Providers
OpenRouter
OpenRouter एक API और एक कुंजी के पीछे कई मॉडलों तक अनुरोध रूट करता है। यह
OpenAI-संगत है, इसलिए OpenClaw अन्य प्रॉक्सी प्रदाताओं के लिए उपयोग किए जाने वाले समान
openai-completions-शैली के ट्रांसपोर्ट पर इससे संचार करता है।
आरंभ करना
OAuth
OAuth ऑनबोर्डिंग चलाएँ
openclaw onboard --auth-choice openrouter-oauthOpenClaw OpenRouter का ब्राउज़र साइन-इन प्रवाह (PKCE) खोलता है, कोड को OpenRouter API कुंजी से बदलता है और उसे डिफ़ॉल्ट OpenRouter प्रमाणीकरण प्रोफ़ाइल में संग्रहीत करता है। रिमोट/हेडलेस होस्ट पर, OpenClaw साइन-इन URL प्रिंट करता है और साइन इन करने के बाद आपसे रीडायरेक्ट URL पेस्ट करने को कहता है।
(वैकल्पिक) किसी विशिष्ट मॉडल पर स्विच करें
ऑनबोर्डिंग का डिफ़ॉल्ट openrouter/auto है। बाद में कोई निश्चित मॉडल चुनें:
openclaw models set openrouter/<provider>/<model>API कुंजी
अपनी API कुंजी प्राप्त करें
openrouter.ai/keys पर एक API कुंजी बनाएँ।
API-कुंजी ऑनबोर्डिंग चलाएँ
openclaw onboard --auth-choice openrouter-api-key(वैकल्पिक) किसी विशिष्ट मॉडल पर स्विच करें
ऑनबोर्डिंग का डिफ़ॉल्ट openrouter/auto है। बाद में कोई निश्चित मॉडल चुनें:
openclaw models set openrouter/<provider>/<model>कॉन्फ़िगरेशन उदाहरण
{ env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "openrouter/auto" }, }, },}मॉडल संदर्भ
लाइव कैटलॉग खोज अनुपलब्ध होने पर उपयोग किए जाने वाले बंडल किए गए फ़ॉलबैक मॉडल:
| मॉडल संदर्भ | टिप्पणियाँ |
|---|---|
openrouter/auto |
OpenRouter स्वचालित रूटिंग |
openrouter/moonshotai/kimi-k2.6 |
MoonshotAI के माध्यम से Kimi K2.6 |
openrouter/moonshotai/kimi-k2.5 |
MoonshotAI के माध्यम से Kimi K2.5 |
openrouter/openrouter/fusion सहित कोई भी अन्य openrouter/<provider>/<model> संदर्भ
(Fusion राउटर देखें), OpenRouter के लाइव मॉडल कैटलॉग के विरुद्ध
गतिशील रूप से रिज़ॉल्व होता है।
इमेज जनरेशन
OpenRouter image_generate टूल का बैकएंड बन सकता है। agents.defaults.mediaModels.image के अंतर्गत
एक OpenRouter इमेज मॉडल सेट करें:
{ env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." }, agents: { defaults: { imageGenerationModel: { primary: "openrouter/google/gemini-3.1-flash-image-preview", timeoutMs: 180_000, }, }, },}OpenClaw modalities: ["image", "text"] के साथ OpenRouter के चैट-कम्प्लीशन्स इमेज API को
इमेज अनुरोध भेजता है। Gemini इमेज मॉडलों को OpenRouter के image_config के माध्यम से
aspectRatio और resolution संकेत भी मिलते हैं; अन्य
इमेज मॉडलों को नहीं मिलते। धीमे मॉडलों के लिए agents.defaults.mediaModels.image.timeoutMs का उपयोग करें;
image_generate टूल का प्रति-कॉल timeoutMs फिर भी प्राथमिकता लेता है।
वीडियो जनरेशन
