dsh-llm-bailian-kimi

dsh-llm-bailian-kimi

DeepSeek Harness 的 LLM 适配器插件，
用于接入阿里云百炼（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 即可在模型选择器里看到「阿里云百炼」分组。

不重启热挂载

如果不想重启正在跑的实例，改用 $DSH_HOME/cordis.patch.yml（DSH 会 watch 该文件并事务性重新应用）：

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

需要插件能按包名被解析到，即位于 $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——这是对端点的声明而非探测，声明了但端点不支持会在请求时被服务端拒绝。

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 —— 名字是刻意收窄的，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