मुख्य सामग्री पर जाएं

यह क्या करता है

  • किसी भी इनबाउंड बॉडी में इनलाइन निर्देश: /t <level>, /think:<level>, या /thinking <level>
  • स्तर (उपनाम): off | minimal | low | medium | high | xhigh | adaptive | max
    • minimal → “think”
    • low → “think hard”
    • medium → “think harder”
    • high → “ultrathink” (अधिकतम बजट)
    • xhigh → “ultrathink+” (GPT-5.2+ और Codex मॉडल, साथ ही Anthropic Claude Opus 4.7+ effort)
    • adaptive → प्रदाता-प्रबंधित अनुकूली सोच (Anthropic/Bedrock पर Claude 4.6, Anthropic Claude Opus 4.7+, और Google Gemini dynamic thinking के लिए समर्थित)
    • max → प्रदाता का अधिकतम reasoning (Anthropic Claude Opus 4.7+; Ollama इसे अपने सर्वोच्च नेटिव think effort पर मैप करता है)
    • x-high, x_high, extra-high, extra high, और extra_high xhigh पर मैप होते हैं।
    • highest high पर मैप होता है।
  • प्रदाता नोट्स:
    • सोच मेनू और पिकर प्रदाता-प्रोफाइल से संचालित होते हैं। प्रदाता Plugin चुने गए मॉडल के लिए सटीक स्तर सेट घोषित करते हैं, जिसमें बाइनरी on जैसे लेबल शामिल हैं।
    • adaptive, xhigh, और max केवल उन प्रदाता/मॉडल प्रोफाइल के लिए दिखाए जाते हैं जो उन्हें समर्थित करते हैं। असमर्थित स्तरों के लिए टाइप किए गए निर्देश उस मॉडल के मान्य विकल्पों के साथ अस्वीकार कर दिए जाते हैं।
    • मौजूदा संग्रहीत असमर्थित स्तर प्रदाता प्रोफाइल रैंक के अनुसार रीमैप किए जाते हैं। गैर-अनुकूली मॉडलों पर adaptive medium पर वापस जाता है, जबकि xhigh और max चुने गए मॉडल के लिए सबसे बड़े समर्थित गैर-off स्तर पर वापस जाते हैं।
    • Anthropic Claude 4.6 मॉडल तब डिफ़ॉल्ट रूप से adaptive पर रहते हैं जब कोई स्पष्ट सोच स्तर सेट नहीं होता।
    • Anthropic Claude Opus 4.8 और Opus 4.7 सोच को बंद रखते हैं, जब तक आप स्पष्ट रूप से सोच स्तर सेट न करें। adaptive thinking सक्षम होने के बाद Opus 4.8 का प्रदाता-स्वामित्व वाला effort डिफ़ॉल्ट high है।
    • Anthropic Claude Opus 4.7+ /think xhigh को adaptive thinking और output_config.effort: "xhigh" पर मैप करता है, क्योंकि /think एक सोच निर्देश है और xhigh Opus effort सेटिंग है।
    • Anthropic Claude Opus 4.7+ /think max भी उपलब्ध कराता है; यह उसी प्रदाता-स्वामित्व वाले अधिकतम effort पथ पर मैप होता है।
    • Direct DeepSeek V4 मॉडल /think xhigh|max उपलब्ध कराते हैं; दोनों DeepSeek reasoning_effort: "max" पर मैप होते हैं, जबकि निचले गैर-off स्तर high पर मैप होते हैं।
    • OpenRouter-रूट किए गए DeepSeek V4 मॉडल /think xhigh उपलब्ध कराते हैं और OpenRouter-समर्थित reasoning_effort मान भेजते हैं। संग्रहीत max overrides xhigh पर वापस जाते हैं।
    • Ollama के सोच-सक्षम मॉडल /think low|medium|high|max उपलब्ध कराते हैं; max नेटिव think: "high" पर मैप होता है क्योंकि Ollama की नेटिव API low, medium, और high effort स्ट्रिंग स्वीकार करती है।
    • OpenAI GPT मॉडल /think को मॉडल-विशिष्ट Responses API effort समर्थन के माध्यम से मैप करते हैं। /think off केवल तब reasoning.effort: "none" भेजता है जब लक्ष्य मॉडल इसे समर्थित करता हो; अन्यथा OpenClaw असमर्थित मान भेजने के बजाय अक्षम reasoning payload को छोड़ देता है।
    • कस्टम OpenAI-संगत कैटलॉग प्रविष्टियां models.providers.<provider>.models[].compat.supportedReasoningEfforts में "xhigh" शामिल करके /think xhigh में ऑप्ट इन कर सकती हैं। यह वही compat metadata उपयोग करता है जो आउटबाउंड OpenAI reasoning effort payloads को मैप करता है, इसलिए मेनू, सत्र सत्यापन, एजेंट CLI, और llm-task ट्रांसपोर्ट व्यवहार से सहमत रहते हैं।
    • पुराने कॉन्फ़िगर किए गए OpenRouter Hunter Alpha refs proxy reasoning injection छोड़ देते हैं क्योंकि वह रिटायर्ड रूट reasoning fields के माध्यम से अंतिम उत्तर टेक्स्ट लौटा सकता था।
    • Google Gemini /think adaptive को Gemini के प्रदाता-स्वामित्व वाले dynamic thinking पर मैप करता है। Gemini 3 अनुरोध कोई निश्चित thinkingLevel नहीं भेजते, जबकि Gemini 2.5 अनुरोध thinkingBudget: -1 भेजते हैं; निश्चित स्तर फिर भी उस मॉडल परिवार के लिए सबसे निकट Gemini thinkingLevel या बजट पर मैप होते हैं।
    • Anthropic-संगत streaming पथ पर MiniMax M2.x (minimax/MiniMax-M2*) डिफ़ॉल्ट रूप से thinking: { type: "disabled" } उपयोग करता है, जब तक आप मॉडल params या अनुरोध params में स्पष्ट रूप से thinking सेट न करें। इससे M2.x के गैर-नेटिव Anthropic stream format से लीक हुए reasoning_content deltas से बचा जाता है। MiniMax-M3 (और M3.x) इससे मुक्त है: M3 उचित Anthropic thinking blocks उत्सर्जित करता है और thinking अक्षम होने पर खाली content लौटाता है, इसलिए OpenClaw M3 को प्रदाता के omitted/adaptive thinking पथ पर रखता है।
    • Z.AI (zai/*) अधिकतर GLM मॉडलों के लिए बाइनरी (on/off) है। GLM-5.2 अपवाद है: यह /think off|low|high|max उपलब्ध कराता है, low और high को Z.AI reasoning_effort: "high" पर मैप करता है, और max को reasoning_effort: "max" पर मैप करता है।
    • Moonshot Kimi K2.7 Code (moonshot/kimi-k2.7-code) हमेशा सोचता है। इसका प्रोफाइल केवल on उपलब्ध कराता है, और OpenClaw Moonshot की आवश्यकता के अनुसार आउटबाउंड thinking field छोड़ देता है। अन्य moonshot/* मॉडल /think off को thinking: { type: "disabled" } पर और किसी भी गैर-off स्तर को thinking: { type: "enabled" } पर मैप करते हैं। जब thinking सक्षम होती है, Moonshot केवल tool_choice auto|none स्वीकार करता है; OpenClaw असंगत मानों को auto में सामान्यीकृत करता है।

