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ClawAI

ClawAI जो कुछ भी करता है

नौ मॉडल परिवार, पाँच राउटिंग मोड, एक समस्या पर कई मॉडल लगाने के नौ तरीके, बातचीत के बीच बनी रहने वाली मेमोरी, ऐसी फ़ाइलें जिनके बारे में आप सवाल पूछ सकते हैं, बारह वर्कस्पेस कनेक्टर, और एक उपयोग व्यू जो ठीक-ठीक दिखाता है कि आपकी टोकन सीमा कहाँ गई।

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अंतिम बार समीक्षा 2026-07-25

हर अग्रणी मॉडल परिवार

एक सब्सक्रिप्शन इन सभी तक पहुँचता है। एक ही बातचीत के भीतर इनके बीच बदलें — न कुछ इंस्टॉल करना है, न कोई प्रोवाइडर खाता बनाना है।

  • Anthropic Claude

    लंबे दस्तावेज़ों पर सावधानीपूर्वक तर्कशक्ति, मज़बूत कोड समीक्षा, और सूची में सबसे विश्वसनीय निर्देश-पालन।

    मॉडल

    • Claude Opus 5
    • Claude Sonnet 5
    • Claude Fable 5
    • Claude Haiku 4.5

  • OpenAI GPT

    उत्कृष्ट टूल उपयोग और भरोसेमंद संरचित आउटपुट के साथ व्यापक सामान्य क्षमता।

    मॉडल

    • GPT-5
    • GPT-5 mini
    • GPT-4o
    • o4-mini

  • Google Gemini

    बहुत बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो, तेज़ प्रतिक्रियाएँ, और इमेज, ऑडियो व वीडियो की नेटिव हैंडलिंग।

    मॉडल

    • Gemini 3 Pro
    • Gemini 3 Flash
    • Gemini 2.5 Flash

  • Moonshot Kimi

    अग्रणी कीमतों के एक अंश पर लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट विश्लेषण और एजेंटिक काम।

    मॉडल

    • Kimi K2
    • Kimi K2 Thinking

  • Zhipu GLM

    कठिन समस्याओं के लिए चालू किए जा सकने वाले स्पष्ट थिंकिंग मोड के साथ मज़बूत द्विभाषी तर्कशक्ति।

    मॉडल

    • GLM-5.1
    • GLM-5
    • GLM-4.7 Thinking

  • Alibaba Qwen

    तेज़ से लेकर बहुत बड़े तक, मॉडल आकारों की विस्तृत श्रृंखला में उत्कृष्ट कोड जनरेशन।

    मॉडल

    • Qwen3 235B
    • Qwen3 80B
    • Qwen3-Coder-Next

  • DeepSeek

    गणित, एल्गोरिदम और चरण-दर-चरण व्युत्पत्ति, एक समर्पित रीज़निंग वेरिएंट के साथ।

    मॉडल

    • DeepSeek V3.2
    • DeepSeek R1 0528

  • xAI Grok

    हाल की घटनाओं की जानकारी के साथ तेज़ बातचीत-शैली के उत्तर।

    मॉडल

    • Grok 4
    • Grok 4 Fast

  • Amazon Bedrock

    उन संगठनों के लिए AWS-होस्टेड मॉडल जो पहले से Amazon पर अपना वर्कलोड चलाते हैं।

    मॉडल

    • Nova Pro
    • Titan
    • Bedrock-hosted Claude

यह सूची हर प्रोवाइडर के रिलीज़ शेड्यूल का पालन करती है। नया अग्रणी मॉडल आते ही आपकी मॉडल सूची में दिखने लगता है — न प्लान बदलना, न नया अनुबंध, न दूसरा बिल।

मॉडल चुनने के पाँच तरीके

Auto डिफ़ॉल्ट है और ज़्यादातर काम बख़ूबी संभालता है। बाकी चार तब काम आते हैं जब आप खुद निर्णय लेना चाहें, या इसे किसी खास दिशा में झुकाना चाहें।