OpenRouter अपने एसिंक्रोनस /videos API के माध्यम से
video_generate टूल का बैकएंड बन सकता है। agents.defaults.mediaModels.video के अंतर्गत
एक OpenRouter वीडियो मॉडल सेट करें:
{ env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." }, agents: { defaults: { videoGenerationModel: { primary: "openrouter/google/veo-3.1-fast", }, }, },}OpenClaw टेक्स्ट-टू-वीडियो और इमेज-टू-वीडियो जॉब सबमिट करता है, लौटाए गए
polling_url को पोल करता है और पूर्ण वीडियो को OpenRouter के
unsigned_urls या जॉब सामग्री एंडपॉइंट से डाउनलोड करता है। संदर्भ इमेज डिफ़ॉल्ट रूप से
पहले/अंतिम फ़्रेम की इमेज होती हैं; reference_image से टैग की गई इमेज इसके बजाय इनपुट
संदर्भ के रूप में भेजी जाती हैं। बंडल किया गया google/veo-3.1-fast डिफ़ॉल्ट 4/6/8
सेकंड की अवधियों, 720P/1080P रिज़ॉल्यूशन और 16:9/9:16 आस्पेक्ट रेशियो का समर्थन करता है।
वीडियो-टू-वीडियो समर्थित नहीं है: अपस्ट्रीम API केवल टेक्स्ट और इमेज
संदर्भ स्वीकार करता है।
संगीत जनरेशन
OpenRouter चैट-कम्प्लीशन्स ऑडियो आउटपुट के माध्यम से music_generate टूल का
बैकएंड बन सकता है। agents.defaults.mediaModels.music के अंतर्गत
एक OpenRouter ऑडियो मॉडल सेट करें:
{ env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." }, agents: { defaults: { musicGenerationModel: { primary: "openrouter/google/lyria-3-pro-preview", timeoutMs: 180_000, }, }, },}बंडल किए गए OpenRouter संगीत प्रदाता का डिफ़ॉल्ट google/lyria-3-pro-preview
है और वह google/lyria-3-clip-preview भी उपलब्ध कराता है। OpenClaw modalities: ["text", "audio"] भेजता है, प्रतिक्रिया स्ट्रीम करता है, ऑडियो खंड एकत्र करता है और
परिणाम को चैनल डिलीवरी के लिए जनरेट किए गए मीडिया के रूप में सहेजता है। Lyria मॉडल साझा
music_generate image=... पैरामीटर के माध्यम से एक संदर्भ इमेज स्वीकार करते हैं।
स्ट्रीमिंग ऑडियो, ट्रांसक्रिप्ट प्रतिधारण और व्युत्पन्न SSE इवेंट एन्वलप
agents.defaults.mediaMaxMb से सीमित होते हैं (डिफ़ॉल्ट ऑडियो सीमा 16 MB है)।
टेक्स्ट-टू-स्पीच
OpenRouter अपने OpenAI-संगत /audio/speech एंडपॉइंट के माध्यम से
TTS प्रदाता के रूप में कार्य कर सकता है।
{ tts: { auto: "always", provider: "openrouter", providers: { openrouter: { model: "hexgrad/kokoro-82m", speakerVoice: "af_alloy", responseFormat: "mp3", }, }, },}यदि tts.providers.openrouter.apiKey को छोड़ दिया जाता है, तो TTS पहले
models.providers.openrouter.apiKey, फिर OPENROUTER_API_KEY पर फ़ॉलबैक करता है।
स्पीच-टू-टेक्स्ट (इनबाउंड ऑडियो)
OpenRouter अपने STT एंडपॉइंट (/audio/transcriptions) का उपयोग करके साझा
tools.media.audio पथ के माध्यम से इनबाउंड वॉइस/ऑडियो अटैचमेंट को ट्रांसक्राइब कर सकता है।
