窗口。
  • 已在 DSH 中启用兼容的 llm-pi-ai 路由，需要在可见的缓存命中与倒计时基础上决定是否刷新。
  • 对 API 用量敏感，希望在默认阈值下只为预期净收益足够的会话发送轻量预热请求。

适合人员

  • 在 Harness / DSH 中日常做文本对话与推理的开发者。
  • 使用 pi-ai 原生适配器并愿意按模型与会话单独配置预热策略的用户。
  • 需要观测缓存 token 与预估剩余时间、同时控制刷新成本的产品或工程团队。