Apache-2.0 的本地 LLM 閘道——一鍵接入 agent、完整 token 追蹤、本機優先的智慧路由與社群 P2P 共享，並提供 OpenAI 相容端點（localhost:11430）給任何用戶端。README 未提及 DeepSeek Harness；dsh 需透過 OpenAI 相容端點連線。
DSH 整合
生態系相關
作者聲明
安全稽核
未稽核
最後核實
2026-08-27
授權條款
Apache-2.0
01它能幫你完成什麼？
追蹤 AI 用量消耗的每一顆 token，清楚看到錢花在哪裡
全鏈路追蹤（即時代理 + 工作階段匯入並自動去重）、以應用程式 · 供應商 · 模型 · 裝置 · 時間切分的多裝置分析，訂閱制與按量付費（PAYG）並排比較
同時運行多個 AI agent（Claude Code、Cursor、Codex、WorkBuddy）的開發者，想要在本機用單一檢視掌握 token 消耗與成本
不改用戶端的情況下，把 agent 切換到更便宜或本機模型
原生的模型名稱維持不變，透過無損通訊協定轉換（Anthropic Messages / OpenAI Chat / Codex Responses）、每個應用程式的獨立綁定，一鍵復原為官方設定
希望透過本機優先的智慧路由與免費額度（Groq、GitHub Models）節省開支，同時繼續使用熟悉用戶端的 AI agent 使用者
把閒置算力與 API 額度變成社群 P2P 網路的點數
以公式 credits = (output_tokens / 1000) × contribute_rate × quality_multiplier（0.5–1.5）計算點數；點數可用於共享模型或雇用遠端 agent
擁有閒置本機 GPU 或未用完的上游額度、想要將其變現的使用者（README 提醒使用者須遵守上游服務條款）
02如何將外掛接入 DeepSeek Harness？
先決條件
- 執行 Token Bank 的方式——macOS/Windows 桌面應用程式、Node.js CLI（Linux／伺服器）或 Docker
- 本機閘道在連接埠 11430 監聽 LLM 請求、11431 提供 Web UI
安裝步驟
- 01
桌面版（建議）：從 Releases 下載安裝程式——macOS `.dmg` 或 Windows `.exe`——開啟應用程式後到 **Config** 輸入後端 URL 與中繼 API 金鑰
- 02
CLI 模式（Linux／伺服器）：`git clone https://github.com/wink-run/tokenbank.git`、`cd tokenbank/client`、`npm install`，接著執行 `node cli/gateway.js start`
$ git clone https://github.com/wink-run/tokenbank.git
- 03
Docker：`git clone https://github.com/wink-run/tokenbank.git`、`cd tokenbank`，接著執行 `docker compose up gateway -d`
$ git clone https://github.com/wink-run/tokenbank.git
- 04
在 **Gateway** 分頁建立本機 API 金鑰，或沿用現有的上游金鑰，再把任何 OpenAI 相容用戶端指向 `OPENAI_BASE_URL=http://localhost:11430/v1`
驗證整合成功
- 以 README 的快速 curl 測試本機閘道：`curl http://localhost:11430/v1/chat/completions -H "Authorization: Bearer your-local-key" -H "Content-Type: application/json" -d '{"model":"gpt-4o","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}],"stream":true}'`
復原
- 在 Gateway 分頁對已追蹤的應用程式點擊 **Revert**——README 說明這會復原官方設定並停止追蹤
03DSH 整合程度與能力邊界
OpenAI 相容的本地閘道——任何支援 OpenAI 相容協定的用戶端都能透過 `OPENAI_BASE_URL=http://localhost:11430/v1` 連線；README 未描述 DeepSeek Harness 專屬的整合方式
一鍵接入 agent
已安裝的 agent——Claude Code / Codex CLI / OpenCode / Hermes / Kimi Code、Claude Desktop / Codex Desktop / OpenClaw / WorkBuddy、Cursor / Copilot / Qwen / Grok→以 CLI shim 或設定檔修補，把各應用程式指向本機閘道，並提供 Track／Revert 狀態
CLI shim 會注入 BASE_URL（及相關）環境變數；設定檔修補會改寫設定（Revert 可復原）本機優先的智慧路由
每個應用程式的路由綁定或未綁定請求；本機來源與社群共享來源→路由鏈：本機 Ollama → 免費 API（Groq／GitHub Models）→ 訂閱／按量付費 → 社群共享 → 政策群組（fallback／round-robin／weighted／latency／direct）
出口防護會把對外的 max_tokens 限制在上游上限內工作階段追蹤與可觀測性
經由 localhost:11430 的即時代理流量，加上本機工作階段記錄（~/.claude、~/.codex、WorkBuddy Trace…）→以應用程式 · 供應商 · 模型 · 供應類型 · 裝置 · 時間切分的儀表板；每次請求的路由結果與延遲呼叫記錄
自動去重：閘道與工作階段檔案同時記錄的同一呼叫只計算一次無損閘道壓縮
包含美化排版 JSON（工具結果、內嵌資料）的訊息→壓縮後的 JSON——上游輸入 token 更少、語意不變；儀表板顯示壓縮次數、省下的 token 與比例
