DSH自带的llm-pi-ai 插件 opencode-go 模型目录不全且不随上游更新，已本地修复，待官方修复

[SsTtone1]

DSH Issue 报告：llm-pi-ai 插件 opencode-go 模型目录不全且不随上游更新

报告日期：2026-08-24
影响组件：@deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai + @earendil-works/pi-ai
严重程度：中（功能缺失 —— 用户无法选择实际存在的模型，许多最新模型 例如：ox-alpha-free 不在目录内）
状态：已在本地通过数据补丁临时修复；等待官方根治

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TL;DR

DSH 当前架构下，opencode-go 路由的模型目录来自 pi-ai 包的内置静态目录
dist/providers/data/opencode-go.json。该文件由 scripts/generate-models.ts 在发包时生成，
安装后永不更新。已安装的 v0.82.1（生成于 2026-07-25）只收录了 16 个模型，
而 live 端点 https://opencode.ai/zen/go/v1/models 实际返回 29 个。
由于该路由横跨 3 种协议，现有的 settings.yaml 配置机制（models / modelOverrides）
结构上无法补充新模型，用户侧无解，只能改包内数据文件。

本文档给出：根因分析、13 个缺失模型的完整目录条目（可直接并入官方生成器）、
协议归属的实测证据、验证方法，以及对官方的三个根治建议。

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1. 环境信息

项目	值
DSH 安装	C:\Users\stone\AppData\Roaming\npm\node_modules\@deepseek-ai\dsh
LLM 插件	@deepseek-ai/dsh-llm-pi-ai@0.1.1-rc.2
pi-ai	@earendil-works/pi-ai@0.82.1（最新 0.84.2 也仅 19 个模型，同样不全）
profile	~/.dsh/profiles/node_modules/@earendil-works/pi-ai → Junction 指向全局安装（同一物理文件）
相关设置	settings.yaml 中 llm-pi-ai.providers.opencode-go.apiKeyEnv: OPENCODE_GO_API_KEY
默认模型	agent-default-model: { provider: opencode-go, model: ox-alpha-free } ← 不在内置目录中

2. 问题现象

• 模型选择器只显示 16 个 opencode-go 模型；
• live 端点实际有 29 个（含 ox-alpha-free、glm-5.3、gpt-5.6-luna、qwen3.8-max 等）；
• 目录自 2026-07-25 起未再更新，期间上游新增的模型全部缺失。

复现：

# 内置目录数量（16）
node -e "const j=require(process.env.USERPROFILE+'/.dsh/profiles/node_modules/@earendil-works/pi-ai/dist/providers/data/opencode-go.json');let n=0;for(const a of Object.keys(j))n+=Object.keys(j[a]).length;console.log(n)"
# live 数量（29）
$key = <OPENCODE_GO_API_KEY>
(Invoke-RestMethod https://opencode.ai/zen/go/v1/models -Headers @{Authorization="Bearer $key"}).data.Count

3. 根因分析

3.1 架构链路与数据流

flowchart LR
    A["settings.yaml<br/>llm-pi-ai.providers.opencode-go"] --> D["dsh-llm-pi-ai<br/>resolveRouteModels()"]
    B["pi-ai dist/providers/data/<br/>opencode-go.json （静态，发包时生成）"] --> C["flattenModelCatalog()<br/>= OPENCODE_GO_MODELS"]
    C --> E["provider 实例<br/>opencodeGoProvider().getModels()"]
    C --> F["models.generated.js MODELS<br/>getBuiltinModels('opencode-go')"]
    E --> G["请求分发（wire 协议实现）"]
    F --> D
    D --> H["最终暴露给用户的模型目录"]

Loading

关键事实：

1. 单一数据源：provider 实例与 models.generated.js 的 MODELS 都由同一个
   data/opencode-go.json flatten 而来，因此只需更新这一个文件。
2. 静态快照：该文件由 npm run generate-models 从 models.dev 抓取后固化进 npm 包，
   运行时没有任何刷新机制（旧版 dsh-opencode-go-provider 插件的动态刷新已被移除）。
3. 版本滞后：v0.82.1 固化了 16 个模型；即使升级到最新 v0.84.2（2026-08-14）也只有 19 个，
   升级不能解决问题。

