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Baseten
Baseten Model APIs अग्रणी मॉडलों तक होस्टेड, OpenAI-संगत पहुँच प्रदान करते हैं। आधिकारिक बाहरी Plugin प्रमाणित खोज का उपयोग करता है, इसलिए OpenClaw आपके Baseten खाते के लिए सक्षम संपूर्ण मॉडल समूह का अनुसरण करता है। इसके ऑफ़लाइन फ़ॉलबैक में इस OpenClaw रिलीज़ के बनाए जाने के समय उपलब्ध प्रत्येक Model API शामिल है।
| गुण | मान |
|---|---|
| प्रदाता आईडी | baseten |
| Plugin | आधिकारिक बाहरी पैकेज (@openclaw/baseten-provider) |
| प्रमाणीकरण परिवेश चर | BASETEN_API_KEY |
| ऑनबोर्डिंग फ़्लैग | --auth-choice baseten-api-key |
| प्रत्यक्ष CLI फ़्लैग | --baseten-api-key <key> |
| API | OpenAI-संगत (openai-completions) |
| आधार URL | https://inference.baseten.co/v1 |
| डिफ़ॉल्ट मॉडल | baseten/thinkingmachines/inkling |
Plugin इंस्टॉल करें
openclaw plugins install @openclaw/baseten-provideropenclaw gateway restartआरंभ करना
Baseten खाता और API कुंजी बनाएँ
Baseten के Basic प्लान में कोई मासिक प्लेटफ़ॉर्म शुल्क नहीं है; Model API कॉल का मूल्य उपयोग के आधार पर निर्धारित होता है। Baseten API कुंजी सेटिंग में एक कुंजी बनाएँ और मूल्य निर्धारण पृष्ठ पर वर्तमान दरें देखें।
ऑनबोर्डिंग चलाएँ
openclaw onboard --auth-choice baseten-api-keyopenclaw onboard --non-interactive \--auth-choice baseten-api-key \--baseten-api-key "$BASETEN_API_KEY"export BASETEN_API_KEY=...लाइव कैटलॉग सत्यापित करें
openclaw models list --provider basetenउपयोग योग्य प्रमाणीकरण होने पर, Plugin GET /v1/models का अनुरोध करता है और खाते के लिए लौटाए गए प्रत्येक मॉडल को सूचीबद्ध करता है। प्रमाणीकरण के बिना, यह ऑफ़लाइन रहता है और बंडल किए गए फ़ॉलबैक का उपयोग करता है।
Inkling
Thinking Machines Lab का Inkling डिफ़ॉल्ट मॉडल है। OpenClaw में यह टेक्स्ट और इमेज इनपुट, टूल कॉलिंग, संरचित टूल स्कीमा, कॉन्फ़िगर करने योग्य रीजनिंग प्रयास, 1.048M-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 32k आउटपुट टोकन का समर्थन करता है:
{ agents: { defaults: { model: { primary: "baseten/thinkingmachines/inkling" }, }, },}किसी मौजूदा चैट को बदलने के लिए /model baseten/thinkingmachines/inkling का उपयोग करें।
बंडल किया गया फ़ॉलबैक कैटलॉग
प्रमाणित लाइव कैटलॉग प्रामाणिक स्रोत है। खोज सफल होने से पहले ये पंक्तियाँ सेटअप और मॉडल चयन को उपयोगी बनाए रखती हैं:
| मॉडल संदर्भ | इनपुट | कॉन्टेक्स्ट | अधिकतम आउटपुट |
|---|---|---|---|
baseten/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro |
टेक्स्ट | 262k | 262k |
baseten/zai-org/GLM-4.7 |
टेक्स्ट | 200k | 200k |
baseten/zai-org/GLM-5 |
टेक्स्ट | 202k | 202k |
baseten/zai-org/GLM-5.1 |
टेक्स्ट | 202k | 202k |
baseten/zai-org/GLM-5.2 |
टेक्स्ट | 202k | 202k |
baseten/thinkingmachines/inkling |
टेक्स्ट, इमेज | 1.048M | 32k |
baseten/moonshotai/Kimi-K2.5 |
टेक्स्ट, इमेज | 262k | 262k |
baseten/moonshotai/Kimi-K2.6 |
टेक्स्ट, इमेज | 262k | 262k |
baseten/moonshotai/Kimi-K2.7-Code |
टेक्स्ट, इमेज | 262k | 262k |
baseten/nvidia/Nemotron-120B-A12B |
टेक्स्ट | 202k | 202k |
baseten/nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B |
टेक्स्ट | 202k | 202k |
baseten/openai/gpt-oss-120b |
टेक्स्ट | 128k | 128k |
सभी बंडल किए गए मॉडल टूल कॉलिंग और रीजनिंग का समर्थन करते हैं। OpenClaw अपने थिंकिंग स्तरों को मूल reasoning_effort वाले मॉडलों से मैप करता है। Baseten के वैकल्पिक GLM, Kimi और Nemotron मॉडल में डिफ़ॉल्ट रूप से थिंकिंग बंद रहती है; अधिकांश में बंद/चालू का द्विआधारी नियंत्रण उपलब्ध है, जबकि GLM 5.2 में बंद, उच्च और अधिकतम विकल्प उपलब्ध हैं। OpenClaw इन विकल्पों को Baseten के chat_template_args.enable_thinking नियंत्रण के माध्यम से और GLM 5.2 के लिए सत्यापित शीर्ष-स्तरीय reasoning_effort पैरामीटर के माध्यम से भेजता है।
मैन्युअल कॉन्फ़िगरेशन
अधिकांश सेटअप में केवल API कुंजी की आवश्यकता होती है। प्रदाता को स्पष्ट रूप से निर्धारित करने के लिए:
{ env: { BASETEN_API_KEY: "..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "baseten/thinkingmachines/inkling" }, }, }, models: { mode: "merge", providers: { baseten: { baseUrl: "https://inference.baseten.co/v1", apiKey: "${BASETEN_API_KEY}", api: "openai-completions", models: [ { id: "thinkingmachines/inkling", name: "Inkling", reasoning: true, input: ["text", "image"], contextWindow: 1048000, maxTokens: 32000, compat: { supportsStore: false, supportsDeveloperRole: false, supportsUsageInStreaming: true, supportsStrictMode: true, supportsTools: true, supportsReasoningEffort: true, supportedReasoningEfforts: ["none", "minimal", "low", "medium", "high", "xhigh"], reasoningEffortMap: { off: "none", none: "none", adaptive: "xhigh", max: "xhigh", }, maxTokensField: "max_tokens", }, }, ], }, }, },}