Jeton d’API secret pour ce model_provider. Récupérez-le depuis le tableau de bord du model_provider (plateforme OpenAI, console Anthropic, page des clés OpenRouter, etc.). Stocké via le trousseau de clés du système d’exploitation lorsque c’est possible ; ne le validez jamais directement dans config.toml.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.api_key    # entrée masquée, stockée chiffrée

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__api_key=

Transmet le cache de prompts d’Anthropic à travers ce fournisseur compatible OpenAI. Lorsque la valeur est true, les corps de requête des chemins structurés (tours d’agent, appels d’outils, streaming structuré) reçoivent un point d’arrêt cache_control au format Anthropic sur le prompt système, ainsi que sur le dernier message dès que la conversation contient plus d’un message non système, en reprenant la stratégie de placement du fournisseur Anthropic natif. Les compteurs de tokens mis en cache sont alimentés par l’usage de cache signalé par la passerelle. Avec merge_system_into_user, le premier message utilisateur fusionné porte à la place le point d’arrêt du système. Les helpers texte seuls (chat_with_system, chat_with_history, les API de flux par fragments héritées) n’émettent volontairement aucun point d’arrêt, car leurs réponses n’incluent pas l’usage : une écriture de cache coûteuse déclenchée par eux ne pourrait jamais être comptabilisée. Seules les passerelles qui traduisent entre OpenAI Chat Completions et l’API Anthropic Messages (par exemple LiteLLM) transmettent ces points d’arrêt. Par défaut, false : les corps de requête et la gestion des réponses restent inchangés. Avant de s’y fier, vérifiez que la route configurée sert bien les lectures de cache : une répétition immédiate d’une requête qui crée le cache doit renvoyer cache_read_input_tokens > 0. Certaines routes de passerelle acceptent et facturent les écritures de cache sans jamais servir de lectures.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.cache_passthrough <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__cache_passthrough=

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.cache_ttl <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__cache_ttl=

Paires clé/valeur arbitraires transmises telles quelles sous la forme d’un objet chat_template_kwargs de premier niveau dans le corps de la requête des fournisseurs compatibles avec OpenAI. Utilisées par des backends prenant en charge les templates de chat, tels que vLLM, SGLang et llama.cpp, pour transmettre des variables de template propres à la famille de modèles qui contrôlent un comportement non exposé par les autres champs. Doit être un objet JSON (table inline TOML) ; les valeurs qui ne sont pas des objets sont ignorées avec un avertissement. Exemple (désactivation du mode réflexion de Qwen3) : chat_template_kwargs = { enable_thinking = false }

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.chat_template_kwargs <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__chat_template_kwargs=

Taille de la fenêtre de contexte (nombre maximum de tokens d’entrée) pour ce modèle. Rempli automatiquement lors de l’initialisation via le point de terminaison /models du fournisseur, si disponible. Remplacer manuellement pour les points de terminaison personnalisés ou en cas d’échec de la détection automatique.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.context_window <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__context_window=

En-têtes HTTP supplémentaires envoyés avec chaque requête. Cas de niche : utilisés pour les passerelles d’authentification, les proxys d’entreprise ou les passerelles personnalisées qui exigent un en-tête de traçage. La plupart des utilisateurs n’y touchent jamais ; modifiez directement config.toml si vous en avez besoin.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.extra_headers.<KEY>    # masked input, stored encrypted
zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.extra_headers.<KEY> # valeur vide supprime l'entrée

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__extra_headers=

Liste ordonnée des autres alias de fournisseurs à essayer lorsque tous les modèles de cet alias ont échoué. Chaque entrée est une référence pointée <type>.<alias> vers providers.models et se résout avec ses propres identifiants, point de terminaison et modèle. Un fallback n’hérite jamais de la clé de cet alias. Le parcours s’effectue en profondeur d’abord : les modèles de cet alias sont épuisés en premier, puis chaque alias de fallback est parcouru à son tour (en appliquant ses propres fallback_models et fallback). Vide signifie aucun fallback au niveau du fournisseur.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.fallback <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__fallback=

Modèles alternatifs ordonnés à essayer sur CE fournisseur avant de basculer vers les alias fallback. Mêmes point de terminaison, clé et en-têtes que le model principal. Seul l’identifiant du modèle change. Utilisez cette option lorsqu’un fournisseur propose un modèle de secours (p. ex. une variante plus petite ou plus ancienne) qui doit être essayé avant de quitter complètement le fournisseur. Si vide, seul model est essayé.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.fallback_models <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__fallback_models=

Implémentation de fournisseur à instancier pour ce profil. Utilisez ceci lorsqu’un emplacement typé canonique doit s’exécuter via une implémentation compatible, par ex. [providers.models.openai.proxy] kind = "openai-compatible".