ऑटो
ClawAI हर संदेश को वर्गीकृत करता है — कोड, तर्क, विश्लेषण, रचनात्मक, इमेज, रोज़मर्रा — और उसे उस श्रेणी में मज़बूत मॉडल पर भेजता है।
मैनुअल
बातचीत में एक मॉडल पिन करें। जब तक आप न बदलें, हर संदेश उसी को जाता है।
कम विलंबता
जवाब दे सकने वाले सबसे तेज़ मॉडल को प्राथमिकता, तेज़ आगे-पीछे के काम के लिए जहाँ इंतज़ार की कीमत थोड़े कमज़ोर उत्तर से ज़्यादा है।
उच्च तर्कशक्ति
गति या लागत की परवाह किए बिना सबसे मज़बूत तर्कशक्ति वाले मॉडल को प्राथमिकता, उन समस्याओं के लिए जहाँ सही होना ही एकमात्र मायने रखता है।
लागत बचत
सबसे सस्ते मॉडल को प्राथमिकता जो फिर भी अनुरोध संभाल सके, ताकि एक निश्चित टोकन सीमा में ज़्यादा काम हो सके।

आप हमेशा निर्णय देख सकते हैं

हर उत्तर के साथ वह प्रोवाइडर और मॉडल दर्ज होता है जिसने इसे बनाया, राउटिंग चयन के पीछे का कॉन्फिडेंस स्कोर, उसे प्रेरित करने वाले कारण, और आपकी टोकन सीमा में से क्या खर्च हुआ। अगर किसी प्रोवाइडर की विफलता बीच अनुरोध में होती है, तो जिस मॉडल ने आगे आकर संभाला वह भी दर्ज होता है।

एक से ज़्यादा मॉडल इस्तेमाल करने के नौ तरीके

एक ही मॉडल से एक उत्तर अक्सर काफ़ी होता है। जब ऐसा न हो, तो ये मोड एक ही समस्या पर कई मॉडल लगाते हैं।

समानांतर तुलना
एक प्रॉम्प्ट को एक साथ पाँच मॉडल तक भेजें और हर उत्तर को साथ-साथ पढ़ें, प्रति-मॉडल विलंबता और टोकन गिनती के साथ।
सहमति
एक ही प्रॉम्प्ट को कई मॉडलों पर चलाएँ और जहाँ वे सहमत हों वहाँ से एक उत्तर संश्लेषित करें — और जहाँ न हों वहाँ फ़्लैग करें।
एस्केलेशन
एक तेज़, सस्ते मॉडल से शुरू करें और स्वतः एक मज़बूत मॉडल पर बढ़ें, लेकिन तभी जब उत्तर गुणवत्ता की सीमा से नीचे गिरे।
बेस्ट-ऑफ़-N
एक ही प्रॉम्प्ट के लिए कई संभावित उत्तर जनरेट करें और सबसे ज़्यादा स्कोर करने वाले को रखें।
मरम्मत
पूरी चीज़ को फिर से जनरेट करने की बजाय, आपके पास मौजूद उत्तर में किसी खास खामी को ठीक करें — एक टूटा कोड ब्लॉक, एक गलत आँकड़ा।
सत्यापन
आपको दिखने से पहले एक दूसरा मॉडल उत्तर की सटीकता जाँचे, संशोधन राउंड की एक कॉन्फ़िगर करने योग्य सीमा के साथ।
रोल पैक
भूमिका-विशेषज्ञ मॉडलों की एक छोटी टीम — प्लानर, क्रिटिक, राइटर — के ज़रिए एक प्रॉम्प्ट चलाएँ, हर एक अगले को सौंपते हुए।
पाइपलाइन
इनमें से कई चरणों को एक नामित वर्कफ़्लो में जोड़ें जिसे आप नए इनपुट पर दोबारा चला सकें।
Judge और Critic
एक स्वतंत्र मॉडल स्पष्ट मानदंडों के आधार पर प्रतिक्रिया को स्कोर करता है; एक Critic पास लिखित फ़ीडबैक जोड़ता है कि क्या कमज़ोर है और क्यों।