समाधान क्रम

  1. संदेश पर इनलाइन निर्देश (केवल उसी संदेश पर लागू होता है)।
  2. सत्र override (directive-only संदेश भेजकर सेट किया गया)।
  3. प्रति-एजेंट डिफ़ॉल्ट (config में agents.list[].thinkingDefault)।
  4. वैश्विक डिफ़ॉल्ट (config में agents.defaults.thinkingDefault)।
  5. Fallback: उपलब्ध होने पर प्रदाता-घोषित डिफ़ॉल्ट; अन्यथा reasoning-सक्षम मॉडल medium या उस मॉडल के लिए निकटतम समर्थित गैर-off स्तर पर resolve होते हैं, और गैर-reasoning मॉडल off रहते हैं।

सत्र डिफ़ॉल्ट सेट करना

  • ऐसा संदेश भेजें जो केवल निर्देश हो (whitespace अनुमत), जैसे /think:medium या /t high
  • यह मौजूदा सत्र के लिए बना रहता है (डिफ़ॉल्ट रूप से प्रति-प्रेषक)। सत्र override साफ़ करने और कॉन्फ़िगर किए गए/प्रदाता डिफ़ॉल्ट को inherit करने के लिए /think default उपयोग करें; उपनामों में inherit, clear, reset, और unpin शामिल हैं।
  • /think off एक स्पष्ट off override संग्रहीत करता है। यह सोच को तब तक अक्षम करता है जब तक आप सत्र override बदलें या साफ़ न करें।
  • पुष्टि उत्तर भेजा जाता है (Thinking level set to high. / Thinking disabled.)। यदि स्तर अमान्य है (जैसे /thinking big), कमांड संकेत के साथ अस्वीकार कर दी जाती है और सत्र स्थिति अपरिवर्तित रहती है।
  • वर्तमान सोच स्तर देखने के लिए बिना argument के /think (या /think:) भेजें।