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.kind <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__kind=

Récupère les prix de tokens en direct pour les modèles de ce fournisseur depuis sa propre liste /models compatible OpenAI (la passerelle est la source de vérité pour ses prix), en renseignant les tarifs de suivi des coûts pour les modèles que l’opérateur n’a PAS tarifés sous [cost.rates] / pricing. Les modèles que la passerelle ne tarifie pas (ou les fournisseurs sans aucune liste HTTP /models, comme une passerelle sous-processus telle que kilocli) se rabattent sur le catalogue public models.dev. Les tarifs configurés l’emportent toujours ; les prix en direct ne comblent que les lacunes. Une tâche en arrière-plan actualise l’instantané des prix toutes les heures ; le chemin d’enregistrement des coûts lit l’instantané en cache et ne bloque jamais sur le réseau. Par défaut false : désactivé signifie aucune récupération et un comportement identique à une build sans la fonctionnalité.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.live_pricing <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__live_pricing=

Limite stricte de la longueur des réponses en tokens. La plupart des modèles appliquent déjà des limites intégrées raisonnables ; laissez ce paramètre non défini sauf si vous avez spécifiquement besoin de tronquer les sorties longues pour des raisons de coût ou de latence.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.max_tokens <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__max_tokens=

Particularité spécifique au ModelProvider : intégrer le prompt système dans le premier message utilisateur au lieu d’envoyer un rôle system distinct. Nécessaire uniquement pour les modèles qui rejettent (ou gèrent mal) un rôle system autonome, p. ex. certaines variantes plus anciennes de Mistral.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.merge_system_into_user <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__merge_system_into_user=

Identifiant de modèle à envoyer avec chaque requête : la chaîne d’identification provenant du catalogue du model_provider (par ex. gpt-4o, claude-sonnet-4-5, llama-3.3-70b). Doit correspondre à un modèle que le model_provider sert réellement sur ce compte.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.model <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__model=

Remplace la valeur par défaut du fournisseur pour l’appel d’outils natif. None (par défaut) respecte le choix intégré du fournisseur. Some(true) force l’activation des appels d’outils natifs, Some(false) force le repli textuel. Actuellement consulté uniquement par la fabrique Groq, qui utilise par défaut le repli textuel car les modèles Groq de la famille llama rejettent les appels d’outils natifs avec une erreur HTTP 400. Définir native_tools = true réactive l’appel d’outils natif pour les modèles Groq qui le prennent en charge.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.native_tools <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__native_tools=

Tarification par modèle pour le suivi des coûts, en USD par million de tokens. Table clé/valeur libre. Les clés sont des identifiants de modèles définis par l’utilisateur ; un suffixe optionnel .input / .output encode la dimension de tarification lorsque l’opérateur souhaite séparer les tarifs. Une clé simple sans suffixe est utilisée comme tarif forfaitaire par token lorsqu’aucune dimension n’est spécifiée. La valeur par défaut est vide : le suivi des coûts retombe sur des tarifs « inconnus » et seule l’utilisation des tokens est enregistrée. Exemple : pricing = { opus = 15.0, sonnet = 3.0 } Ou en mode séparé : pricing = { "opus.input" = 15.0, "opus.output" = 75.0 }

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.pricing <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__pricing=

Paramètres JSON supplémentaires à inclure dans les requêtes API. Fusionnés au niveau supérieur du corps de la requête, permettant des fonctionnalités spécifiques au fournisseur (routage, transformations, etc.) sans modification du code. Exemple : provider_extra = { model_provider = { only = ["Anthropic"] } }

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.provider_extra <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__provider_extra=

Transmettre le reasoning_effort configuré à l’exécution à chaque modèle de ce fournisseur compatible OpenAI, et pas seulement aux noms de la famille de raisonnement OpenAI (o1*/o3*/o4*/gpt-5*/gpt-codex). Le filtre sur les noms existe parce que certains backends stricts rejettent avec HTTP 400 les paramètres de requête inconnus ; n’activer cette option que sur un backend vérifié comme acceptant reasoning_effort (les modèles de raisonnement de type GLM/Kimi/DeepSeek/Qwen derrière des passerelles compatibles OpenAI l’acceptent généralement). Par défaut false : le filtre sur les noms continue de décider, et les noms de modèles non OpenAI ne reçoivent jamais ce paramètre.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.reasoning_effort_passthrough <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__reasoning_effort_passthrough=

Si le raisonnement stocké de l’assistant doit être rejoué sur les messages d’historique d’assistant sortants. Some(false) supprime reasoning_content et reasoning avant l’envoi. None (par défaut) respecte la valeur par défaut intégrée du fournisseur (true pour la plupart des fournisseurs compat, false pour Groq).

