qwen-oauth के बंद होने के बाद Qwen Code: JoinGonka Gateway के माध्यम से कार्य

चरण 1: Qwen Code इंस्टॉल करें। प्रोजेक्ट के README से आधिकारिक तरीके:

# Linux and macOS: standalone build with its own Node.js
curl -fsSL https://qwen-code-assets.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/installation/install-qwen-standalone.sh | bash

# Windows (PowerShell)
irm https://qwen-code-assets.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/installation/install-qwen-standalone.ps1 | iex

# npm (requires Node.js 22 or newer)
npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest

# Homebrew
brew install qwen-code

यह स्क्रिप्ट कमांड को ~/.local/bin/qwen में रखती है और ज़रूरत पड़ने पर शेल सेटिंग्स फ़ाइल में पाथ जोड़ देती है। टर्मिनल को दोबारा खोलें और जाँचें: qwen --version।

चरण 2: कुंजी प्राप्त करें। gate.joingonka.ai/register पर रजिस्टर करें, अपना ईमेल वेरिफ़ाई करें और «API कुंजियाँ» सेक्शन में jg- प्रीफ़िक्स वाली कुंजी बनाएँ।

चरण 3: इंस्टॉलर चलाएँ।

npx @joingonka/setup --tool qwen-code

इंस्टॉलर आपसे कुंजी माँगेगा (कमांड-लाइन आर्ग्युमेंट में यह पास नहीं की जाती, ताकि शेल इतिहास में न रह जाए) और ~/.qwen/settings.json को एडिट करेगा — वही फ़ाइल जिसे Qwen Code का डॉक्युमेंटेशन «सब कुछ एक ही फ़ाइल में» कॉन्फ़िगर करने के लिए सुझाता है:

• कुंजी को उसी फ़ाइल के env ब्लॉक में JOINGONKA_API_KEY नाम से डाल देगा — वहीं अपनी /auth कमांड भी कुंजियाँ रखती है; फ़ाइल को 600 परमिशन मिलेंगी, शेल का एनवायरनमेंट नहीं बदलेगा;
• नेटवर्क के मॉडल modelProviders.openai सूची में जोड़ देगा — गेटवे के पते, असली कॉन्टेक्स्ट विंडो और रिस्पॉन्स की ऊपरी सीमाओं के साथ; इस सूची में आपके दूसरे प्रोवाइडर की एंट्रीज़ बरकरार रहेंगी;
• अगर ऑथ टाइप चुना ही नहीं गया या अब भी बंद हो चुके qwen-oauth की ओर इशारा कर रहा है, तो उसे openai पर स्विच कर देगा और DeepSeek V4 Flash को डिफ़ॉल्ट मॉडल बना देगा; किसी दूसरे काम के टाइप — anthropic, gemini, vertex-ai — को --model फ़्लैग के बिना नहीं छुएगा;
• पुरानी फ़ाइल की एक कॉपी सेव कर देगा, कमेंट्स और बाकी सेटिंग्स को नहीं छुएगा, और आख़िर में गेटवे पर एक लाइव रिक्वेस्ट भेजकर बताएगा कि कुंजी, पता और मॉडल स्वीकार हुए या नहीं।

जिस इंस्टॉलेशन में qwen-oauth अब भी बचा था, उसका आउटपुट ऐसा दिखा (संक्षिप्त):

Configured ~/.qwen/settings.json
Base URL: https://gate.joingonka.ai/v1
Default model: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 (replaces qwen-oauth — that free tier was discontinued on 2026-04-15)
Switched Qwen Code to JoinGonka (auth type "openai") — this replaced your previous auth type "qwen-oauth".
To go back: run /auth (and /model) inside Qwen Code, or restore ~/.qwen/settings.json.bak.2026-09-23T04-22-32-159Z.
…
✓ Verified: the gateway accepted the key, base URL and model.

डिफ़ॉल्ट के तौर पर कोई दूसरा मॉडल --model फ़्लैग से सेट होता है: शॉर्टहैंड glm, minimax या पूरा आइडेंटिफ़ायर; जो मॉडल साफ़-साफ़ बताया जाए वह हमेशा रिकॉर्ड होता है। बिना सवाल-जवाब वाला मोड कुंजी एनवायरनमेंट वेरिएबल से उठा लेता है:

JOINGONKA_API_KEY=jg-your-key npx @joingonka/setup --tool qwen-code --model glm --non-interactive

QWEN_HOME वेरिएबल से शिफ़्ट हुई डायरेक्टरी इंस्टॉलर ख़ुद ढूँढ लेता है। दोबारा चलाने पर मॉडल कैटलॉग अपडेट हो जाएगा, लेकिन आपका चुना हुआ नेटवर्क मॉडल वैसा ही रहेगा: Kept your current default model।

