模型价格雷达 / Model price radar
DSH 插件：左侧栏图标打开价格面板，按你的工作场景给出 各家旗舰 + 12 款推荐，每款都能展开成一整页的中文说明书—— 价格（人民币）、能力、参数、适用场景、使用案例、怎么用更好、优缺点。
收录范围
- 国内 4 家：DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱 GLM
- 国外 4 家：ChatGPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）、Gemini（Google）、Meta
- 每家厂商按档位只收最新的那一代，旧一代同档不显示；新版本发布后刷新即替换。 图片、语音、Embedding、Realtime 这类非文本计价模型不纳入。
面板怎么用
七个场景标签：快问快答、中文写作、文档办公、代码工具、运维排障、智能体任务、深度讨论。 每个场景分成 4 组：第一组是各家旗舰，其余三组各 4 款、组间不重复：
| 组 | 选法 | 适合 |
|---|---|---|
| 旗舰模型 | 每家厂商最新最强的顶级型号各一款 | 想看「各家的天花板在哪」 |
| 效果最好 | 排除旗舰后，按能力评分从高到低 | 这活不能出错 |
| 完美胜任 · 性价比高 | A/B 评级里「每元能力」最多 | 长期、大量地跑 |
| 基本满足 · 价格最低 | 评级 C 以上、按价格从低到高 | 能出结果就行 |
同组卡片固定排成一行、四列；旗舰组有几家就显示几张。
每张卡只保留三样东西：模型名、人民币单价（输入/输出，每百万 token）、本场景典型请求的估算花费， 下面一句中文简介收尾；有峰谷价的模型在价格右侧补一行闲时价。卡片不显示厂商名、排名和 A/B/C 评级图标。
点卡片进入整页详情（面板内切换，不弹窗）。版面按 1280px 宽铺开，首屏是一行四格速览： 本场景典型花费、输入单价、输出单价、上下文；再往下是两栏正文：
- 中文简介（与顶部一句话定位不同时才单独成段，不重复）
- 价格对照：官方 API 与 OpenRouter 并排，只列渠道、输入/输出/缓存单价；未上架则注明；差价过大时给一句提醒
- 峰时/闲时价格、促销到期提醒
- 能力特点、七个场景的评级条（宽屏两列）
- 4 个使用案例（按该模型最擅长的场景轮换，宽屏两列）
- 如何用得更好：缓存前缀、推理强度、工具调用、图片输入、闲时批处理等
- 优点 / 注意事项、全部资料来源链接
- 右栏是常驻参数卡（档位、上下文、最大输出、发布、模态、缓存读写、证据强度）
价格口径
- 面板只显示 人民币；官方直接以人民币报价的厂商（如 DeepSeek）优先使用官方原价，不经汇率换算，其余按
open.er-api.com的实时汇率折算，失败时用内置参考汇率。 - 有峰谷定价的模型（目前是 DeepSeek 官方 API）以高峰时段标价为准（DeepSeek V4.1 Flash：输入 ¥2 / 输出 ¥8 每百万 token；V4 Pro：¥9 / ¥27），闲时为高峰的一半。前者用于排序与花费估算，避免低估；详情里同时列出两档与高峰时段。
- 促销价按当前生效价计算，并在详情里写清到期日与到期后的价格。
- 分段计价按「该请求规模落在哪一档」近似。
- 典型任务花费 = 场景输入 token × 输入单价 + 场景输出 token × 输出单价。
场景评级怎么来的
data/capability-ratings.json 是联网调研后的人工评级表：每个模型给出 7 个场景的 A/B/C/D、一句话定位、
关键事实、注意事项、来源链接和证据强度。评分 = 调研评级（主）+ 任务花费相对中位数（辅），
所以既不会把贵旗舰无脑排第一，也不会让便宜但跑不动的模型上榜。
没有调研条目的模型（新发布、或调研未覆盖）回退到「能力标记 + 榜单名次 + 价格」的推断；这类模型的详情页不显示场景评级条，避免用占位评级误导。
模型介绍中文化
面板与详情只显示中文简介，英文原名（Claude、Gemini、GPT 等）保留不译。
现有 30 款模型的简介人工写在 data/descriptions-zh.json，按模型 id 索引；新发布的模型若没有人工简介，
Host 会调用当前 harness 的默认模型翻译英文介绍并缓存（同一段英文只翻一次），界面上不会回退显示英文。
也可以用 POST /price-radar/translate 手动补齐。
数据来源
| 数据 | 来源 |
|---|---|
| 官方价格、上下文、能力、发布日期 | https://models.dev/api.json |
| OpenRouter 参照价（只比价，不出现在列表里） | https://openrouter.ai/api/v1/models |
| 榜单名次 | oolong-tea-2026/arena-ai-leaderboards（LMArena 日更快照，自动回溯最近有效日） |
| 汇率 | https://open.er-api.com/v6/latest/USD |
| 峰谷价、促销截止日 | data/price-notes.json（人工核对，附官方来源） |
| 模型点评与场景评级 | data/capability-ratings.json（人工调研，附来源） |
不做的事：不猜价格、不补零、不造榜单名次、不做模糊型号匹配。榜单没有数据时显示「暂无榜单数据」。
配色
面板自带两套主题，跟随宿主在浅色/深色间切换。浅色采用 Claude 现行的暖白界面：
#FAF9F5 画布 / #FFFFFF 卡面 / #E6E2D7 描边 / #1F1E1D 正文 / #D97757 陶土橙强调；
深色对应 #1F1E1D / #262625 / #3C3A36 / #F2F0EA / #E08363。
列表页刻意压到「名称 + 价格 + 一句简介」，详情页才展开参数、评级、案例与优缺点。
维护与自检
node scripts/build-baseline.mjs # 重新生成内置基线（含比价与价格备注匹配检查）
node scripts/smoke-host.mjs # Host 接口、刷新、翻译路径自检
node scripts/smoke-client.mjs # 渲染、四组推荐、整页详情自检
MPR_CATALOG=data/baseline.json node scripts/smoke-client.mjs # 用真实目录再跑一遍
MPR_CATALOG=data/baseline.json MPR_HTML_LIST=list.html node scripts/smoke-client.mjs # 导出静态 HTML 供浏览器核对版面
安装：
- 下载 Release 里最新的
model-price-radar-*.zip并解压， 或者git clone https://github.com/davzlcm/model-price-radar.git； - 在 DSH 里执行
plugin_manager install_bundle，target 指向解压后的绝对路径； - 重装前先 bump
package.json的 version，否则会提示 already-installed。
文件
| 文件 | 作用 |
|---|---|
index.js |
Host 半：/price-radar JSON API、缓存、刷新、翻译、比价 |
client.js |
面板、四组推荐、整页详情、侧栏图标 |
lib/sources.js |
数据源抓取、档位收口（curateBySlot）、OpenRouter 比价、价格备注 |
lib/translate.js |
介绍中文化（按内容哈希缓存） |
data/baseline.json |
内置基线快照（离线可用） |
data/capability-ratings.json |
调研评级表（场景 A–D、定位、事实、短板、来源） |
data/price-notes.json |
峰谷价与促销备注 |
data/descriptions-zh.json |
人工中文简介（按模型 id） |
data/flagships.json |
每家厂商的旗舰型号名单 |
scripts/build-baseline.mjs |
重新生成基线 |
scripts/smoke-*.mjs |
自检脚本 |
assets/screenshot-light.png |
README 里的面板预览图 |
许可
MIT
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