एजेंट द्वारा अनुप्रयोग

  • Embedded OpenClaw: resolved स्तर in-process OpenClaw एजेंट runtime को पास किया जाता है।
  • Claude CLI backend: claude-cli उपयोग करते समय गैर-off स्तर Claude Code को --effort के रूप में पास किए जाते हैं; CLI backends देखें।

तेज़ मोड (/fast)

  • स्तर: auto|on|off|default
  • Directive-only संदेश सत्र fast-mode override को toggle करता है और Fast mode set to auto., Fast mode enabled., या Fast mode disabled. उत्तर देता है। सत्र override साफ़ करने और कॉन्फ़िगर किया गया डिफ़ॉल्ट inherit करने के लिए /fast default उपयोग करें; उपनामों में inherit, clear, reset, और unpin शामिल हैं।
  • वर्तमान प्रभावी fast-mode स्थिति देखने के लिए बिना mode के /fast (या /fast status) भेजें।
  • OpenClaw fast mode को इस क्रम में resolve करता है:
    1. Inline/directive-only /fast auto|on|off override (/fast default इस परत को साफ़ करता है)
    2. सत्र override
    3. प्रति-एजेंट डिफ़ॉल्ट (agents.list[].fastModeDefault)
    4. प्रति-मॉडल config: agents.defaults.models["<provider>/<model>"].params.fastMode
    5. Fallback: off
  • auto सत्र/config mode को auto के रूप में रखता है लेकिन प्रत्येक नए मॉडल call को स्वतंत्र रूप से resolve करता है। auto cutoff से पहले शुरू होने वाली calls में fast mode सक्षम होता है; बाद की retry, fallback, tool-result, या continuation calls fast mode अक्षम के साथ शुरू होती हैं। cutoff डिफ़ॉल्ट रूप से 60 सेकंड है; इसे बदलने के लिए सक्रिय मॉडल पर agents.defaults.models["<provider>/<model>"].params.fastAutoOnSeconds सेट करें।
  • openai/* के लिए, fast mode समर्थित Responses अनुरोधों पर service_tier=priority भेजकर OpenAI priority processing पर मैप होता है।
  • Codex-backed openai/* / openai-codex/* मॉडलों के लिए, fast mode Codex Responses पर वही service_tier=priority flag भेजता है। Native Codex app-server turns को tier केवल turn/start या thread start/resume पर मिलता है, इसलिए auto पहले से चल रहे app-server turn को retier नहीं कर सकता; यह OpenClaw द्वारा शुरू किए गए अगले model turn पर लागू होता है।
  • OAuth-authenticated traffic सहित direct public anthropic/* अनुरोधों के लिए, जो api.anthropic.com को भेजे जाते हैं, fast mode Anthropic service tiers पर मैप होता है: /fast on service_tier=auto सेट करता है, /fast off service_tier=standard_only सेट करता है।
  • Anthropic-संगत path पर minimax/* के लिए, /fast on (या params.fastMode: true) MiniMax-M2.7 को MiniMax-M2.7-highspeed में rewrite करता है।
  • जब दोनों सेट हों, स्पष्ट Anthropic serviceTier / service_tier model params fast-mode default को override करते हैं। OpenClaw फिर भी गैर-Anthropic proxy base URLs के लिए Anthropic service-tier injection छोड़ देता है।
  • /status fast mode सक्षम होने पर Fast दिखाता है और configured mode auto होने पर Fast:auto दिखाता है।

Verbose निर्देश (/verbose या /v)