3.2 为什么 settings.yaml 配置无法补救

PiAiProviderProfile 提供两种目录定制方式，对本路由均不可用：

• modelOverrides：只允许覆盖内置目录已有的 id，未知 id 直接报错
  modelOverrides names "X", which the installed catalog does not describe；
• models 列表：整体替换目录，但 PiAiModelProfile 没有 api 字段。
  新增模型的协议回退链是 request.api ?? base?.api ?? routeApi，而 opencode-go 内置目录
  横跨 anthropic-messages / openai-completions / openai-responses 三种协议，
  sharedCatalogApi() 返回 undefined → 新模型一律报错
  model "X" needs an api; the installed catalog does not describe it...。

结论：在多协议目录路由上，任何配置写法都无法新增模型，必须修改包内数据文件。

4. 修复内容（本地补丁）

向 dist/providers/data/opencode-go.json 合并 13 个缺失模型（16 → 29），已有 16 条逐字节保留。
补丁脚本：~/.dsh/patches/repatch-dsh-opencode-go-catalog.ps1（幂等：已存在的 id 跳过，
pi-ai 升级后重跑不会回退上游新增的模型）。原始文件备份于同目录 opencode-go.json.bak。

4.1 新增条目完整数据（可直接并入官方生成器/数据文件）

// ===== anthropic-messages =====
"minimax-m2.5": {
  "id": "minimax-m2.5", "name": "MiniMax-M2.5", "api": "anthropic-messages",
  "provider": "opencode-go", "baseUrl": "https://opencode.ai/zen/go",
  "reasoning": true, "input": ["text"],
  "cost": { "input": 0.3, "output": 1.2, "cacheRead": 0.03, "cacheWrite": 0 },
  "contextWindow": 204800, "maxTokens": 65536
},
"qwen3.8-max": {
  "id": "qwen3.8-max", "name": "Qwen3.8 Max", "api": "anthropic-messages",
  "provider": "opencode-go", "baseUrl": "https://opencode.ai/zen/go",
  "reasoning": true, "input": ["text", "image"],
  "cost": { "input": 2, "output": 6, "cacheRead": 0.25, "cacheWrite": 2.5 },
  "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 131072
},

