sulfide2085/dsh-llm-wechat ↗★ 6
@deepseek-ai/dsh-llm-wechat
适用于微信接口网关的 DeepSeek 兼容适配器插件,为 DSH 提供思考标签解析支持。
AI 分析
核心用途是让 DSH 能够接入微信 Coding Plan 等渠道的 API。适合使用微信大模型网关作为底层 LLM 服务的用户。必要条件是需配置微信 API Token。
安装
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npx -p @deepseek-ai/dsh dsh plugin --profile web add github:sulfide2085/dsh-llm-wechat说明文档
阅读完整 README ↗配置 credentials
在 $DSH_HOME/.credentials.yaml 存微信 Token(也可以在启动环境导出 WECHAT_API_KEY):
WECHAT_API_KEY:
配置(settings.yaml)
重启 DSH 后,在 $DSH_HOME/settings.yaml 加 llm-wechat: 段(热加载,无需重启):
llm-wechat:
apiKeyEnv: WECHAT_API_KEY # credentials 引用
baseURL: https://chatapi.weixin.qq.com/openai/v1
thinking: enabled # enabled | disabled(disabled 锁死 off 档)
reasoningEffort: high # off | high | max,默认 high
maxTokens: 48000 # 微信 maxOutput 上限 48000
defaultContextWindow: 200000 # 微信 maxInput 上限 200000
models:
- id: Deepseek-v4-flash
name: WeChat Deepseek-V4-Flash
contextWindow: 200000
maxTokens: 48000
stripThinkingTags: true # 是否剥离 标签(默认 true)
streamIdleTimeoutMs: 300000 # 流式空闲超时,默认 5 分钟
requestTimeoutMs: 55000 # 单请求总超时;默认 55s,避免撞微信约 60s 网关硬超时
retryPolicy: # 可选;默认有界重试
mode: always
backoff:
initialDelayMs: 500
maxDelayMs: 10000
jitterRatio: 0.1
配置字段与官方 dsh-llm-deepseek 对齐(thinking/reasoningEffort/models/retryPolicy 等),另加 stripThinkingTags 与 requestTimeoutMs。模型选择器里会出现 WeChat → Deepseek-V4-Flash,思考强度可选 off / high / max。
注意:插件注册的 provider route 是
llm-pi-ai.providers.weixin配过微信,必须删除该段,否则DUPLICATE_ADAPTER冲突。