非 JSON 內容保持逐位元組不變社群共享與遠端 agent
閒置算力：本機 Ollama、未用完的上游額度、私有區域網路模型（對外 WebSocket，不需開啟對內連接埠）→在社群共享模型上賺取與花費點數；雇用社群 agent，讓任務在他們的裝置上執行
上游 API 金鑰永遠不會離開你的機器遠端 agent 不需要下載其原始碼執行——任務在他們自己的裝置上運行OpenAI 相容端點
任何 OpenAI 相容的用戶端或工具→單一本機位址 OPENAI_BASE_URL=http://localhost:11430/v1；CLI shim 可為已接入的 agent 自動注入 ANTHROPIC_BASE_URL／OPENAI_BASE_URL
04適合誰？何時不該用？
適合
- 同時運行多個 AI agent（Claude Code、Cursor、Codex、WorkBuddy）的開發者，想要在本機用單一檢視掌握 token 消耗與成本
- 希望透過本機優先的智慧路由與免費額度（Groq、GitHub Models）節省開支，同時繼續使用熟悉用戶端的 AI agent 使用者
- 擁有閒置本機 GPU 或未用完的上游額度、想要將其變現的使用者（README 提醒使用者須遵守上游服務條款）
不適合
- README 完全沒有提到 DeepSeek Harness 或官方 dsh CLI。唯一通用的接法是 OpenAI 相容端點（`OPENAI_BASE_URL=http://localhost:11430/v1`）；你的 dsh 環境能否使用，取決於 harness 是否支援 OpenAI 通訊協定。
05相容性、維護與安全提醒
- README 完全沒有提到 DeepSeek Harness 或官方 dsh CLI。唯一通用的接法是 OpenAI 相容端點（`OPENAI_BASE_URL=http://localhost:11430/v1`）；你的 dsh 環境能否使用，取決於 harness 是否支援 OpenAI 通訊協定。
- 桌面應用程式安裝程式只提供 macOS（`.dmg`）與 Windows（`.exe`）；Linux 與伺服器需使用 CLI 模式（`git clone`＋`npm install`＋`node cli/gateway.js start`）或 Docker。
- 本專案僅供教育與研究用途；使用者須自行負責遵守適用法律、法規及上游服務條款（包括共享額度或算力）。
Apache-2.0 · 活躍維護中（最新版本 v0.5.17，2026-08-26）
06常見問題
要怎麼把 DeepSeek Harness 接到 Token Bank？
README 沒有提到 DeepSeek Harness 或 dsh 整合。Token Bank 提供 OpenAI 相容端點——`OPENAI_BASE_URL=http://localhost:11430/v1`——README 說明它可以連接任何 OpenAI 相容用戶端，所以如果你的 harness 支援 OpenAI 通訊協定，就可以使用這個端點。
哪些 AI 工具支援一鍵接入？
Claude Code／Codex CLI／OpenCode／Hermes／Kimi Code 透過 CLI shim（環境變數注入）；Claude Desktop／Codex Desktop／OpenClaw／WorkBuddy 透過設定檔修補；Trae Work 透過工作階段匯入；Cursor／Copilot／Qwen／Grok 透過工作階段統計或設定 `OPENAI_BASE_URL`。
Token Bank 有哪些安裝方式？
從 Releases 安裝桌面應用程式（macOS `.dmg`、Windows `.exe`）——開啟後到 Config 輸入後端 URL 與中繼金鑰；Linux／伺服器可用 CLI 模式（`git clone`、`npm install`、`node cli/gateway.js start`）；或用 Docker（`docker compose up gateway -d`）。
它是怎麼幫你省下 token 開銷的？
智慧路由會自動優先使用本機 Ollama，接著是免費 API（Groq／GitHub Models），然後才是訂閱／按量付費，並以社群共享作為備援；可選的無損壓縮（`TOKENBANK_COMPRESS=1`）會裁減上游輸入 token。每個應用程式都可以綁定自己的路由。
它會修改我的 agent 設定嗎？可以復原嗎？
會——CLI shim 會注入 `BASE_URL` 環境變數、設定檔修補會改寫設定，但 Gateway 分頁提供 **Track／Revert**：點擊 Revert 就會復原官方設定並停止追蹤。
07相關的 DSH 工作流程
open-design
作者 nexu-io
DeepSeek Harness 的开源 AI 设计插件，本地优先桌面应用，让编码智能体变身设计引擎，生成原型、落地页、幻灯片、图片与视频，支持多种格式导出。
mole
作者 tw93
将 Mole 命令行工具作为 DSH 技能使用，进行磁盘分析、预览清理、卸载应用和系统健康检查。
dsh-desktop
作者 anywhere-labs
为 DeepSeek Harness (DSH) 插件生态打造的现代化桌面端解决方案。万物皆「插件」，桌面本身也是「插件」。
picgo
作者 molunerfinn
PicGo：面向高效创作者的图片上传神器，支持 Obsidian、Typora、VS Code 等编辑器，以及 S3、GitHub、Cloudflare R2、Imgur、阿里云 OSS 等 60+ 图床，粘贴即上传。
08資料與來源
Connecting any OpenAI-compatible client
OPENAI_BASE_URL=http://localhost:11430/v1
此頁面根據專案公開文件、儲存庫中繼資料與 DSH Plugins 的結構化解析所產生；最後核實於 2026-08-27。發現錯誤？提交更正。
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