// ===== openai-completions =====
"glm-5": {
  "id": "glm-5", "name": "GLM-5", "api": "openai-completions",
  "provider": "opencode-go", "baseUrl": "https://opencode.ai/zen/go/v1",
  "reasoning": true, "input": ["text"],
  "cost": { "input": 1, "output": 3.2, "cacheRead": 0.2, "cacheWrite": 0 },
  "compat": { "supportsStore": false, "supportsDeveloperRole": false, "maxTokensField": "max_tokens" },
  "contextWindow": 202752, "maxTokens": 32768
},
"glm-5.3": {
  "id": "glm-5.3", "name": "GLM-5.3", "api": "openai-completions",
  "provider": "opencode-go", "baseUrl": "https://opencode.ai/zen/go/v1",
  "reasoning": true, "input": ["text"],
  "cost": { "input": 1.4, "output": 4.4, "cacheRead": 0.26, "cacheWrite": 0 },
  "compat": { "supportsStore": false, "supportsDeveloperRole": false, "maxTokensField": "max_tokens" },
  "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 131072,
  "thinkingLevelMap": { "off": null, "minimal": null, "low": "low", "medium": null, "high": "high", "xhigh": null, "max": "max" }
},
"kimi-k2.5": {
  "id": "kimi-k2.5", "name": "Kimi K2.5", "api": "openai-completions",
  "provider": "opencode-go", "baseUrl": "https://opencode.ai/zen/go/v1",
  "reasoning": true, "input": ["text", "image"],
  "cost": { "input": 0.6, "output": 3, "cacheRead": 0.1, "cacheWrite": 0 },
  "compat": { "supportsStore": false, "supportsDeveloperRole": false, "thinkingFormat": "deepseek",
              "supportsReasoningEffort": false, "maxTokensField": "max_tokens", "supportsLongCacheRetention": false },
  "contextWindow": 262144, "maxTokens": 65536,
  "thinkingLevelMap": { "minimal": null, "low": null, "medium": null }
},
"mimo-v2-pro": {
  "id": "mimo-v2-pro", "name": "MiMo V2 Pro", "api": "openai-completions",
  "provider": "opencode-go", "baseUrl": "https://opencode.ai/zen/go/v1",
  "reasoning": true, "input": ["text"],
  "cost": { "input": 1, "output": 3, "cacheRead": 0.2, "cacheWrite": 0 },
  "compat": { "supportsStore": false, "supportsDeveloperRole": false, "maxTokensField": "max_tokens" },
  "contextWindow": 1048576, "maxTokens": 128000
},
"mimo-v2-omni": {
  "id": "mimo-v2-omni", "name": "MiMo V2 Omni", "api": "openai-completions",
  "provider": "opencode-go", "baseUrl": "https://opencode.ai/zen/go/v1",
  "reasoning": true, "input": ["text", "image"],
  "cost": { "input": 0.4, "output": 2, "cacheRead": 0.08, "cacheWrite": 0 },
  "compat": { "supportsStore": false, "supportsDeveloperRole": false, "maxTokensField": "max_tokens" },
  "contextWindow": 262144, "maxTokens": 128000
},
"qwen3.5-plus": {
  "id": "qwen3.5-plus", "name": "Qwen3.5 Plus", "api": "openai-completions",
  "provider": "opencode-go", "baseUrl": "https://opencode.ai/zen/go/v1",
  "reasoning": true, "input": ["text", "image"],
  "cost": { "input": 0.2, "output": 1.2, "cacheRead": 0.02, "cacheWrite": 0.25 },
  "compat": { "supportsStore": false, "supportsDeveloperRole": false, "thinkingFormat": "qwen", "maxTokensField": "max_tokens" },
  "contextWindow": 262144, "maxTokens": 65536
},
"ox-alpha-free": {
  "id": "ox-alpha-free", "name": "Ox Alpha Free (Unlimited)", "api": "openai-completions",
  "provider": "opencode-go", "baseUrl": "https://opencode.ai/zen/go/v1",
  "reasoning": true, "input": ["text", "image"],
  "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
  "compat": { "supportsStore": false, "supportsDeveloperRole": false, "maxTokensField": "max_tokens",
              "requiresReasoningContentOnAssistantMessages": true, "thinkingFormat": "deepseek" },
  "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 131072,
  "thinkingLevelMap": { "off": null, "minimal": null, "low": null, "medium": null, "high": "high", "xhigh": null, "max": "max" }
},
"hy3-preview": {
  "id": "hy3-preview", "name": "Hy3 Preview", "api": "openai-completions",
  "provider": "opencode-go", "baseUrl": "https://opencode.ai/zen/go/v1",
  "reasoning": true, "input": ["text"],
  "cost": { "input": 0.14, "output": 0.58, "cacheRead": 0.035, "cacheWrite": 0 },
  "compat": { "supportsStore": false, "supportsDeveloperRole": false, "maxTokensField": "max_tokens" },
  "contextWindow": 256000, "maxTokens": 64000,
  "thinkingLevelMap": { "off": "none", "minimal": null, "low": "low", "medium": null, "high": "high", "xhigh": null, "max": null }
},
"deepseek-v4-flash-vision-exp": {
  "id": "deepseek-v4-flash-vision-exp", "name": "DeepSeek V4 Flash Vision Exp", "api": "openai-completions",
  "provider": "opencode-go", "baseUrl": "https://opencode.ai/zen/go/v1",
  "reasoning": true, "input": ["text", "image"],
  "cost": { "input": 0.14, "output": 0.28, "cacheRead": 0.0028, "cacheWrite": 0 },
  "compat": { "supportsStore": false, "supportsDeveloperRole": false, "maxTokensField": "max_tokens",
              "requiresReasoningContentOnAssistantMessages": true, "thinkingFormat": "deepseek" },
  "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 384000,
  "thinkingLevelMap": { "minimal": null, "low": null, "medium": null, "high": "high", "max": "max" }
},

