> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs2.openclaw.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # कॉन्फ़िगरेशन — टूल और कस्टम प्रदाता `tools.*` कॉन्फ़िगरेशन keys और कस्टम provider / base-URL सेटअप। agents, channels, और अन्य शीर्ष-स्तरीय कॉन्फ़िगरेशन keys के लिए, [कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ](/hi/gateway/configuration-reference) देखें। ## टूल ### टूल प्रोफ़ाइल `tools.profile`, `tools.allow`/`tools.deny` से पहले एक आधार allowlist सेट करता है: स्थानीय onboarding, unset होने पर नए स्थानीय configs को डिफ़ॉल्ट रूप से `tools.profile: "coding"` पर सेट करता है (मौजूदा explicit profiles संरक्षित रखे जाते हैं)। | प्रोफ़ाइल | शामिल हैं | | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `minimal` | केवल `session_status` | | `coding` | `group:fs`, `group:runtime`, `group:web`, `group:sessions`, `group:memory`, `cron`, `image`, `image_generate`, `skill_workshop`, `video_generate` | | `messaging` | `group:messaging`, `sessions_list`, `sessions_history`, `sessions_send`, `session_status` | | `full` | कोई प्रतिबंध नहीं (unset जैसा ही) | ### टूल समूह | समूह | टूल | | ------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | `group:runtime` | `exec`, `process`, `code_execution` (`bash` को `exec` के alias के रूप में स्वीकार किया जाता है) | | `group:fs` | `read`, `write`, `edit`, `apply_patch` | | `group:sessions` | `sessions_list`, `sessions_history`, `sessions_send`, `sessions_spawn`, `sessions_yield`, `subagents`, `session_status` | | `group:memory` | `memory_search`, `memory_get` | | `group:web` | `web_search`, `x_search`, `web_fetch` | | `group:ui` | `browser`, `canvas` | | `group:automation` | `heartbeat_respond`, `cron`, `gateway` | | `group:messaging` | `message` | | `group:nodes` | `nodes` | | `group:agents` | `agents_list`, `update_plan` | | `group:media` | `image`, `image_generate`, `music_generate`, `video_generate`, `tts` | | `group:openclaw` | सभी built-in टूल (provider Plugins को छोड़कर) | | `group:plugins` | loaded Plugins के स्वामित्व वाले टूल, जिनमें `bundle-mcp` के माध्यम से उजागर configured MCP servers शामिल हैं | ### sandbox tool policy के अंदर MCP और Plugin टूल Configured MCP servers को `bundle-mcp` Plugin id के तहत Plugin-स्वामित्व वाले टूल के रूप में उजागर किया जाता है। सामान्य टूल प्रोफ़ाइल उन्हें allow कर सकती हैं, लेकिन sandboxed sessions के लिए `tools.sandbox.tools` एक अतिरिक्त gate है। यदि sandbox mode `"all"` या `"non-main"` है, तो MCP/Plugin टूल दिखने चाहिए होने पर sandbox tool allowlist में इनमें से कोई एक entry शामिल करें: * `mcp.servers` से OpenClaw-प्रबंधित MCP servers के लिए `bundle-mcp` * किसी विशिष्ट native Plugin के लिए Plugin id * सभी loaded Plugin-स्वामित्व वाले टूल के लिए `group:plugins` * exact MCP server tool names या server globs जैसे `outlook__send_mail` या `outlook__*`, जब आप केवल एक server चाहते हों Server globs provider-safe MCP server prefix का उपयोग करते हैं, जरूरी नहीं कि raw `mcp.servers` key का। Non-`[A-Za-z0-9_-]` characters `-` बन जाते हैं, जिन names की शुरुआत letter से नहीं होती उन्हें `mcp-` prefix मिलता है, और लंबे या duplicate prefixes truncate या suffix किए जा सकते हैं; उदाहरण के लिए, `mcp.servers["Outlook Graph"]` `outlook-graph__*` जैसा glob उपयोग करता है। ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { agents: { defaults: { sandbox: { mode: "all" } } }, mcp: { servers: { outlook: { command: "node", args: ["./outlook-mcp.js"] }, }, }, tools: { sandbox: { tools: { alsoAllow: ["web_search", "web_fetch", "memory_search", "memory_get", "bundle-mcp"], }, }, }, } ``` उस sandbox-layer entry के बिना, MCP server अभी भी सफलतापूर्वक load हो सकता है जबकि उसके टूल provider request से पहले filtered हो जाते हैं। `mcp.servers` में OpenClaw-प्रबंधित servers के लिए इस shape को पकड़ने के लिए `openclaw doctor` का उपयोग करें। bundled Plugin manifests या Claude `.mcp.json` से loaded MCP servers भी वही sandbox gate उपयोग करते हैं, लेकिन यह diagnostic अभी उन sources को enumerate नहीं करता; यदि sandboxed turns में उनके टूल गायब हो जाएं तो वही allowlist entries उपयोग करें। ### `tools.codeMode` `tools.codeMode` सामान्य OpenClaw code-mode surface सक्षम करता है। जब tools वाले run के लिए सक्षम किया जाता है, model को केवल `exec` और `wait` दिखते हैं; सामान्य OpenClaw टूल in-sandbox `tools.