यह ऐसे किसी भी चैनल Plugin पर लागू होता है जो इनबाउंड वॉइस/ऑडियो को
मीडिया समझ प्रीफ़्लाइट में फ़ॉरवर्ड करता है।
{ tools: { media: { audio: { enabled: true, models: [{ provider: "openrouter", model: "openai/whisper-large-v3-turbo" }], }, }, },}OpenClaw OpenRouter STT अनुरोधों को input_audio के अंतर्गत base64 ऑडियो वाले
JSON के रूप में भेजता है (OpenRouter का STT अनुबंध), multipart OpenAI फ़ॉर्म
अपलोड के रूप में नहीं।
Fusion राउटर
OpenRouter Fusion एक OpenClaw मॉडल संदर्भ को समानांतर रूप से कई OpenRouter मॉडलों को
भेजता है, OpenRouter से उनके उत्तरों का मूल्यांकन करवाता है और सामान्य OpenRouter
एंडपॉइंट के माध्यम से एक अंतिम प्रतिक्रिया लौटाता है। अपस्ट्रीम मॉडल स्लग
openrouter/fusion है, इसलिए OpenClaw मॉडल संदर्भ में OpenClaw
प्रदाता प्रीफ़िक्स और अपस्ट्रीम OpenRouter नेमस्पेस दोनों होते हैं:
openclaw models set openrouter/openrouter/fusionमॉडल के params.extraBody के माध्यम से Fusion के पैनल और निर्णायक को कॉन्फ़िगर करें;
वे फ़ील्ड सीधे OpenRouter चैट-कम्प्लीशन्स अनुरोध
बॉडी में फ़ॉरवर्ड होते हैं। Fusion OAuth या API-कुंजी ऑनबोर्डिंग, दोनों के साथ काम करता है;
यदि आप OAuth का उपयोग करते हैं, तो नीचे दी गई env.OPENROUTER_API_KEY पंक्ति छोड़ दें।
{ env: { OPENROUTER_API_KEY: "sk-or-..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "openrouter/openrouter/fusion" }, models: { "openrouter/openrouter/fusion": { params: { extraBody: { plugins: [ { id: "fusion", analysis_models: [ "google/gemini-3.5-flash", "moonshotai/kimi-k2.6", "deepseek/deepseek-v4-pro", ], model: "google/gemini-3.5-flash", }, ], }, }, }, }, }, },}analysis_models समानांतर पैनल है; Fusion Plugin कॉन्फ़िगरेशन के भीतर
model निर्णायक मॉडल है। सामान्य एजेंट/चैट टर्न में Fusion को बाध्य करने के लिए
शीर्ष-स्तरीय tool_choice को "required" पर सेट न करें: OpenClaw टर्न में
उसकी अपनी टूल परिभाषाएँ शामिल हो सकती हैं और शीर्ष-स्तरीय आवश्यक टूल चयन Fusion राउटर
के बजाय उनमें से किसी एक को चुन सकता है। जब यह Fusion Plugin कॉन्फ़िगरेशन मौजूद होता है,
OpenClaw कॉन्फ़िगर किए गए विश्लेषण मॉडलों और निर्णायक मॉडल को सूचीबद्ध करने वाला
एक सैनिटाइज़ किया गया सिस्टम-प्रॉम्प्ट नोट जोड़ता है, ताकि एजेंट अपने Fusion पैनल के बारे में
प्रश्नों का उत्तर दे सके। अन्य extraBody फ़ील्ड प्रॉम्प्ट में कॉपी नहीं किए जाते।
Fusion डिज़ाइन के अनुसार धीमा है: OpenRouter प्रॉम्प्ट को कई विश्लेषण मॉडलों में वितरित करता है, फिर निर्णायक/संश्लेषण चरण चलाता है, इसलिए विलंबता सीधे एकल-मॉडल अनुरोध से अधिक होती है। इसका उपयोग सोच-विचार वाले, उच्च-गुणवत्ता उत्तरों या एस्केलेशन पथों के लिए करें, विलंबता-संवेदी डिफ़ॉल्ट के रूप में नहीं। पैनल को छोटा रखें और शीघ्र प्रतिक्रियाओं के लिए तेज़ विश्लेषण/निर्णायक मॉडल चुनें।