// ===== openai-responses =====
"gpt-5.6-luna": {
  "id": "gpt-5.6-luna", "name": "GPT-5.6 Luna (2x usage)", "api": "openai-responses",
  "provider": "opencode-go", "baseUrl": "https://opencode.ai/zen/go/v1",
  "reasoning": true, "input": ["text", "image"],
  "cost": { "input": 0.1, "output": 0.6, "cacheRead": 0.01, "cacheWrite": 0.125 },
  "compat": { "sessionAffinityFormat": "openai-nosession" },
  "contextWindow": 1050000, "maxTokens": 128000,
  "thinkingLevelMap": { "off": null, "minimal": null, "low": "low", "medium": "medium", "high": "high", "xhigh": "xhigh", "max": "max" }
},
"muse-spark-1.2-contributor": {
  "id": "muse-spark-1.2-contributor", "name": "Muse Spark 1.2 Contributor", "api": "openai-responses",
  "provider": "opencode-go", "baseUrl": "https://opencode.ai/zen/go/v1",
  "reasoning": true, "input": ["text", "image"],
  "cost": { "input": 0.1, "output": 0.2, "cacheRead": 0.002, "cacheWrite": 0 },
  "compat": { "sessionAffinityFormat": "openai-nosession" },
  "contextWindow": 1048576, "maxTokens": 131072,
  "thinkingLevelMap": { "off": null, "minimal": "minimal", "low": "low", "medium": "medium", "high": "high", "xhigh": "xhigh", "max": null }
}

条目来源与约定：

• qwen3.8-max / glm-5.3 / gpt-5.6-luna：逐字段取自上游 pi-ai 0.84.2 同名条目（官方生成器产物）；
• deepseek-v4-flash-vision-exp：克隆同家族 deepseek-v4-flash 并开启 image 输入；
• hy3-preview：克隆 hy3（该 id 仅存在于 live 端点，models.dev 尚未收录）；
• 其余按各家族既有 compat 约定合成，元数据（ctx/output/cost/modalities/reasoning_options）
  取自 models.dev api.json 的 opencode-go provider（2026-08-24 版本）；
• input 一律收敛到 pi-ai 支持的 ["text"] / ["text","image"]（models.dev 的 video/audio/pdf 不受支持）。

4.2 协议归属的实测证据

用存储的 API key 对 live 端点做了双协议探测（2026-08-24）：

模型	POST /zen/go/v1/chat/completions（openai-completions）	POST /zen/go/v1/messages（anthropic-messages，需 x-api-key 头）	结论
minimax-m2.7 / m2.5 / m3	❌ 500	✅ 200	仅 anthropic-messages
qwen3.7-max / qwen3.7-plus	✅ 200	✅ 200	双协议均可（保留内置 anthropic 归属不变）
其余 completions 模型	✅ 200	—	openai-completions

注意：anthropic 端点用 Authorization: Bearer 会返回 401，必须用 x-api-key +
anthropic-version 头——排查时容易误判为"模型不存在"。

与 models.dev 的映射规则一致：provider.npm = @ai-sdk/anthropic → anthropic-messages，
@ai-sdk/openai → openai-responses，缺省 → openai-completions。

5. 验证方法

补丁后通过两条真实消费路径冒烟测试（脚本：~/.dsh/patches/verify-opencode-go-catalog.cjs）：

const all = require("<pi-ai>/dist/providers/all.js");
all.builtinProviders().find(p => p.id === "opencode-go").getModels(); // 请求分发路径
all.getBuiltinModels("opencode-go");                                  // dsh-llm-pi-ai 目录合并路径