निःशुल्क प्लान में Compare, Judge और Research में से हर एक का एक ट्रायल रन शामिल है। पेड प्लान में मासिक कोटा है जो श्रेणी के साथ बढ़ता है, और Team व उससे ऊपर असीमित है।

बातचीत के बीच बनी रहने वाली मेमोरी

ClawAI वही याद रखता है जो याद रखने लायक है — और आपको हर आइटम दिखाता है, ताकि आप उसे ठीक कर सकें।

मेमोरी रिकॉर्ड
तथ्य, पसंद, निर्देश और सारांश, हर एक एक श्रेणी, एक कॉन्फिडेंस स्कोर और यह कहाँ से आया इसके रिकॉर्ड के साथ सहेजा जाता है।
आपकी स्वीकृति वाले सुझाव
कुछ भी चुपचाप याद नहीं रखा जाता। उम्मीदवार एक कतार में आते हैं जिसे आप स्वीकृत या अस्वीकृत करते हैं, और केवल उच्च-कॉन्फिडेंस, गैर-संवेदनशील आइटम ही स्वतः स्वीकृत होते हैं — आपके तय किए गए थ्रेशोल्ड पर।
कॉन्टेक्स्ट पैक
पुन: प्रयोज्य टेक्स्ट, फ़ाइलें, लिंक और मेमोरी संदर्भों को एक नामित पैक में बंडल करें, फिर उसे किसी भी बातचीत से जोड़ें। पैक वर्ज़न किए जाते हैं, ताकि आप देख सकें कि क्या बदला और वापस लौट सकें।
स्कोप
किसी मेमोरी को अपने तक, एक बातचीत तक, एक प्रोजेक्ट तक या एक वर्कस्पेस तक सीमित करें, ताकि काम का कॉन्टेक्स्ट निजी चैट में न घुसे।
कॉन्टेक्स्ट रसीदें
हर उत्तर दर्ज करता है कि प्रॉम्प्ट में कौन-सी मेमोरी और पैक आइटम शामिल हुए, किस क्रम में, और हर एक ने टोकन बजट का कितना हिस्सा इस्तेमाल किया।
नियंत्रण
सभी मेमोरी रोकें, एक आइटम रोकें, एक समाप्ति तिथि तय करें, किसी चीज़ को संवेदनशील चिह्नित करें ताकि वह छुपा दी जाए, या उसे पूरी तरह हटा दें। हर बदलाव एक ऑडिट लॉग में दर्ज होता है।

मेमोरी और कॉन्टेक्स्ट हर बातचीत पर स्विच हैं। एक बार के सवाल के लिए इन्हें बंद कर दें और प्रॉम्प्ट में सिर्फ़ वही होगा जो आपने टाइप किया।

अपनी ही फ़ाइलों के बारे में सवाल पूछें

एक दस्तावेज़ अपलोड करें और उसके बारे में पूछें। ClawAI एक्सट्रैक्शन, चंकिंग और रिट्रीवल संभालता है ताकि मॉडल अपने ट्रेनिंग डेटा से अंदाज़ा लगाने के बजाय आपकी सामग्री से जवाब दे।

अपलोड
PDF, DOCX, स्प्रेडशीट, CSV, JSON, Markdown, सादा टेक्स्ट, कोड फ़ाइलें और इमेज।
चंकिंग और रिट्रीवल
फ़ाइलों को अंशों में बाँटा और इंडेक्स किया जाता है, ताकि केवल आपके सवाल से जुड़े हिस्से ही प्रॉम्प्ट में खींचे जाएँ।
किसी भी संदेश से जोड़ें
हर संदेश के लिए फ़ाइलें चुनें, Compare रन में भी, ताकि कई मॉडलों से एक ही दस्तावेज़ के बारे में एक साथ पूछा जा सके।
प्रति-मॉडल डिलीवरी
हर मॉडल को वह रूप मिलता है जिसे वह सबसे बेहतर संभालता है — एक नेटिव इमेज, एक नेटिव PDF, या निकाला गया टेक्स्ट — और हर संदेश दिखाता है कि हर मॉडल को असल में कौन-सा रूप मिला।
स्कैन किए गए दस्तावेज़
बिना टेक्स्ट लेयर वाला स्कैन किया गया PDF किसी मॉडल तक पहुँचने से पहले OCR से गुज़ारा जाता है, और पहचान का भरोसा कम होने पर फ़्लैग किया जाता है।
अपलोड जाँच
हर अपलोड की वायरस-स्कैनिंग होती है, उसे घोषित फ़ाइल टाइप के मुताबिक जाँचा जाता है, खतरनाक फ़ाइलनामों के लिए स्क्रीन किया जाता है, और अगर कोई आर्काइव डीकंप्रेशन बम निकले तो अस्वीकार कर दिया जाता है।