इंस्टॉलर जो कुछ भी करता है, वह सब हाथ से लिखा जा सकता है। फ़ाइल — ~/.qwen/settings.json (या $QWEN_HOME/settings.json); Qwen Code इसे कमेंट वाली JSON के रूप में पढ़ता है। Gonka नेटवर्क के लिए पूरी काम करने वाली कॉन्फ़िगरेशन यह है:

{
  "env": { "JOINGONKA_API_KEY": "jg-your-key" },
  "modelProviders": {
    "openai": [
      { "id": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "name": "DeepSeek V4 Flash (Gonka)",
        "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1", "envKey": "JOINGONKA_API_KEY",
        "generationConfig": { "contextWindowSize": 380000, "samplingParams": { "max_tokens": 32768 } } },
      { "id": "zai-org/GLM-5.3-Flash", "name": "GLM 5.3 Flash (Gonka)",
        "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1", "envKey": "JOINGONKA_API_KEY",
        "generationConfig": { "contextWindowSize": 390000, "samplingParams": { "max_tokens": 8192 } } },
      { "id": "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7", "name": "MiniMax M2.7 (Gonka)",
        "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1", "envKey": "JOINGONKA_API_KEY",
        "generationConfig": { "contextWindowSize": 200000, "samplingParams": { "max_tokens": 8192 } } }
    ]
  },
  "security": { "auth": { "selectedType": "openai" } },
  "model": { "name": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "baseUrl": "https://gate.joingonka.ai/v1" }
}

कुंजी कहाँ रखें। envKey वाले वेरिएबल का मान Qwen Code इस क्रम में खोजता है: शेल का एनवायरनमेंट, फिर पहला मिला .env (.qwen/.env या मौजूदा डायरेक्टरी से ऊपर की ओर .env, फिर ~/.qwen/.env और ~/.env) और उसके बाद ही फ़ाइल का env ब्लॉक। यहीं सबसे बड़ा जाल है: शेल में एक्सपोर्ट की गई JOINGONKA_API_KEY पुराने मान के साथ फ़ाइल को ओवरराइड कर देगी — हमने यह जानबूझकर जाँचा और settings.json में सही कुंजी होने पर भी 401 Invalid API key मिला। इंस्टॉलर चेतावनी देता है जब उसे एनवायरनमेंट में कोई और मान दिखता है।

और प्रोजेक्ट के बारे में एक बात: अपने modelProviders वाला प्रोजेक्ट-स्तरीय .qwen/settings.json होम डायरेक्टरी की सूची को पूरक नहीं, बल्कि बदल देता है — ऐसे प्रोजेक्ट में गेटवे के मॉडल /model से गायब हो जाएँगे। प्रोजेक्ट फ़ाइल में कुंजी रखनी ही नहीं चाहिए: उसके साथ वह रिपॉज़िटरी में चली जाएगी।

modelProviders में किए गए बदलाव चल रहा सत्र बिना पुनःआरंभ किए उठा लेता है — बस /model दोबारा खोलना काफ़ी है। एडिटर के बिना यही काम /auth → Custom Provider विज़ार्ड करता है।

Qwen Code में दो स्वतंत्र विकल्प होते हैं: ऑथेंटिकेशन प्रकार — कौन सा प्रोटोकॉल शामिल करना है और कुंजियाँ कहाँ से लेनी हैं — और मॉडल। प्रकार security.auth.selectedType में संग्रहीत होता है, और उसी पर निर्भर करता है कि इंस्टॉलर कैसे कार्य करेगा:

सेशन के भीतर /model कमांड मॉडल को बदलती है। हमारे रन में इसने प्रोटोकॉल लेबल के साथ गेटवे के सभी रिकॉर्ड दिखाए, और सूची के नीचे — कॉन्टेक्स्ट विंडो, पता और कुंजी के साथ वेरिएबल का नाम:

Select Model

  1. [openai] MiniMax M2.7 (Gonka) (MiniMaxAI/MiniMax-M2.7)
› 2. [openai] DeepSeek V4 Flash (Gonka) (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731)
  3. [openai] GLM 5.3 Flash (Gonka) (zai-org/GLM-5.3-Flash)

Modality:       text-only
Context Window: 380,000 tokens
Base URL:       https://gate.joingonka.ai/v1
API Key:        JOINGONKA_API_KEY