*` catalog bridge के पीछे चले जाते हैं, और MCP टूल generated `MCP` namespace के माध्यम से उपलब्ध होते हैं। ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { codeMode: { enabled: true, }, }, } ``` shorthand भी स्वीकार किया जाता है: ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { codeMode: true }, } ``` MCP declarations को code mode में read-only virtual API file surface के माध्यम से उजागर किया जाता है। Guest code, `MCP..()` call करने से पहले TypeScript-style signatures inspect करने के लिए `API.list("mcp")` और `API.read("mcp/.d.ts")` call कर सकता है। runtime contract, limits, और debugging steps के लिए [Code mode](/hi/reference/code-mode) देखें। ### `tools.allow` / `tools.deny` Global tool allow/deny policy (deny wins)। Case-insensitive, `*` wildcards का समर्थन करती है। Docker sandbox off होने पर भी लागू होती है। ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { deny: ["browser", "canvas"] }, } ``` `write` और `apply_patch` अलग tool ids हैं। `allow: ["write"]` compatible models के लिए `apply_patch` भी सक्षम करता है, लेकिन `deny: ["write"]`, `apply_patch` को deny नहीं करता। सभी file mutation block करने के लिए, `group:fs` deny करें या प्रत्येक mutating tool को स्पष्ट रूप से list करें: ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { deny: ["write", "edit", "apply_patch"] }, } ``` ### `tools.byProvider` विशिष्ट providers या models के लिए टूल को और restrict करता है। क्रम: base profile → provider profile → allow/deny। ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { profile: "coding", byProvider: { "google-antigravity": { profile: "minimal" }, "openai/gpt-5.4": { allow: ["group:fs", "sessions_list"] }, }, }, } ``` ### `tools.toolsBySender` किसी विशिष्ट requester identity के लिए टूल restrict करता है। यह channel access control के ऊपर defense-in-depth है; sender values channel adapter से आने चाहिए, message text से नहीं। ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { toolsBySender: { "channel:discord:1234567890123": { alsoAllow: ["group:fs"] }, "id:guest-user-id": { deny: ["group:runtime", "group:fs"] }, "*": { deny: ["exec", "process", "write", "edit", "apply_patch"] }, }, }, } ``` Keys explicit prefixes उपयोग करती हैं: `channel::`, `id:`, `e164:`, `username:`, `name:`, या `"*"`। Channel ids canonical OpenClaw ids हैं; `teams` जैसे aliases `msteams` में normalize होते हैं। Legacy unprefixed keys केवल `id:` के रूप में स्वीकार की जाती हैं। Matching order है channel+id, id, e164, username, name, फिर wildcard। Per-agent `agents.list[].tools.toolsBySender`, match होने पर global sender match को override करता है, खाली `{}` policy के साथ भी। ### `tools.elevated` sandbox के बाहर elevated exec access नियंत्रित करता है: ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { elevated: { enabled: true, allowFrom: { whatsapp: ["+15555550123"], discord: ["1234567890123", "987654321098765432"], }, }, }, } ``` * Per-agent override (`agents.list[].tools.elevated`) केवल और restrict कर सकता है। * `/elevated on|off|ask|full` प्रति session state store करता है; inline directives single message पर लागू होते हैं। * Elevated `exec` sandboxing bypass करता है और configured escape path का उपयोग करता है (डिफ़ॉल्ट रूप से `gateway`, या exec target `node` होने पर `node`)। ### `tools.exec` ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { exec: { backgroundMs: 10000, timeoutSec: 1800, cleanupMs: 1800000, notifyOnExit: true, notifyOnExitEmptySuccess: false, commandHighlighting: false, applyPatch: { enabled: false, allowModels: ["gpt-5.5"], }, }, }, } ``` ### `tools.loopDetection` Tool-loop safety checks **डिफ़ॉल्ट रूप से disabled** हैं। detection activate करने के लिए `enabled: true` set करें। Settings को globally `tools.loopDetection` में define किया जा सकता है और per-agent `agents.list[].tools.loopDetection` पर override किया जा सकता है। ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { loopDetection: { enabled: true, historySize: 30, warningThreshold: 10, criticalThreshold: 20, globalCircuitBreakerThreshold: 30, detectors: { genericRepeat: true, knownPollNoProgress: true, pingPong: true, }, }, }, } ``` loop analysis के लिए retained अधिकतम tool-call history। warnings के लिए repeating no-progress pattern threshold। critical loops block करने के लिए उच्चतर repeating threshold। किसी भी no-progress run के लिए hard stop threshold। repeated same-tool/same-args calls पर warn करें। ज्ञात poll tools (`process.poll`, `command_status`, आदि) पर warn/block करें। alternating no-progress pair patterns पर warn/block करें। यदि `warningThreshold >= criticalThreshold` या `criticalThreshold >= globalCircuitBreakerThreshold`, validation fail होता है। ### `tools.web` ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { web: { search: { enabled: true, apiKey: "brave_api_key", // or BRAVE_API_KEY env maxResults: 5, timeoutSeconds: 30, cacheTtlMinutes: 15, }, fetch: { enabled: true, provider: "firecrawl", // optional; omit for auto-detect maxChars: 50000, maxCharsCap: 50000, maxResponseBytes: 2000000, timeoutSeconds: 30, cacheTtlMinutes: 15, maxRedirects: 3, readability: true, userAgent: "custom-ua", }, }, }, } ``` ### `tools.media` inbound media understanding (image/audio/video) configure करता है: ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { media: { concurrency: 2, asyncCompletion: { directSend: false, // अप्रचलित: completions एजेंट-मध्यस्थित रहते हैं }, audio: { enabled: true, maxBytes: 20971520, scope: { default: "deny", rules: [{ action: "allow", match: { chatType: "direct" } }], }, models: [ { provider: "openai", model: "gpt-4o-mini-transcribe" }, { type: "cli", command: "whisper", args: ["--model", "base", "{{MediaPath}}"] }, ], }, image: { enabled: true, timeoutSeconds: 180, models: [{ provider: "ollama", model: "gemma4:26b", timeoutSeconds: 300 }], }, video: { enabled: true, maxBytes: 52428800, models: [{ provider: "google", model: "gemini-3-flash-preview" }], }, }, }, } ``` **प्रदाता एंट्री** (`type: "provider"` या छोड़ा गया): * `provider`: API प्रदाता id (`openai`, `anthropic`, `google`/`gemini`, `groq`, आदि) * `model`: मॉडल id ओवरराइड * `profile` / `preferredProfile`: `auth-profiles.json` प्रोफ़ाइल चयन **CLI एंट्री** (`type: "cli"`): * `command`: चलाने योग्य executable * `args`: templated args (`{{MediaPath}}`, `{{Prompt}}`, `{{MaxChars}}`, आदि का समर्थन करता है; `openclaw doctor --fix` अप्रचलित `{input}` placeholders को `{{MediaPath}}` में माइग्रेट करता है) **सामान्य फ़ील्ड:** * `capabilities`: वैकल्पिक सूची (`image`, `audio`, `video`). डिफ़ॉल्ट: `openai`/`anthropic`/`minimax` → image, `google` → image+audio+video, `groq` → audio. * `prompt`, `maxChars`, `maxBytes`, `timeoutSeconds`, `language`: प्रति-एंट्री ओवरराइड. * `tools.media.image.timeoutSeconds` और मिलती-जुलती image मॉडल `timeoutSeconds` एंट्रियां तब भी लागू होती हैं जब एजेंट स्पष्ट `image` टूल को कॉल करता है. इमेज समझने के लिए, यह timeout अनुरोध पर ही लागू होता है और पहले की तैयारी के काम से कम नहीं किया जाता. * विफलताएं अगली एंट्री पर fallback करती हैं. प्रदाता auth मानक क्रम का पालन करता है: `auth-profiles.json` → env vars → `models.providers.*.apiKey`. **Async completion फ़ील्ड:** * `asyncCompletion.directSend`: अप्रचलित compatibility flag. पूर्ण async मीडिया कार्य requester-session मध्यस्थित रहते हैं ताकि एजेंट परिणाम प्राप्त करे, तय करे कि उपयोगकर्ता को कैसे बताना है, और स्रोत delivery की आवश्यकता होने पर message tool का उपयोग करे. ### `tools.agentToAgent` ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { agentToAgent: { enabled: false, allow: ["home", "work"], }, }, } ``` ### `tools.sessions` नियंत्रित करता है कि session tools (`sessions_list`, `sessions_history`, `sessions_send`) द्वारा किन sessions को target किया जा सकता है. डिफ़ॉल्ट: `tree` (वर्तमान session + इससे spawned sessions, जैसे subagents). ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { sessions: { // "self" | "tree" | "agent" | "all" visibility: "tree", }, }, } ``` * `self`: केवल वर्तमान session key. * `tree`: वर्तमान session + वर्तमान session द्वारा spawned sessions (subagents). * `agent`: वर्तमान agent id से संबंधित कोई भी session (यदि आप एक ही agent id के तहत per-sender sessions चलाते हैं तो अन्य उपयोगकर्ता शामिल हो सकते हैं). * `all`: कोई भी session. Cross-agent targeting के लिए अभी भी `tools.agentToAgent` आवश्यक है. * Sandbox clamp: जब वर्तमान session sandboxed हो और `agents.defaults.sandbox.sessionToolsVisibility="spawned"` हो, तो visibility को `tree` पर बाध्य किया जाता है, भले ही `tools.sessions.visibility="all"` हो. * जब `all` नहीं होता, `sessions_list` एक compact `visibility` फ़ील्ड शामिल करता है जो effective mode का वर्णन करता है और चेतावनी देता है कि कुछ sessions वर्तमान scope के बाहर छोड़े जा सकते हैं. ### `tools.sessions_spawn` `sessions_spawn` के लिए inline attachment समर्थन नियंत्रित करता है. ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { sessions_spawn: { attachments: { enabled: false, // opt-in: inline file attachments की अनुमति देने के लिए true सेट करें maxTotalBytes: 5242880, // सभी files में कुल 5 MB maxFiles: 50, maxFileBytes: 1048576, // प्रति file 1 MB retainOnSessionKeep: false, // cleanup="keep" होने पर attachments रखें }, }, }, } ``` * Attachments के लिए `enabled: true` आवश्यक है. * Subagent attachments को child workspace में `.openclaw/attachments//` पर `.manifest.json` के साथ materialize किया जाता है. * ACP attachments केवल image-only होते हैं और समान file count, per-file byte, और total byte limits pass होने के बाद ACP runtime को inline forward किए जाते हैं. * Attachment content को transcript persistence से स्वचालित रूप से redact किया जाता है. * Base64 inputs को strict alphabet/padding checks और pre-decode size guard के साथ validate किया जाता है. * Subagent attachment file permissions directories के लिए `0700` और files के लिए `0600` हैं. * Subagent cleanup `cleanup` policy का पालन करता है: `delete` हमेशा attachments हटाता है; `keep` उन्हें केवल तब retain करता है जब `retainOnSessionKeep: true` हो. ### `tools.experimental` Experimental built-in tool flags. डिफ़ॉल्ट रूप से off, जब तक strict-agentic GPT-5 auto-enable rule लागू न हो. ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { tools: { experimental: { planTool: true, // experimental update_plan सक्षम करें }, }, } ``` * `planTool`: non-trivial multi-step work tracking के लिए structured `update_plan` tool सक्षम करता है. * डिफ़ॉल्ट: `false` जब तक `agents.defaults.embeddedAgent.executionContract` (या per-agent override) OpenAI या OpenAI Codex GPT-5-family run के लिए `"strict-agentic"` पर सेट न हो. उस scope से बाहर tool को force on करने के लिए `true` सेट करें, या strict-agentic GPT-5 runs के लिए भी इसे off रखने के लिए `false` सेट करें. * सक्षम होने पर, system prompt usage guidance भी जोड़ता है ताकि model इसे केवल substantial work के लिए उपयोग करे और अधिकतम एक step `in_progress` रखे. ### `agents.defaults.subagents` ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { agents: { defaults: { subagents: { allowAgents: ["research"], model: "minimax/MiniMax-M2.7", maxConcurrent: 8, runTimeoutSeconds: 900, announceTimeoutMs: 120000, archiveAfterMinutes: 60, }, }, }, } ``` * `model`: spawned sub-agents के लिए डिफ़ॉल्ट model. यदि छोड़ा गया है, तो sub-agents caller के model को inherit करते हैं. * `allowAgents`: `sessions_spawn` के लिए configured target agent ids की डिफ़ॉल्ट allowlist, जब requester agent अपना `subagents.allowAgents` सेट नहीं करता (`["*"]` = कोई भी configured target; डिफ़ॉल्ट: केवल वही agent). जिन stale entries का agent config delete हो चुका है, उन्हें `sessions_spawn` reject करता है और `agents_list` से omit करता है; उन्हें clean up करने के लिए `openclaw doctor --fix` चलाएं. * `runTimeoutSeconds`: `sessions_spawn` के लिए डिफ़ॉल्ट timeout (seconds). `0` का अर्थ है कोई timeout नहीं. * `announceTimeoutMs`: Gateway `agent` announce delivery attempts के लिए per-call timeout (milliseconds). डिफ़ॉल्ट: `120000`. Transient retries कुल announce wait को एक configured timeout से लंबा बना सकते हैं. * Per-subagent tool policy: `tools.subagents.tools.allow` / `tools.subagents.tools.deny`. *** ## Custom providers और base URLs Provider plugins अपने model catalog rows प्रकाशित करते हैं. Custom providers को config में `models.providers` के ज़रिए या `~/.openclaw/agents//agent/models.json` में जोड़ें. Custom/local provider `baseUrl` configure करना model HTTP requests के लिए narrow network trust decision भी है: OpenClaw उसी exact `scheme://host:port` origin को guarded fetch path से allow करता है, बिना अलग config option जोड़ने या अन्य private origins पर trust किए. ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { models: { mode: "merge", // merge (default) | replace providers: { "custom-proxy": { baseUrl: "http://localhost:4000/v1", apiKey: "LITELLM_KEY", api: "openai-completions", // openai-completions | openai-responses | anthropic-messages | google-generative-ai models: [ { id: "llama-3.1-8b", name: "Llama 3.1 8B", reasoning: false, input: ["text"], cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 128000, contextTokens: 96000, maxTokens: 32000, }, ], }, }, }, } ``` * Custom auth ज़रूरतों के लिए `authHeader: true` + `headers` का उपयोग करें. * Agent config root को `OPENCLAW_AGENT_DIR` से override करें. * Matching provider IDs के लिए merge precedence: * Non-empty agent `models.json` `baseUrl` values जीतती हैं. * Non-empty agent `apiKey` values केवल तब जीतती हैं जब वह provider वर्तमान config/auth-profile context में SecretRef-managed नहीं है. * SecretRef-managed provider `apiKey` values resolved secrets persist करने के बजाय source markers (env refs के लिए `ENV_VAR_NAME`, file/exec refs के लिए `secretref-managed`) से refresh की जाती हैं. * SecretRef-managed provider header values source markers (env refs के लिए `secretref-env:ENV_VAR_NAME`, file/exec refs के लिए `secretref-managed`) से refresh की जाती हैं. * Empty या missing agent `apiKey`/`baseUrl` config में `models.providers` पर fall back करते हैं. * Matching model `contextWindow`/`maxTokens` explicit config और implicit catalog values के बीच higher value का उपयोग करते हैं. * Matching model `contextTokens` मौजूद होने पर explicit runtime cap को preserve करता है; native model metadata बदले बिना effective context limit करने के लिए इसका उपयोग करें. * Provider-plugin catalogs agent के plugin state के तहत generated plugin-owned catalog shards के रूप में stored होते हैं. * जब आप चाहते हैं कि config `models.json` और active plugin catalog shards को पूरी तरह rewrite करे, तो `models.mode: "replace"` का उपयोग करें. * Marker persistence source-authoritative है: markers active source config snapshot (pre-resolution) से लिखे जाते हैं, resolved runtime secret values से नहीं. ### Provider field details * `models.mode`: provider catalog behavior (`merge` या `replace`). * `models.providers`: provider id से keyed custom provider map. * Safe edits: additive updates के लिए `openclaw config set models.providers. '' --strict-json --merge` या `openclaw config set models.providers..models '' --strict-json --merge` का उपयोग करें. `config set` destructive replacements से इनकार करता है, जब तक आप `--replace` pass नहीं करते. * `models.providers.*.api`: अनुरोध अडैप्टर (`openai-completions`, `openai-responses`, `anthropic-messages`, `google-generative-ai`, आदि)। MLX, vLLM, SGLang, और अधिकांश OpenAI-संगत स्थानीय सर्वर जैसे स्वयं-होस्ट किए गए `/v1/chat/completions` बैकएंड के लिए, `openai-completions` का उपयोग करें। `baseUrl` वाला लेकिन `api` के बिना कस्टम प्रदाता डिफ़ॉल्ट रूप से `openai-completions` का उपयोग करता है; `openai-responses` केवल तब सेट करें जब बैकएंड `/v1/responses` का समर्थन करता हो। * `models.providers.