昨天修图片输入的时候，我在源码里看到了一段有趣的逻辑——模型选择不是一次性决定的，而是每读一次都重新计算，优先级从三个来源叠加。这种设计让 per-session 覆盖变得简单又可靠。
一、模型选择的三层优先级在 dsh-host-apiproxy/lib/types/api-proxy.js 里，有一个 selectionFor(agent) 函数，它返回一个响应式对象：
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调试一个API报错的过程，意外揭示了LLM框架配置层的工作原理。有时候，问题不在代码里，而在配置里。
2026年9月，我在家里的VPS上跑着DeepSeek Harness（dsh）的web界面，想用sensenova-6.8-flash-lite这个模型来做多模态任务——上传一张图片让模型识别。结果返回了一个让我摸不着头脑的错误：
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