अपलोड आपके प्लान की फ़ाइल आकार और स्टोरेज सीमाओं में गिने जाते हैं। फ़ाइलें एक रिटेंशन शेड्यूल पर हटाई जाती हैं, और आप किसी भी समय खुद इनमें से किसी को भी हटा सकते हैं।

आपके पहले से इस्तेमाल हो रहे टूल्स से जुड़ा

एक बार OAuth से खाता जोड़ें और ClawAI उसमें खोज सकता है, उससे कॉन्टेक्स्ट निकालकर बातचीत में ला सकता है, और आपकी स्वीकृति मिलने पर उस पर कार्रवाई कर सकता है।

  • GitHub

    रिपॉज़िटरी, इश्यू, पुल रिक्वेस्ट और कोड खोज।

  • GitLab

    प्रोजेक्ट, इश्यू, मर्ज रिक्वेस्ट और पाइपलाइन स्थिति।

  • Bitbucket

    रिपॉज़िटरी, पुल रिक्वेस्ट और कमिट इतिहास।

  • Jira

    इश्यू, स्प्रिंट, टिप्पणियाँ और स्थिति परिवर्तन।

  • ClickUp

    टास्क, सूचियाँ और स्थिति परिवर्तन।

  • Slack

    चैनल, थ्रेड और संदेश इतिहास।

  • Gmail

    थ्रेड, खोज, और भेजे जाने से पहले आपकी स्वीकृति वाले ड्राफ़्ट जवाब।

  • Google Drive

    Google Drive में दस्तावेज़ और फ़ोल्डर।

  • OneDrive

    OneDrive में फ़ाइलें और फ़ोल्डर।

  • SharePoint

    साइट, दस्तावेज़ लाइब्रेरी और सूचियाँ।

  • Confluence

    स्पेस, पेज और अटैचमेंट।

  • Figma

    फ़ाइलें, फ़्रेम और टिप्पणियाँ।

कनेक्शन एक शेड्यूल और वेबहुक पर सिंक होते हैं, ताकि खोज परिणाम अद्यतन रहें। क्रेडेंशियल एन्क्रिप्ट होकर सहेजे जाते हैं, आपके खाते तक सीमित रहते हैं और एक क्लिक में रद्द किए जा सकते हैं। आप कितने कनेक्शन रख सकते हैं यह आपके प्लान पर निर्भर करता है।

इमेज और दस्तावेज़, सिर्फ़ टेक्स्ट नहीं

ClawAI एक बातचीत से तैयार आर्टिफ़ैक्ट बनाता है, सिर्फ़ चैट जवाब नहीं।

इमेज जनरेशन
एक इमेज का वर्णन करें और उसे थ्रेड में वापस पाएँ, इसे बनाने वाले प्रॉम्प्ट और सेटिंग्स के साथ।
दस्तावेज़ निर्यात
किसी भी उत्तर, या पूरी बातचीत को, एक फ़ॉर्मैटेड फ़ाइल में बदलें जिसे आप किसी और को दे सकें।
रिसर्च रन
वेब खोजें, पेज लाएँ और पढ़ें, और बिना श्रेय वाले सारांश की बजाय उन स्रोतों के साथ उत्तर पाएँ जहाँ से यह आया।