*.apiKey`: प्रदाता क्रेडेंशियल (SecretRef/env प्रतिस्थापन को प्राथमिकता दें)। * `models.providers.*.auth`: प्रमाणीकरण रणनीति (`api-key`, `token`, `oauth`, `aws-sdk`)। * `models.providers.*.contextWindow`: इस प्रदाता के अंतर्गत मॉडलों के लिए डिफ़ॉल्ट नेटिव संदर्भ विंडो, जब मॉडल प्रविष्टि `contextWindow` सेट नहीं करती। * `models.providers.*.contextTokens`: इस प्रदाता के अंतर्गत मॉडलों के लिए डिफ़ॉल्ट प्रभावी रनटाइम संदर्भ सीमा, जब मॉडल प्रविष्टि `contextTokens` सेट नहीं करती। * `models.providers.*.maxTokens`: इस प्रदाता के अंतर्गत मॉडलों के लिए डिफ़ॉल्ट आउटपुट-टोकन सीमा, जब मॉडल प्रविष्टि `maxTokens` सेट नहीं करती। * `models.providers.*.timeoutSeconds`: वैकल्पिक प्रति-प्रदाता मॉडल HTTP अनुरोध टाइमआउट सेकंड में, जिसमें कनेक्ट, हेडर, बॉडी, और कुल अनुरोध निरस्त प्रबंधन शामिल है। * `models.providers.*.injectNumCtxForOpenAICompat`: Ollama + `openai-completions` के लिए, अनुरोधों में `options.num_ctx` इंजेक्ट करें (डिफ़ॉल्ट: `true`)। * `models.providers.*.authHeader`: आवश्यकता होने पर `Authorization` हेडर में क्रेडेंशियल ट्रांसपोर्ट को बाध्य करें। * `models.providers.*.baseUrl`: अपस्ट्रीम API बेस URL। * `models.providers.*.headers`: प्रॉक्सी/टेनेंट रूटिंग के लिए अतिरिक्त स्थिर हेडर। `models.providers.*.request`: मॉडल-प्रदाता HTTP अनुरोधों के लिए ट्रांसपोर्ट ओवरराइड। * `request.headers`: अतिरिक्त हेडर (प्रदाता डिफ़ॉल्ट के साथ मर्ज किए जाते हैं)। मान SecretRef स्वीकार करते हैं। * `request.auth`: प्रमाणीकरण रणनीति ओवरराइड। मोड: `"provider-default"` (प्रदाता का बिल्ट-इन प्रमाणीकरण उपयोग करें), `"authorization-bearer"` (`token` के साथ), `"header"` (`headerName`, `value`, वैकल्पिक `prefix` के साथ)। * `request.proxy`: HTTP प्रॉक्सी ओवरराइड। मोड: `"env-proxy"` (`HTTP_PROXY`/`HTTPS_PROXY` env vars का उपयोग करें), `"explicit-proxy"` (`url` के साथ)। दोनों मोड वैकल्पिक `tls` उप-ऑब्जेक्ट स्वीकार करते हैं। * `request.tls`: प्रत्यक्ष कनेक्शन के लिए TLS ओवरराइड। फ़ील्ड: `ca`, `cert`, `key`, `passphrase` (सभी SecretRef स्वीकार करते हैं), `serverName`, `insecureSkipVerify`। * `request.allowPrivateNetwork`: जब `true` हो, तो मॉडल-प्रदाता HTTP अनुरोधों को प्रदाता HTTP fetch गार्ड के माध्यम से निजी, CGNAT, या समान रेंज तक जाने दें। कस्टम/स्थानीय प्रदाता बेस URL पहले से ही ठीक-ठीक कॉन्फ़िगर किए गए ओरिजिन पर भरोसा करते हैं, सिवाय metadata/link-local ओरिजिन के, जो स्पष्ट opt-in के बिना अवरुद्ध रहते हैं। ठीक-ठीक ओरिजिन भरोसे से बाहर निकलने के लिए इसे `false` पर सेट करें। WebSocket हेडर/TLS के लिए वही `request` उपयोग करता है, लेकिन उस fetch SSRF गेट का उपयोग नहीं करता। डिफ़ॉल्ट `false`। * `models.providers.*.models`: स्पष्ट प्रदाता मॉडल कैटलॉग प्रविष्टियाँ। * `models.providers.*.models.*.input`: मॉडल इनपुट मोडैलिटी। केवल-टेक्स्ट मॉडलों के लिए `["text"]` और नेटिव image/vision मॉडलों के लिए `["text", "image"]` का उपयोग करें। इमेज अटैचमेंट एजेंट टर्न में केवल तब इंजेक्ट किए जाते हैं जब चुना गया मॉडल image-capable के रूप में चिह्नित हो। * `models.providers.*.models.*.contextWindow`: नेटिव मॉडल संदर्भ विंडो मेटाडेटा। यह उस मॉडल के लिए प्रदाता-स्तर `contextWindow` को ओवरराइड करता है। * `models.providers.*.models.*.contextTokens`: वैकल्पिक रनटाइम संदर्भ सीमा। यह प्रदाता-स्तर `contextTokens` को ओवरराइड करता है; इसका उपयोग तब करें जब आप मॉडल की नेटिव `contextWindow` से छोटा प्रभावी संदर्भ बजट चाहते हों; `openclaw models list` दोनों मान अलग होने पर दिखाता है। * `models.providers.*.models.*.compat.supportsDeveloperRole`: वैकल्पिक संगतता संकेत। `api: "openai-completions"` के लिए, गैर-खाली गैर-नेटिव `baseUrl` (होस्ट `api.openai.com` नहीं) के साथ, OpenClaw रनटाइम पर इसे `false` करने के लिए बाध्य करता है। खाली/छोड़ा गया `baseUrl` डिफ़ॉल्ट OpenAI व्यवहार रखता है। * `models.providers.*.models.*.compat.requiresStringContent`: केवल-स्ट्रिंग OpenAI-संगत चैट एंडपॉइंट के लिए वैकल्पिक संगतता संकेत। जब `true` हो, OpenClaw अनुरोध भेजने से पहले शुद्ध टेक्स्ट `messages[].content` ऐरे को साधारण स्ट्रिंग में फ्लैट कर देता है। * `models.providers.*.models.