कॉन्फ़िगर किए गए संदर्भ को एक बार की स्थानीय कॉल से जाँचें:
openclaw infer model run --local \ --model openrouter/openrouter/fusion \ --prompt "ठीक इसी तरह उत्तर दें: FUSION_OK" \ --jsonप्रमाणीकरण और हेडर
OpenRouter आपकी API कुंजी से Bearer टोकन का उपयोग करता है। OpenRouter OAuth एक PKCE
लॉगिन प्रवाह है जो OpenRouter API कुंजी जारी करता है, इसलिए OpenClaw परिणाम को
मैन्युअल API-कुंजी सेटअप में उपयोग की जाने वाली उसी openrouter:default API-कुंजी
प्रमाणीकरण प्रोफ़ाइल में संग्रहीत करता है।
पूर्ण ऑनबोर्डिंग दोबारा चलाए बिना किसी मौजूदा इंस्टॉलेशन पर साइन इन करने या संग्रहीत कुंजी बदलने के लिए:
openclaw models auth login --provider openrouter --method oauthopenclaw models auth login --provider openrouter --method api-keyसत्यापित OpenRouter अनुरोधों (https://openrouter.ai/api/v1) पर, OpenClaw
OpenRouter के दस्तावेज़ीकृत ऐप-एट्रिब्यूशन हेडर जोड़ता है:
| हेडर | मान |
|---|---|
HTTP-Referer |
https://openclaw.ai |
X-OpenRouter-Title |
OpenClaw |
X-OpenRouter-Categories |
cli-agent,cloud-agent,programming-app,creative-writing,writing-assistant,general-chat,personal-agent |
उन्नत कॉन्फ़िगरेशन
प्रतिक्रिया कैशिंग
OpenRouter प्रतिक्रिया कैशिंग ऑप्ट-इन है। इसे प्रत्येक मॉडल के लिए सक्षम करें:
{ agents: { defaults: { models: { "openrouter/auto": { params: { responseCache: true, responseCacheTtlSeconds: 300, }, }, }, }, },}OpenClaw X-OpenRouter-Cache: true और, कॉन्फ़िगर होने पर,
X-OpenRouter-Cache-TTL भेजता है। responseCacheClear: true वर्तमान अनुरोध के लिए
रीफ़्रेश को बाध्य करता है और प्रतिस्थापन प्रतिक्रिया संग्रहीत करता है। Snake_case
उपनाम (response_cache, response_cache_ttl_seconds,
response_cache_clear) स्वीकार किए जाते हैं, और Seconds प्रत्यय के बिना
responseCacheTtl / response_cache_ttl भी स्वीकार किए जाते हैं।
यह प्रदाता प्रॉम्प्ट कैशिंग और OpenRouter के Anthropic
cache_control मार्कर से अलग है। यह केवल सत्यापित
openrouter.ai रूट पर लागू होता है, कस्टम प्रॉक्सी बेस URL पर नहीं।
Anthropic कैश मार्कर
सत्यापित OpenRouter रूट पर, Anthropic मॉडल संदर्भ सिस्टम/डेवलपर प्रॉम्प्ट ब्लॉक पर
बेहतर प्रॉम्प्ट-कैश पुनः उपयोग के लिए OpenRouter के Anthropic
cache_control मार्कर बनाए रखते हैं।
Anthropic रीजनिंग प्रीफ़िल
सत्यापित OpenRouter रूट पर, रीजनिंग सक्षम वाले Anthropic मॉडल संदर्भ अनुरोध के OpenRouter तक पहुँचने से पहले अंतिम असिस्टेंट प्रीफ़िल टर्न हटा देते हैं, जो Anthropic की इस आवश्यकता से मेल खाता है कि रीजनिंग वार्तालाप उपयोगकर्ता टर्न पर समाप्त हों।