/model से किया गया चयन सेशन के बीच सहेज लिया जाता है। एक बार के स्टार्टअप के लिए मॉडल आईडी के साथ -m फ्लैग सेट करता है: qwen -m zai-org/GLM-5.3-Flash। संकेत और अनुमति क्लासिफायर के लिए एक अलग हल्का मॉडल /model --fast द्वारा सेट किया जाता है; जब तक वह नहीं होता, यह काम मुख्य मॉडल करता है।

कौन सा मॉडल चुनें। नेटवर्क के सभी मॉडलों की कीमत समान है, इसलिए चयन व्यवहार के बारे में है। Qwen Code 0.24.4 में एक ही कार्य पर — फ़ाइल पढ़ना और त्रुटि ढूँढना — उन्होंने ऐसा व्यवहार किया (23 सितंबर 2026 को सत्यापित):

GLM-5.3 Flash में तर्क। इंस्टॉलर प्रत्येक मॉडल को samplingParams सेट करता है, और इस मामले में Qwen Code क्वेरी में तर्क स्तर नहीं जोड़ता है: /effort कमांड नेटवर्क के मॉडलों तक नहीं पहुँचती है, और GLM-5.3 Flash हमेशा सोचता है। यदि स्विच की आवश्यकता है, तो स्तरों को सीधे मॉडल रिकॉर्ड में घोषित करें:

{
  "id": "zai-org/GLM-5.3-Flash",
  "capabilities": {
    "reasoning": { "profile": "openai-effort", "efforts": ["low", "high"], "defaultEffort": "high" }
  },
  …
}

तब Qwen Code reasoning_effort भेजना शुरू कर देगा, और GLM-5.3 Flash में low मान तर्क को पूरी तरह बंद कर देता है — विवरण मॉडल ओवरव्यू में हैं। "defaultEffort": "low" के साथ हमारे रन में Qwen Code ने reasoning_effort: "low" भेजा, और मॉडल ने तर्क ब्लॉक के बिना उत्तर दिया।

सबसे तेज़ जाँच — एक बार चलाकर देखना। खाली डायरेक्ट्री में calc.py रखें जिसमें जोड़ने वाला फ़ंक्शन वास्तव में घटाता हो, और उससे बग ढूँढने को कहें:

qwen -p "Read calc.py and tell me in one sentence whether it has a bug."

एजेंट को खुद रीड टूल कॉल करना चाहिए और सारगर्भित जवाब देना चाहिए। GLM-5.3 Flash ने ऐसा जवाब दिया (-m zai-org/GLM-5.3-Flash के साथ चलाया गया):

Yes, there is a bug: the `add` function subtracts instead of adding (`return a - b`), so `print(add(2, 3))` prints `-1` instead of `5`.

इंटरफ़ेस में (qwen बिना आर्ग्युमेंट के) हेडर चुना गया मॉडल दिखाएगा — API Key | DeepSeek V4 Flash (Gonka), — और वही अनुरोध ऐसे काम करेगा:

> Read calc.py and tell me in one sentence whether it has a bug.
  ✓ Read calc.py, README.md

  ◆ Yes, calc.py has a bug: the add function returns the difference (a - b) instead of the sum (a + b). …

  ➜ demo · DeepSeek V4 Flash (Gonka) · 380.0k Context 5.1% used

/stats कमांड मॉडल के अनुसार अनुरोध और टोकन दिखाएगा, और गेटवे का डैशबोर्ड वही खर्च "उपयोग" सेक्शन में दिखाएगा।

-p में अप्रूवल मोड। बिना फ़्लैग के एक बार का रन Ask Permissions मोड में चलता है: पुष्टि करने वाला कोई नहीं है, इसलिए जिन टूल्स को अनुमति चाहिए — शेल कमांड, फ़ाइल संपादन और लेखन — वे मॉडल को बस पास नहीं किए जाते। ls चलाने के अनुरोध पर हमारे रन में एजेंट ने कहा कि उसके पास ऐसा कोई टूल नहीं है। संपादन के लिए --approval-mode auto-edit जोड़ें, कमांड के लिए --yolo; आख़िरी वाले पर Qwen Code चेतावनी देता है कि सैंडबॉक्स चालू नहीं है।

अगर कुछ गड़बड़ हो, तो निदान आमतौर पर सीधे संदेश से पढ़ा जा सकता है:

एजेंट चैट की तुलना में टोकन का उपयोग अलग तरीके से करता है: Qwen Code आपके प्रत्येक वाक्यांश में सिस्टम प्रॉम्प्ट और टूल विवरण जोड़ता है, और कार्य कई चरणों में पूरा होता है। हमारे रन में, प्रत्येक qwen -p अनुरोध में मुख्य विषय पर आने से पहले ही लगभग 13 हजार इनपुट टोकन शामिल थे, और "फ़ाइल पढ़ें, त्रुटि ढूंढें" कार्य में दो चरण और लगभग 27 हजार टोकन लगे। इंटरफ़ेस में अधिक टूल हैं, और उत्तर के बाद, Qwen Code उसी मॉडल के साथ सर्विस अनुरोध करता है — उदाहरण के लिए, अगले उत्तर का सुझाव: /stats ने उसी कार्य के लिए 4 अनुरोध और लगभग 79 हजार इनपुट टोकन दिखाए।