*.compat.strictMessageKeys`: सख्त OpenAI-संगत चैट एंडपॉइंट के लिए वैकल्पिक संगतता संकेत। जब `true` हो, OpenClaw अनुरोध भेजने से पहले आउटगोइंग Chat Completions संदेश ऑब्जेक्ट को `role` और `content` तक सीमित कर देता है। * `models.providers.*.models.*.compat.thinkingFormat`: वैकल्पिक thinking payload संकेत। Together-शैली `reasoning.enabled` के लिए `"together"`, शीर्ष-स्तरीय `enable_thinking` के लिए `"qwen"`, या request-level chat-template kwargs का समर्थन करने वाले Qwen-family OpenAI-संगत सर्वरों, जैसे vLLM, पर `chat_template_kwargs.enable_thinking` के लिए `"qwen-chat-template"` का उपयोग करें। कॉन्फ़िगर किए गए vLLM Qwen मॉडल इन फ़ॉर्मैट के लिए बाइनरी `/think` विकल्प (`off`, `on`) उजागर करते हैं। * `models.providers.*.models.*.compat.requiresReasoningContentOnAssistantMessages`: DeepSeek-शैली Chat Completions बैकएंड के लिए वैकल्पिक संगतता संकेत, जिन्हें replay पर पिछले assistant संदेशों में `reasoning_content` रखना आवश्यक होता है। जब `true` हो, OpenClaw आउटगोइंग assistant संदेशों पर उस फ़ील्ड को सुरक्षित रखता है। इसका उपयोग तब करें जब ऐसा कस्टम DeepSeek-संगत प्रॉक्सी जोड़ रहे हों जो reasoning हटाए जाने के बाद अनुरोधों को अस्वीकार करता हो। डिफ़ॉल्ट `false`। * `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery`: Bedrock ऑटो-डिस्कवरी सेटिंग्स रूट। * `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled`: implicit discovery चालू/बंद करें। * `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.region`: discovery के लिए AWS region। * `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.providerFilter`: लक्षित discovery के लिए वैकल्पिक provider-id फ़िल्टर। * `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.refreshInterval`: discovery refresh के लिए polling interval। * `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.defaultContextWindow`: खोजे गए मॉडलों के लिए fallback context window। * `plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.defaultMaxTokens`: खोजे गए मॉडलों के लिए fallback max output tokens। इंटरैक्टिव custom-provider onboarding सामान्य vision model IDs जैसे GPT-4o, Claude, Gemini, Qwen-VL, LLaVA, Pixtral, InternVL, Mllama, MiniCPM-V, और GLM-4V के लिए image input का अनुमान लगाता है, और ज्ञात text-only families के लिए अतिरिक्त प्रश्न छोड़ देता है। अज्ञात model IDs अभी भी image support के लिए पूछते हैं। Non-interactive onboarding वही inference उपयोग करता है; image-capable metadata बाध्य करने के लिए `--custom-image-input` या text-only metadata बाध्य करने के लिए `--custom-text-input` पास करें। ### प्रदाता उदाहरण आधिकारिक बाहरी `cerebras` provider plugin इसे `openclaw onboard --auth-choice cerebras-api-key` के माध्यम से कॉन्फ़िगर कर सकता है। स्पष्ट provider config का उपयोग केवल डिफ़ॉल्ट ओवरराइड करते समय करें। ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { env: { CEREBRAS_API_KEY: "sk-..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "cerebras/zai-glm-4.7", fallbacks: ["cerebras/gpt-oss-120b"], }, models: { "cerebras/zai-glm-4.7": { alias: "GLM 4.7 (Cerebras)" }, "cerebras/gpt-oss-120b": { alias: "GPT OSS 120B (Cerebras)" }, }, }, }, models: { mode: "merge", providers: { cerebras: { baseUrl: "https://api.cerebras.ai/v1", apiKey: "${CEREBRAS_API_KEY}", api: "openai-completions", models: [ { id: "zai-glm-4.7", name: "GLM 4.7 (Cerebras)" }, { id: "gpt-oss-120b", name: "GPT OSS 120B (Cerebras)" }, ], }, }, }, } ``` Cerebras के लिए `cerebras/zai-glm-4.7`; Z.AI direct के लिए `zai/glm-4.7` का उपयोग करें। ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { env: { KIMI_API_KEY: "sk-..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "kimi/kimi-for-coding" }, models: { "kimi/kimi-for-coding": { alias: "Kimi Code" } }, }, }, } ``` Anthropic-संगत, बिल्ट-इन प्रदाता। शॉर्टकट: `openclaw onboard --auth-choice kimi-code-api-key`। [स्थानीय मॉडल](/hi/gateway/local-models) देखें। TL;DR: गंभीर हार्डवेयर पर LM Studio Responses API के माध्यम से बड़ा स्थानीय मॉडल चलाएँ; fallback के लिए hosted models को merged रखें। ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { agents: { defaults: { model: { primary: "minimax/MiniMax-M3" }, models: { "minimax/MiniMax-M3": { alias: "Minimax" }, }, }, }, models: { mode: "merge", providers: { minimax: { baseUrl: "https://api.minimax.io/anthropic", apiKey: "${MINIMAX_API_KEY}", api: "anthropic-messages", models: [ { id: "MiniMax-M3", name: "MiniMax M3", reasoning: true, input: ["text", "image"], cost: { input: 0.6, output: 2.4, cacheRead: 0.12, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 1000000, maxTokens: 131072, }, ], }, }, }, } ``` `MINIMAX_API_KEY` सेट करें। शॉर्टकट: `openclaw onboard --auth-choice minimax-global-api` या `openclaw onboard --auth-choice minimax-cn-api`। मॉडल कैटलॉग डिफ़ॉल्ट रूप से M3 का उपयोग करता है और M2.7 variants भी शामिल करता है। Anthropic-संगत streaming path पर, OpenClaw डिफ़ॉल्ट रूप से MiniMax M2.x thinking को बंद करता है, जब तक कि आप स्वयं स्पष्ट रूप से `thinking` सेट न करें; MiniMax-M3 (और M3.x) डिफ़ॉल्ट रूप से प्रदाता के omitted/adaptive thinking path पर रहता है। `/fast on` या `params.fastMode: true` `MiniMax-M2.7` को `MiniMax-M2.7-highspeed` में फिर से लिखता है। ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { env: { MOONSHOT_API_KEY: "sk-..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "moonshot/kimi-k2.6" }, models: { "moonshot/kimi-k2.6": { alias: "Kimi K2.6" } }, }, }, models: { mode: "merge", providers: { moonshot: { baseUrl: "https://api.moonshot.ai/v1", apiKey: "${MOONSHOT_API_KEY}", api: "openai-completions", models: [ { id: "kimi-k2.6", name: "Kimi K2.6", reasoning: false, input: ["text", "image"], cost: { input: 0.95, output: 4, cacheRead: 0.16, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 262144, maxTokens: 262144, }, ], }, }, }, } ``` China endpoint के लिए: `baseUrl: "https://api.moonshot.cn/v1"` या `openclaw onboard --auth-choice moonshot-api-key-cn`। Native Moonshot endpoints साझा `openai-completions` transport पर streaming usage compatibility का विज्ञापन करते हैं, और OpenClaw इसे केवल built-in provider id के बजाय endpoint capabilities के आधार पर तय करता है। ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { agents: { defaults: { model: { primary: "opencode/claude-opus-4-6" }, models: { "opencode/claude-opus-4-6": { alias: "Opus" } }, }, }, } ``` `OPENCODE_API_KEY` (या `OPENCODE_ZEN_API_KEY`) सेट करें। Zen catalog के लिए `opencode/...` refs या Go catalog के लिए `opencode-go/...` refs उपयोग करें। शॉर्टकट: `openclaw onboard --auth-choice opencode-zen` या `openclaw onboard --auth-choice opencode-go`। ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { env: { SYNTHETIC_API_KEY: "sk-..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "synthetic/hf:MiniMaxAI/MiniMax-M2.5" }, models: { "synthetic/hf:MiniMaxAI/MiniMax-M2.5": { alias: "MiniMax M2.5" } }, }, }, models: { mode: "merge", providers: { synthetic: { baseUrl: "https://api.synthetic.new/anthropic", apiKey: "${SYNTHETIC_API_KEY}", api: "anthropic-messages", models: [ { id: "hf:MiniMaxAI/MiniMax-M2.5", name: "MiniMax M2.5", reasoning: true, input: ["text"], cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 }, contextWindow: 192000, maxTokens: 65536, }, ], }, }, }, } ``` आधार URL में `/v1` नहीं होना चाहिए (Anthropic क्लाइंट इसे जोड़ता है)। शॉर्टकट: `openclaw onboard --auth-choice synthetic-api-key`. ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { agents: { defaults: { model: { primary: "zai/glm-4.7" }, models: { "zai/glm-4.7": {} }, }, }, } ``` `ZAI_API_KEY` सेट करें। मॉडल रेफ canonical `zai/*` प्रदाता ID का उपयोग करते हैं। शॉर्टकट: `openclaw onboard --auth-choice zai-api-key`. * सामान्य endpoint: `https://api.z.ai/api/paas/v4` * कोडिंग endpoint (डिफ़ॉल्ट): `https://api.z.ai/api/coding/paas/v4` * सामान्य endpoint के लिए, आधार URL ओवरराइड के साथ एक कस्टम प्रदाता परिभाषित करें। *** ## संबंधित * [कॉन्फ़िगरेशन — agents](/hi/gateway/config-agents) * [कॉन्फ़िगरेशन — channels](/hi/gateway/config-channels) * [कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ](/hi/gateway/configuration-reference) — अन्य शीर्ष-स्तरीय कुंजियाँ * [टूल और plugins](/hi/tools)