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.replay_assistant_reasoning <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__replay_assistant_reasoning=

Lorsque true, le client récupère les identifiants depuis le profil d’authentification openai-codex stocké de ZeroClaw au lieu du champ api_key ci-dessus. Importez une connexion Codex CLI existante avec zeroclaw auth login --model-provider openai-codex --import ~/.codex/auth.json, ou exécutez zeroclaw auth login --model-provider openai-codex. Activez uniquement pour le model_provider OpenAI Codex ; laissez désactivé pour les model_providers standard à clé API.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.requires_openai_auth <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__requires_openai_auth=

Température d’échantillonnage transmise au modèle. Les valeurs faibles (0.0–0.3) produisent une sortie déterministe, quasi littérale, adaptée au code, au routage et au résumé. Les valeurs élevées (0.7–1.2) produisent une sortie plus variée, adaptée aux conversations ouvertes.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.temperature <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__temperature=

Active ou désactive le raisonnement en chaîne de pensée pour les modèles qui le prennent en charge (p. ex. Qwen3, GLM-4). true active le raisonnement, false le désactive. None (par défaut) laisse le modèle décider. Transmis sous le nom enable_thinking dans le corps de la requête ; correspond au champ think du fournisseur Ollama.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.think <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__think=

Transmettre la réflexion étendue d’Anthropic via ce fournisseur compatible OpenAI. Lorsque la valeur est true et que le runtime demande la réflexion native, les corps de requête reçoivent un objet thinking au format Anthropic ({"type":"enabled","budget_tokens":N}), et les réponses de réflexion de la passerelle sont normalisées en blocs signés rejouables. Seules les passerelles qui traduisent entre OpenAI Chat Completions et l’API Anthropic prennent en charge cette option (par ex. LiteLLM) ; un upstream sans traduction rejette l’objet injecté avec un HTTP 400. Par défaut false : les corps de requête et la gestion des réponses restent inchangés.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.thinking_passthrough <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__thinking_passthrough=

Délai d’expiration des requêtes HTTP en secondes. Augmentez cette valeur pour les model_providers locaux lents (Ollama sur CPU, grands modèles locaux) ou les réseaux à forte latence ; laissez-la non définie sinon. Lorsqu’elle est définie au-dessus de 300, elle augmente également la limite d’inactivité du flux du provider (300 s par défaut, l’écart maximal entre deux lectures du flux) pour les providers compatibles OpenAI et OpenAI Responses.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.timeout_secs <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__timeout_secs=

Chemin vers un certificat CA encodé en PEM pour les connexions TLS à ce fournisseur. Doit être un chemin absolu ; l’expansion shell (par exemple ~) n’est pas effectuée. Laissez ce paramètre non défini pour utiliser le magasin de confiance par défaut du système.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.tls_ca_cert_path <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__tls_ca_cert_path=

Comment les fournisseurs natifs compatibles chat-completions traitent les images qu’un résultat role=tool déclare dans son tableau attachments : image_url les envoie sous forme de parties d’image structurées ; omit les supprime et ajoute un avis fixe, en conservant le texte du résultat tel quel. Les résultats d’outil hérités (sans clé de tableau) sont transmis tels quels avec les deux réglages : ils ne déclarent rien et leur contenu est du texte, si bien qu’une syntaxe de marqueur littérale dans la sortie d’un outil ne pilote jamais cette politique. Cela n’affecte ni le contenu d’image fourni directement par l’utilisateur, ni les fournisseurs OpenAI Responses.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.tool_result_image_policy <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__tool_result_image_policy=

URI du point de terminaison auquel le client accède. Remplacez le point de terminaison par défaut de la famille lorsque vous ciblez une passerelle auto-hébergée (LiteLLM, vLLM, Ollama), un proxy personnalisé ou toute URL non standard. Laissez non défini pour utiliser l’URI par défaut de la famille issu de son implémentation ModelEndpoint. Définissez ici l’URL COMPLÈTE du point de terminaison ; il n’existe pas de champ séparé pour le suffixe de chemin.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.uri <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__uri=

Remplace la capacité vision (entrée d’images) du fournisseur. None (par défaut) utilise la valeur par défaut intégrée à la famille de fournisseurs. Plusieurs familles (llama.cpp, le point de terminaison compatible OpenAI générique, etc.) supposent la prise en charge de la vision car elles peuvent servir des modèles multimodaux. Définissez vision = false pour un modèle texte uniquement servi par une telle famille (par ex. un LLM texte derrière llama.cpp) afin que les messages contenant des images soient acheminés vers un [multimodal] vision_model_provider configuré plutôt qu’envoyés à un modèle qui les rejette. Some(true) force l’activation de la vision.

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.vision <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__vision=

Posez-le sur n’importe quelle surface :

zeroclaw config set providers.models.custom.<alias>.wire_api <value>

export ZEROCLAW_providers__models__custom__<alias>__wire_api=