  • स्तर: on (minimal) | full | off (default)।
  • Directive-only संदेश session verbose को toggle करता है और Verbose logging enabled. / Verbose logging disabled. उत्तर देता है; अमान्य स्तर स्थिति बदले बिना संकेत लौटाते हैं।
  • /verbose off एक स्पष्ट session override संग्रहीत करता है; इसे Sessions UI में inherit चुनकर साफ़ करें।
  • अधिकृत external channel senders session verbose override को persist कर सकते हैं। Internal gateway/webchat clients को इसे persist करने के लिए operator.admin चाहिए।
  • Inline directive केवल उसी संदेश को प्रभावित करता है; अन्यथा session/global defaults लागू होते हैं।
  • वर्तमान verbose level देखने के लिए बिना argument के /verbose (या /verbose:) भेजें।
  • जब verbose on हो, structured tool results emit करने वाले agents प्रत्येक tool call को अपने metadata-only संदेश के रूप में वापस भेजते हैं, उपलब्ध होने पर <emoji> <tool-name>: <arg> prefix के साथ। ये tool summaries प्रत्येक tool शुरू होते ही भेजी जाती हैं (अलग bubbles), streaming deltas के रूप में नहीं।
  • Tool failure summaries सामान्य mode में दिखाई देती रहती हैं, लेकिन raw error detail suffixes तब तक छिपे रहते हैं जब तक verbose full न हो।
  • जब verbose full हो, tool outputs completion के बाद भी forward किए जाते हैं (अलग bubble, safe length तक truncated)। यदि आप run in-flight रहते हुए /verbose on|full|off toggle करते हैं, तो बाद की tool bubbles नई setting का पालन करती हैं।
  • agents.defaults.toolProgressDetail /verbose tool summaries और progress-draft tool lines का आकार नियंत्रित करता है। 🛠️ Exec: checking JS syntax जैसे compact human labels के लिए "explain" (default) उपयोग करें; debugging के लिए raw command/detail भी appended चाहिए हो तो "raw" उपयोग करें। प्रति-एजेंट agents.list[].toolProgressDetail default को override करता है।
    • explain: 🛠️ Exec: check JS syntax for /tmp/app.js
    • raw: 🛠️ Exec: check JS syntax for /tmp/app.js, node --check /tmp/app.js

Plugin trace निर्देश (/trace)

  • स्तर: on | off (default)।
  • Directive-only संदेश session plugin trace output को toggle करता है और Plugin trace enabled. / Plugin trace disabled. उत्तर देता है।
  • Inline directive केवल उसी संदेश को प्रभावित करता है; अन्यथा session/global defaults लागू होते हैं।
  • वर्तमान trace level देखने के लिए बिना argument के /trace (या /trace:) भेजें।
  • /trace, /verbose से संकरा है: यह केवल Plugin-स्वामित्व वाली trace/debug lines उजागर करता है, जैसे Active Memory debug summaries।
  • Trace lines /status में और सामान्य assistant reply के बाद follow-up diagnostic message के रूप में दिखाई दे सकती हैं।

Reasoning दृश्यता (/reasoning)

  • स्तर: on|off|stream
  • Directive-only संदेश replies में thinking blocks दिखाए जाने हैं या नहीं, इसे toggle करता है।
  • सक्षम होने पर, reasoning को Thinking prefix वाले अलग संदेश के रूप में भेजा जाता है।
  • stream: जब active channel reasoning previews का समर्थन करता है, reply generate होते समय reasoning stream करता है, फिर reasoning के बिना अंतिम उत्तर भेजता है।
  • उपनाम: /reason
  • वर्तमान reasoning level देखने के लिए बिना argument के /reasoning (या /reasoning:) भेजें।
  • समाधान क्रम: inline directive, फिर session override, फिर प्रति-एजेंट default (agents.list[].reasoningDefault), फिर global default (agents.defaults.reasoningDefault), फिर fallback (off)।
विकृत local-model तर्क टैग को सावधानीपूर्वक संभाला जाता है। बंद <think>...</think> ब्लॉक सामान्य उत्तरों में छिपे रहते हैं, और पहले से दिखाई दे चुके पाठ के बाद का अधूरा तर्क भी छिपा रहता है। यदि कोई उत्तर पूरी तरह एक अकेले अधूरे ओपनिंग टैग में लिपटा है और अन्यथा खाली पाठ के रूप में डिलीवर होता, तो OpenClaw विकृत ओपनिंग टैग को हटा देता है और शेष पाठ डिलीवर करता है।

संबंधित

Heartbeats

  • Heartbeat प्रोब बॉडी कॉन्फ़िगर किया गया heartbeat प्रॉम्प्ट है (डिफ़ॉल्ट: Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not infer or repeat old tasks from prior chats. If nothing needs attention, reply HEARTBEAT_OK.)। heartbeat संदेश में इनलाइन निर्देश सामान्य रूप से लागू होते हैं (लेकिन heartbeats से सत्र डिफ़ॉल्ट बदलने से बचें)।
  • Heartbeat डिलीवरी डिफ़ॉल्ट रूप से केवल अंतिम पेलोड होती है। अलग Thinking संदेश भी भेजने के लिए (जब उपलब्ध हो), agents.defaults.heartbeat.includeReasoning: true या प्रति-एजेंट agents.list[].heartbeat.includeReasoning: true सेट करें।