JoinGonka Gateway के माध्यम से टोकन की कीमत इनपुट पर $0.0069 प्रति मिलियन और आउटपुट पर $0.021 प्रति मिलियन है — यह कीमत नेटवर्क के सभी मॉडलों के लिए समान है और इस पेज पर लाइव स्रोत से अपडेट की जाती है।

दाएं कॉलम में अनुमान सितंबर 2026 की कीमतों के अनुसार हैं। तुलना के लिए — Qwen Code में मॉडलों के लिए भुगतान कैसे किया जा सकता है:

सर्विस अनुरोधों को वहां बंद किया जा सकता है जहां उनकी आवश्यकता नहीं है: अगले उत्तर का सुझाव — "ui": { "enableFollowupSuggestions": false }, बैकग्राउंड ऑटो-मेमोरी — "memory": { "enableManagedAutoMemory": false, "enableManagedAutoDream": false }। सटीक खपत और शेष राशि — पैनल में, "उपयोग" (Usage) और "बिलिंग" (Billing) अनुभागों में। DeepSeek V4 Flash को डिफ़ॉल्ट रूप से क्यों चुना गया है, इसका विस्तृत विश्लेषण मॉडल समीक्षा में दिया गया है।

अनुमोदन मोड (Approval modes)। इंटरफ़ेस में, Qwen Code 'Auto' मोड में शुरू होता है: प्रोजेक्ट के भीतर पढ़ना, खोजना और संपादन करना तुरंत अनुमत होता है, जबकि शेल कमांड और अन्य जोखिम भरे कार्यों का मूल्यांकन एक क्लासिफायर द्वारा किया जाता है — मॉडल के लिए एक अलग अनुरोध। अन्य मोड — Plan, Ask Permissions, Auto-Edit और YOLO — को Shift+Tab (Windows में — Tab) या /approval-mode कमांड द्वारा बदला जा सकता है; डिफ़ॉल्ट मोड को tools.approvalMode कुंजी द्वारा सेट किया जाता है।

बैकग्राउंड वर्क। डिफ़ॉल्ट रूप से, Qwen Code ऑटो-मेमोरी का उपयोग करता है: बातचीत के बाद यह बैकग्राउंड में प्रोजेक्ट और आपकी प्राथमिकताओं के बारे में नोट्स निकालता है, और दिन में एक बार उन्हें साफ़ करता है (Dream) — उसी मॉडल का उपयोग करके। एक बार के रन में यह ध्यान देने योग्य है: उत्तर के बाद qwen -p कुछ मिनटों तक चलता रह सकता है, जबकि बैकग्राउंड टास्क मॉडल का इंतज़ार करता है। स्क्रिप्ट और CI के लिए, ऑटो-मेमोरी को बंद करें (उपरोक्त अनुभाग में कुंजियाँ देखें) और रन की सीमाएं सेट करें: --max-wall-time, --max-session-turns, --max-tool-calls।

चित्र (Images)। नेटवर्क के मॉडल टेक्स्ट-ओनली हैं (/model में Modality: text-only)। स्क्रीनशॉट के लिए, /model --vision कमांड के साथ किसी अन्य प्रदाता के मध्यस्थ मॉडल को नियुक्त करें: यह चित्र को टेक्स्ट में समझाएगा, और आगे का काम मुख्य मॉडल करेगा।

सांख्यिकी। Qwen Code डिफ़ॉल्ट रूप से गुमनाम उपयोग आँकड़े भेजता है; इसे "privacy": { "usageStatisticsEnabled": false } के साथ बंद किया जा सकता है। गेटवे प्रॉम्प्ट और उत्तरों की सामग्री को संग्रहीत नहीं करता है — केवल खपत के कुल योग को।

नेटवर्क में अन्य एजेंट। वे लैब भी अपने एजेंट जारी करती हैं जिनके मॉडल नेटवर्क द्वारा संचालित होते हैं: DeepSeek के पास DeepSeek Harness है, MiniMax के पास MiniMax Code है, और Z.ai (GLM के लेखक) के पास ZCode है। वे सभी एक ही कुंजी के साथ उसी गेटवे से जुड़ते हैं और एक ही बैलेंस का उपयोग करते हैं।