थिंकिंग / रीजनिंग इंजेक्शन
समर्थित गैर-auto रूटों पर, OpenClaw चयनित थिंकिंग स्तर को
OpenRouter प्रॉक्सी रीजनिंग पेलोड में मैप करता है। openrouter/auto और असमर्थित
मॉडल संकेत उस इंजेक्शन को छोड़ देते हैं। पुराने openrouter/hunter-alpha संदर्भ भी
इसे छोड़ देते हैं, क्योंकि OpenRouter उस सेवानिवृत्त रूट पर रीजनिंग
फ़ील्ड में अंतिम उत्तर का टेक्स्ट लौटा सकता था।
DeepSeek V4 रीजनिंग रीप्ले
सत्यापित OpenRouter रूटों पर, openrouter/deepseek/deepseek-v4-flash और
openrouter/deepseek/deepseek-v4-pro रीप्ले किए गए असिस्टेंट टर्न में अनुपस्थित reasoning_content को
भरते हैं, जिससे थिंकिंग/टूल वार्तालाप DeepSeek
V4 के आवश्यक फ़ॉलो-अप स्वरूप में बने रहते हैं। OpenClaw इन रूटों के लिए OpenRouter-समर्थित
reasoning.effort मान भेजता है: xhigh/max को xhigh से मैप किया जाता है,
अन्य प्रत्येक गैर-ऑफ़ स्तर को high से मैप किया जाता है।
केवल OpenAI के लिए अनुरोध का स्वरूप निर्धारण
OpenRouter प्रॉक्सी-शैली वाले OpenAI-संगत पथ से चलता है, इसलिए केवल मूल
OpenAI के लिए अनुरोध का स्वरूप निर्धारण, जैसे serviceTier, Responses store,
OpenAI रीजनिंग-संगतता पेलोड और प्रॉम्प्ट-कैश संकेत फ़ॉरवर्ड नहीं किए जाते।
Gemini-समर्थित रूट
Gemini-समर्थित OpenRouter संदर्भ प्रॉक्सी-Gemini पथ पर बने रहते हैं: OpenClaw वहाँ Gemini थॉट-सिग्नेचर सैनिटाइज़ेशन बनाए रखता है, लेकिन मूल Gemini रीप्ले सत्यापन या बूटस्ट्रैप रीराइट सक्षम नहीं करता।
प्रोवाइडर रूटिंग मेटाडेटा
OpenRouter अंतर्निहित प्रोवाइडर रूटिंग के लिए एक provider अनुरोध ऑब्जेक्ट का
समर्थन करता है। सभी OpenRouter टेक्स्ट-मॉडल अनुरोधों के लिए
models.providers.openrouter.params.provider के साथ एक डिफ़ॉल्ट नीति कॉन्फ़िगर करें:
{ models: { providers: { openrouter: { params: { provider: { sort: "latency", require_parameters: true, data_collection: "deny", }, }, }, }, },}OpenClaw उस ऑब्जेक्ट को अनुरोध के provider
पेलोड के रूप में OpenRouter को फ़ॉरवर्ड करता है। OpenRouter के प्रलेखित snake_case फ़ील्ड का उपयोग करें, जिनमें sort,
only, ignore, order, allow_fallbacks, require_parameters,
data_collection, quantizations, max_price, preferred_max_latency,
preferred_min_throughput, zdr, और enforce_distillable_text शामिल हैं।
प्रति-मॉडल पैरामीटर, प्रोवाइडर-व्यापी रूटिंग ऑब्जेक्ट को ओवरराइड करते हैं:
{ agents: { defaults: { models: { "openrouter/anthropic/claude-sonnet-4-6": { params: { provider: { order: ["anthropic"], allow_fallbacks: false, }, }, }, }, }, },}यह केवल OpenRouter चैट-कम्प्लीशंस रूटों पर लागू होता है। प्रत्यक्ष Anthropic, Google, OpenAI या कस्टम प्रोवाइडर रूट OpenRouter रूटिंग पैरामीटर की उपेक्षा करते हैं।