वेब चैट UI

  • पेज लोड होने पर वेब चैट thinking चयनकर्ता इनबाउंड सत्र स्टोर/कॉन्फ़िग से सत्र के संग्रहीत स्तर को प्रतिबिंबित करता है।
  • कोई दूसरा स्तर चुनने पर sessions.patch के ज़रिए सत्र ओवरराइड तुरंत लिखा जाता है; यह अगले भेजने का इंतज़ार नहीं करता और यह एकबारगी thinkingOnce ओवरराइड नहीं है।
  • पहला विकल्प हमेशा ओवरराइड साफ़ करने का विकल्प होता है। यह Inherited: <resolved level> दिखाता है, जिसमें inherited thinking अक्षम होने पर Inherited: Off भी शामिल है।
  • स्पष्ट चयनकर्ता विकल्प अपने सीधे स्तर लेबल का उपयोग करते हैं और मौजूद होने पर प्रदाता लेबल को बनाए रखते हैं (उदाहरण के लिए प्रदाता-लेबल वाले max विकल्प के लिए Maximum)।
  • चयनकर्ता gateway सत्र पंक्ति/डिफ़ॉल्ट से लौटाए गए thinkingLevels का उपयोग करता है, और thinkingOptions को legacy लेबल सूची के रूप में रखा जाता है। ब्राउज़र UI अपनी प्रदाता regex सूची नहीं रखता; plugins model-विशिष्ट स्तर सेट के स्वामी होते हैं।
  • /think:<level> अभी भी काम करता है और उसी संग्रहीत सत्र स्तर को अपडेट करता है, इसलिए चैट निर्देश और चयनकर्ता सिंक में रहते हैं।

प्रदाता प्रोफ़ाइल

  • प्रदाता plugins मॉडल के समर्थित स्तरों और डिफ़ॉल्ट को परिभाषित करने के लिए resolveThinkingProfile(ctx) एक्सपोज़ कर सकते हैं।
  • Claude मॉडल को प्रॉक्सी करने वाले प्रदाता plugins को openclaw/plugin-sdk/provider-model-shared से resolveClaudeThinkingProfile(modelId) का फिर से उपयोग करना चाहिए, ताकि सीधे Anthropic और प्रॉक्सी कैटलॉग संरेखित रहें।
  • प्रत्येक प्रोफ़ाइल स्तर में एक संग्रहीत canonical id (off, minimal, low, medium, high, xhigh, adaptive, या max) होता है और इसमें display label शामिल हो सकता है। बाइनरी प्रदाता { id: "low", label: "on" } का उपयोग करते हैं।
  • प्रोफ़ाइल hooks उपलब्ध होने पर merged catalog facts प्राप्त करते हैं, जिनमें reasoning, compat.thinkingFormat, और compat.supportedReasoningEfforts शामिल हैं। इन facts का उपयोग बाइनरी या custom प्रोफ़ाइल केवल तब एक्सपोज़ करने के लिए करें जब कॉन्फ़िगर किया गया request contract मेल खाते पेलोड का समर्थन करता हो।
  • जिन tool plugins को स्पष्ट thinking override validate करना है, उन्हें api.runtime.agent.resolveThinkingPolicy({ provider, model }) और api.runtime.agent.normalizeThinkingLevel(...) का उपयोग करना चाहिए; उन्हें अपनी प्रदाता/model स्तर सूचियाँ नहीं रखनी चाहिए।
  • कॉन्फ़िगर किए गए custom model metadata तक पहुँच वाले tool plugins resolveThinkingPolicy में catalog पास कर सकते हैं, ताकि compat.supportedReasoningEfforts opt-ins plugin-side validation में प्रतिबिंबित हों।
  • प्रकाशित legacy hooks (supportsXHighThinking, isBinaryThinking, और resolveDefaultThinkingLevel) compatibility adapters के रूप में बने रहते हैं, लेकिन नए custom level sets को resolveThinkingProfile का उपयोग करना चाहिए।
  • Gateway पंक्तियाँ/डिफ़ॉल्ट thinkingLevels, thinkingOptions, और thinkingDefault एक्सपोज़ करते हैं, ताकि ACP/chat clients वही profile ids और labels render करें जिनका runtime validation उपयोग करता है।