LLM प्रदाता
श्रेणियाँ
नीचे registry के मान हैं। URL scheme और पूरा path रखें; placeholders वास्तविक deployment से बदलें। पहुँच, कीमत और मॉडल समाप्ति प्रदाता तय करता है।
क्लाउड
| प्रदाता | प्रारंभिक मॉडल | प्रारंभिक URL |
|---|---|---|
| DeepSeek | deepseek-v4-pro | https://api.deepseek.com |
| Qwen | qwen3-235b-a22b | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 |
| Qwen Code | qwen3-coder-plus | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 |
| Doubao | ep-xxxxxxxxxxxxxxxx | https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 |
| Moonshot | kimi-k2-0905-preview | https://api.moonshot.cn/v1 |
| Xiaomi MiMo | mimo-v2.5-pro | https://api.xiaomimimo.com/v1 |
| GLM | glm-5 | https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 |
| Z AI | glm-5 | https://api.z.ai/api/paas/v4 |
| MiniMax | MiniMax-M2.7 | https://api.minimaxi.com/v1 |
| Baidu Qianfan | ernie-4.5-turbo-32k | https://qianfan.baidubce.com/v2 |
| SiliconFlow | Qwen/QwQ-32B | https://api.siliconflow.cn/v1 |
| Huawei Cloud MaaS | DeepSeek-V3 | https://api.modelarts-maas.com/v1 |
| OpenAI | gpt-4o | https://api.openai.com/v1 |
| Anthropic | claude-3-5-sonnet-20240620 | https://api.anthropic.com |
gemini-2.0-flash-exp | https://generativelanguage.googleapis.com/v1 | |
| Mistral | mistral-large-latest | https://api.mistral.ai/v1 |
| Azure OpenAI | gpt-4o | अपने Azure resource का endpoint सेट करें |
| xAI | grok-4 | https://api.x.ai/v1 |
| Groq | moonshotai/kimi-k2-instruct-0905 | https://api.groq.com/openai/v1 |
| Together | meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo | https://api.together.xyz/v1 |
| Fireworks | accounts/fireworks/models/kimi-k2p5 | https://api.fireworks.ai/inference/v1 |
| Nebius | openai/gpt-oss-120b | https://api.studio.nebius.com/v1 |
| Cerebras | gpt-oss-120b | https://api.cerebras.ai/v1 |
Gateway और proxy
| प्रदाता | प्रारंभिक मॉडल | प्रारंभिक URL |
|---|---|---|
| OpenRouter | anthropic/claude-3.7-sonnet | https://openrouter.ai/api/v1 |
| AIHubMix | gpt-4o-mini | https://aihubmix.com/v1 |
| GitHub Models | gpt-4o-mini | https://models.github.ai/inference |
| PPIO | qwen/qwen3-32b | https://api.ppinfra.com/v3/openai |
| New API | gpt-4.1 | http://localhost:3000/v1 |
| LiteLLM | your-proxy-model | http://localhost:4000/v1 |
| Hugging Face | openai/gpt-oss-120b | https://router.huggingface.co/v1 |
| Vercel AI Gateway | anthropic/claude-sonnet-4.5 | https://ai-gateway.vercel.sh/v1 |
| Requesty | anthropic/claude-3-7-sonnet-latest | https://router.requesty.ai/v1 |
| OpenAI Compatible | your-model-id | https://your-openai-compatible-endpoint/v1 |
स्थानीय
| प्रदाता | प्रारंभिक मॉडल | प्रारंभिक URL |
|---|---|---|
| OVMS | openvino-model | http://localhost:8000/v3 |
| LMStudio | local-model | http://localhost:1234/v1 |
| Ollama | llama3 | http://localhost:11434/api |
चीनी प्रदाता
क्षेत्रीय सेटअप देखें। यह श्रेणी भौगोलिक पहुँच या चीनी भाषा की गुणवत्ता नहीं सुनिश्चित करती। खाता क्षेत्र, endpoint और model entitlement मिलाएँ।
कार्यवार मॉडल
useMultiModelSettings सक्षम हो तो अलग provider/model overrides, अन्यथा activeProvider उपयोग होता है। खाली override चुने provider का configured model लेता है। अमान्य saved choices settings load पर active provider से ठीक की जाती हैं।
| कार्य | Provider setting | Model override |
|---|---|---|
| लिंक | addLinksProvider | addLinksModel |
| शीर्षक जनरेशन | generateTitleProvider | generateTitleModel |
| शोध सारांश | researchProvider | researchModel |
| अनुवाद | translateProvider | translateModel |
| अवधारणा निष्कर्षण | extractConceptsProvider | extractConceptsModel |
| Mermaid सारांश | summarizeToMermaidProvider | summarizeToMermaidModel |
| मूल पाठ निष्कर्षण | extractOriginalTextProvider | extractOriginalTextModel |
Active और saved task providers शुरू में DeepSeek हैं। केवल active provider बदलना सक्षम task choices नहीं बदलता। निजी पाठ से पहले हर route जाँचें।
API संरचना
Transport
Obsidian requests और protocol-aware fallback उपयोग होते हैं। Desktop पर Node HTTP streams, अन्य environments में fetch हो सकता है। OpenAI-compatible gateway का Claude उसी gateway profile से चलता है, native Anthropic से नहीं।
Retries
Stable mode पहले बंद है; लागू default तीन retries और पाँच सेकंड का interval है। अस्थायी errors shared retry/fallback ले सकती हैं। Authentication या गलत model ठीक करना होगा। लंबे calls remote timeout, model limits और quota से अब भी विफल हो सकते हैं।
Response cache
सीमित in-memory cache सफल उत्तर दोहरा सकती है। Endpoint, model, generation settings, prompt और content पहचान में शामिल हैं। यह persistence, लागत-मापक या अगला paid request न होने की गारंटी नहीं है।
Reasoning मॉडल
Reasoning/thinking विकल्प preset और model rules पर निर्भर हैं। दूसरे protocol के parameters न कॉपी करें। सही task जाँचें; chat चलने से सभी token या sampling विकल्प स्वीकार नहीं होते।
Token अनुमान
Text-length estimates और output limits provider के exact tokens नहीं हैं। बिलिंग के लिए actual usage देखें; universal cost estimate नहीं है।
मॉडल खोज
Fetch models समर्थित profile में काम करता है। कुछ deployments को manual नाम चाहिए। List और generation rights अलग हैं। Test connection में models-then-chat सिर्फ सूची से सफल हो सकता है; chat-only छोटा उत्तर बनाता है। सही model/output के लिए वास्तविक कार्य चलाएँ।
- Anthropic और Google native lists रखते हैं।
- Ollama pulled tags और LM Studio server-exposed models दिखाते हैं।
- Azure को deployment और API version चाहिए।
- Gateway सूची रोककर भी explicit model को chat दे सकता है।
शुरू करें
- Settings → Notemd में सही profile चुनें।
- Endpoint, credentials और उपलब्ध model/deployment दें।
- Connection और अस्थायी नोट टेस्ट करें।
- Output और report देखकर batch या task routing सक्षम करें।
स्थानीय server और model पहले तैयार हों। Ollama key नहीं माँगता; LM Studio में optional key का प्रारंभिक मान EMPTY है। सुरक्षित server के लिए असली token दें। स्थानीय LLM वेब खोज को offline नहीं बनाती।