निर्यात फ़ॉर्मैट

  • PDF
  • DOCX
  • CSV
  • HTML
  • Markdown
  • TXT
  • JSON

आप देख सकते हैं कि आप क्या खर्च कर रहे हैं

उपयोग कोई ब्लैक बॉक्स नहीं है। हर अनुरोध मापा, श्रेय दिया और दृश्यमान होता है।

उपयोग डैशबोर्ड
आज और इस महीने खर्च हुई टोकन सीमा, मॉडल के अनुसार विभाजित, आपके प्लान में बताई गई इकाइयों में शेष राशि के साथ।
प्रति-उत्तर विवरण
जिस मॉडल ने जवाब दिया, वह क्यों चुना गया, इसमें कितना समय लगा, इसने कितने टोकन इस्तेमाल किए और आपकी टोकन सीमा से क्या घटाया।
ऑडिट लॉग
लॉगिन, प्लान बदलाव, कनेक्टर गतिविधि, मेमोरी संपादन और जनरेट की गई सामग्री, हर एक एक टाइमस्टैंप और एक एक्टर के साथ दर्ज।
लाइव प्रगति
मॉडल के काम करते समय आप देखते हैं कि वह किस चरण में है, टेक्स्ट जैसे-जैसे आता है, जहाँ मॉडल दिखाता है वहाँ उसकी तर्क प्रक्रिया, और चालू टोकन व टाइमिंग काउंटर।

जब आप किसी सीमा तक पहुँचते हैं तो आपको बताया जाता है कि कौन-सी सीमा, बाकी विंडो पर कितना बचा है और यह कब रीसेट होगी। कुछ भी चुपचाप नहीं रोका जाता।

आपका डेटा कैसे संभाला जाता है

आज उत्पाद में मौजूद तंत्र, स्पष्ट रूप से बताए गए।

खाते और सत्र
Argon2 से हैश किए गए पासवर्ड, कम अवधि वाले एक्सेस टोकन, और रीफ़्रेश टोकन जो हर उपयोग पर घूमते हैं ताकि चोरी हुए टोकन का पता चल सके।
भूमिका-आधारित एक्सेस
हर खाते के साथ एक भूमिका और स्पष्ट अनुमतियों का सेट जुड़ा होता है, जिसे इंटरफ़ेस में और फिर हर बैकएंड एंडपॉइंट पर जाँचा जाता है।
क्रेडेंशियल एन्क्रिप्शन
प्रोवाइडर और कनेक्टर क्रेडेंशियल AES-256-GCM से एन्क्रिप्ट होकर सहेजे जाते हैं और कभी ब्राउज़र को वापस नहीं भेजे जाते।
रेट लिमिटिंग
प्रति-खाता अनुरोध सीमाएँ आपकी टोकन सीमा और प्लेटफ़ॉर्म दोनों को बेक़ाबू लूप से बचाती हैं।
ट्रांज़िट में एन्क्रिप्शन
ब्राउज़र से एज तक TLS, और फिर हर आंतरिक सेवा के बीच फिर से TLS, हर हॉप पर प्रमाणपत्र सत्यापन के साथ।
सेवा आइसोलेशन
हर सेवा अपना डेटाबेस खुद रखती है और किसी और का नहीं पढ़ सकती। इमेज जनरेशन में गड़बड़ी आपकी बातचीत तक नहीं पहुँच सकती।

वे आवश्यकताएँ जो होस्टेड ऐप पूरी नहीं कर सकता

ClawAI के पास आज कोई अनुपालन प्रमाणन नहीं है, और होस्टेड ऐप तीसरे पक्ष के मॉडल प्रोवाइडरों को उनकी शर्तों के तहत अनुरोध भेजता है। अगर आपका संगठन यह स्वीकार नहीं कर सकता, तो आपके ही नेटवर्क के भीतर एक प्राइवेट परिनियोजन — जिसमें केवल ओपन-वेट मॉडल चलते हों — इसका जवाब है। हम इन्हें अलग-अलग तय करते हैं।

प्राइवेट परिनियोजन के बारे में हमसे बात करें

इसे निःशुल्क प्लान पर आज़माएँ

किसी कार्ड की ज़रूरत नहीं। कुछ संदेश भेजें, एक Compare चलाएँ, और देखें कि क्या राउटिंग अपनी उपयोगिता साबित करती है।

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