预期：两者均为 29 个模型、id 集合一致、每条 api/baseUrl/contextWindow/maxTokens/input 完整。
实测结果：SMOKE TEST PASSED。重启 dsh 后模型选择器即显示全部 29 个模型。

6. 对官方的根治建议（按优先级）

1. 【数据】更新 generate-models 并发版：把 §4.1 的 13 个条目并入
   @earendil-works/pi-ai 的生成流程（或直接重跑 generator 刷新 models.dev 快照），
   随下一个 dsh/pin 版本发布。这是最小改动、立即生效的方案。
   同时建议修正 generator 对 opencode-go 的抓取遗漏：live 端点的 hy3-preview 未进 models.dev，
   说明纯 models.dev 来源会漏模型，宜以 live /v1/models 的 id 集合做并集校验。
2. 【机制】恢复目录动态刷新：旧 dsh-opencode-go-provider 插件曾实现
   "models.dev + live /v1/models 合并、缓存于 ~/.dsh/cache/、定期刷新"的机制，
   移除后目录变成永久静态快照。建议在 dsh-llm-pi-ai 内重建等价能力：
   利用 pi-ai 已有的 Provider.refreshModels() / ModelsStore 接口（dist/models-store.d.ts），
   为 opencode-go 这类订阅制端点挂接刷新逻辑，失败时保留上次目录。
3. 【配置】给 PiAiModelProfile 增加 api 字段：当前多协议路由上配置无法新增模型的根因是
   条目缺少协议声明（见 §3.2）。允许条目级 api 后，用户即可在 settings.yaml 里自行补充
   内置目录尚未收录的模型，而不必等待发包或改 node_modules。

7. 时间线与相关文件

• 2026-07-25 — pi-ai 0.82.1 发包，固化 16 模型目录；
• 2026-08-14 — pi-ai 0.84.2 发包，仍只有 19 模型；
• 2026-08-24 — 本地确认问题并用数据补丁修复至 29 模型（与 live 一致）。

[tianshangwuyun]

为什么不采用getModels的方式直接获取了，这样写死的配置不是以后还有问题

[SsTtone1]

pi-ai 的 Provider 接口确实支持动态获取 —— refreshModels() + ModelsStore（dist/models-store.d.ts），openrouter 这类动态 provider 就是这么实现的。但 opencode-go 被上游实现成了静态 provider（opencode-go.js 里只返回内置目录，没挂 refreshModels）。

简单说就是live 接口只给了模型名单，上下文窗口、价格、走哪种协议这些关键信息一概没有。没这些信息模型根本没法用，所以 pi-ai 才把数据在发包时写死。

这个补丁本质还是一张快照，OpenCode 下次上新模型还得再打一次（重跑一下补丁脚本就行，一分钟的事）。想完全解决只有靠官方做动态刷新——报告里已经建议了，等他们改吧。或者看看有没有别的接口插件支持的

[Smalldy]

你好有两个问题请教

1. openrouter 这类动态 provider 就是这么实现的。但 opencode-go 被上游实现成了静态 provider（opencode-go.js 里只返回内置目录，没挂 refreshModels）： 上游这样实现是有什么历史原因？上游是否有修复计划呢或者是否可以通过上游PR贡献解决问题？
2. 插件能接管模型列表的获取方式吗？

[SsTtone1]

dsh默认自带的llm-pi-ai插件版本0.82.1 其在静态目录里 不会随版本更新 ，refreshModels() 只留给了例如OpenRouter模型集合高频变动的Provider，对于opencode没有这设置
上游有没有计划要去问pi了，dsh也是通过这个插件实现预制提供商配置模型的，PR路径技术上可行，可以让模型写代码试试
插件代码实现原理可以参考pi-opencode-provider 他解释的比较清楚