content: [inner]
  version = "1.3.6"
  
  # 配置文件版本号迭代规则同bot_config.toml
  
  [[api_providers]] # API服务提供商（可以配置多个）
  name = "DeepSeek"                       # API服务商名称（可随意命名，在models的api-provider中需使用这个命名）
  base_url = "https://api.deepseek.com/v1" # API服务商的BaseURL
  api_key = ["your-api-key-here-1", "your-api-key-here-2"] # API密钥（支持单个密钥或密钥列表轮询）
  client_type = "openai"                  # 请求客户端（可选，默认值为"openai"，使用gimini等Google系模型时请配置为"gemini"）
  max_retry = 2                           # 最大重试次数（单个模型API调用失败，最多重试的次数）
  timeout = 30                            # API请求超时时间（单位：秒）
  retry_interval = 10                     # 重试间隔时间（单位：秒）
  
  [[api_providers]] # SiliconFlow的API服务商配置
  name = "SiliconFlow"
  base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1"
  api_key = "your-siliconflow-api-key-here"
  client_type = "openai"
  max_retry = 2
  timeout = 30
  retry_interval = 10
  
  [[api_providers]] # 特殊：Google的Gimini使用特殊API，与OpenAI格式不兼容，需要配置client为"aiohttp_gemini"
  name = "Google"
  base_url = "https://api.google.com/v1"
  api_key = ["your-google-api-key-1", "your-google-api-key-2"]
  client_type = "aiohttp_gemini" # 官方的gemini客户端现在已经死了
  max_retry = 2
  timeout = 30
  retry_interval = 10
  
  [[api_providers]] # MCP SSE协议支持（Model Context Protocol via Server-Sent Events）
  name = "MCPProvider"
  base_url = "https://your-mcp-server.com"  # MCP服务器地址
  api_key = "your-mcp-api-key-here"
  client_type = "mcp_sse"  # 使用MCP SSE客户端
  max_retry = 2
  timeout = 60  # MCP流式请求可能需要更长超时时间
  retry_interval = 10
  
  # 内容混淆功能示例配置（可选）
  [[api_providers]]
  name = "ExampleProviderWithObfuscation"           # 启用混淆功能的API提供商示例
  base_url = "https://api.example.com/v1"
  api_key = "your-api-key-here"
  client_type = "openai"
  max_retry = 2
  timeout = 30
  retry_interval = 10
  enable_content_obfuscation = true                 # 启用内容混淆功能
  obfuscation_intensity = 2                         # 混淆强度（1-3级，1=低强度，2=中强度，3=高强度）
  
  
  [[models]] # 模型（可以配置多个）
  model_identifier = "deepseek-chat" # 模型标识符（API服务商提供的模型标识符）
  name = "deepseek-v3"               # 模型名称（可随意命名，在后面中需使用这个命名）
  api_provider = "DeepSeek"          # API服务商名称（对应在api_providers中配置的服务商名称）
  price_in = 2.0                     # 输入价格（用于API调用统计，单位：元/ M token）（可选，若无该字段，默认值为0）
  price_out = 8.0                    # 输出价格（用于API调用统计，单位：元/ M token）（可选，若无该字段，默认值为0）
  #force_stream_mode = true          # 强制流式输出模式（若模型不支持非流式输出，请取消该注释，启用强制流式输出，若无该字段，默认值为false）
  #use_anti_truncation = true        # [可选] 启用反截断功能。当模型输出不完整时，系统会自动重试。建议只为有需要的模型（如Gemini）开启。
  
  [[models]]
  model_identifier = "deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus"
  name = "siliconflow-deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus"
  api_provider = "SiliconFlow"
  price_in = 2.0
  price_out = 8.0
  
  [[models]]
  model_identifier = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B"
  name = "deepseek-r1-distill-qwen-32b"
  api_provider = "SiliconFlow"
  price_in = 4.0
  price_out = 16.0
  
  [[models]]
  model_identifier = "Qwen/Qwen3-8B"
  name = "qwen3-8b"
  api_provider = "SiliconFlow"
  price_in = 0
  price_out = 0
  [models.extra_params] # 可选的额外参数配置
  enable_thinking = false # 不启用思考
  
  [[models]]
  model_identifier = "Qwen/Qwen3-14B"
  name = "qwen3-14b"
  api_provider = "SiliconFlow"
  price_in = 0.5
  price_out = 2.0
  [models.extra_params] # 可选的额外参数配置
  enable_thinking = false # 不启用思考
  
  [[models]]
  model_identifier = "Qwen/Qwen3-30B-A3B"
  name = "qwen3-30b"
  api_provider = "SiliconFlow"
  price_in = 0.7
  price_out = 2.8
  [models.extra_params] # 可选的额外参数配置
  enable_thinking = false # 不启用思考
  
  [[models]]
  model_identifier = "Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct"
  name = "qwen2.5-vl-72b"
  api_provider = "SiliconFlow"
  price_in = 4.13
  price_out = 4.13
  
  [[models]]
  model_identifier = "FunAudioLLM/SenseVoiceSmall"
  name = "sensevoice-small"
  api_provider = "SiliconFlow"
  price_in = 0
  price_out = 0
  
  [[models]]
  model_identifier = "BAAI/bge-m3"
  name = "bge-m3"
  api_provider = "SiliconFlow"
  price_in = 0
  price_out = 0
  
  [[models]]
  model_identifier = "moonshotai/Kimi-K2-Instruct"
  name = "moonshotai-Kimi-K2-Instruct"
  api_provider = "SiliconFlow"
  price_in = 4.0
  price_out = 16.0
  
  # MCP SSE模型示例配置
  #[[models]]
  #model_identifier = "claude-3-5-sonnet-20241022"  # 或其他支持MCP的模型
  #name = "mcp-claude-sonnet"
  #api_provider = "MCPProvider"  # 对应上面配置的MCP provider
  #price_in = 3.0
  #price_out = 15.0
  #force_stream_mode = true  # MCP SSE默认使用流式模式
  
  [model_task_config.utils] # 在麦麦的一些组件中使用的模型，例如表情包模块，取名模块，关系模块，是麦麦必须的模型
  model_list = ["siliconflow-deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus"] # 使用的模型列表，每个子项对应上面的模型名称(name)
  temperature = 0.2                        # 模型温度，新V3建议0.1-0.3
  max_tokens = 800                         # 最大输出token数
  #concurrency_count = 2                   # 并发请求数量，默认为1（不并发），设置为2或更高启用并发
  
  [model_task_config.utils_small] # 在麦麦的一些组件中使用的小模型，消耗量较大，建议使用速度较快的小模型
  model_list = ["qwen3-8b"]
  temperature = 0.7
  max_tokens = 800
  
  [model_task_config.replyer] # 首要回复模型，还用于表达器和表达方式学习
  model_list = ["siliconflow-deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus"]
  temperature = 0.2                        # 模型温度，新V3建议0.1-0.3
  max_tokens = 800
  
  [model_task_config.planner] #决策：负责决定麦麦该做什么的模型
  model_list = ["siliconflow-deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus"]
  temperature = 0.3
  max_tokens = 800
  
  
  [model_task_config.emotion] #负责麦麦的情绪变化
  model_list = ["siliconflow-deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus"]
  temperature = 0.3
  max_tokens = 800
  
  [model_task_config.mood] #负责麦麦的心情变化
  model_list = ["siliconflow-deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus"]
  temperature = 0.3
  max_tokens = 800
  
  [model_task_config.maizone] # maizone模型
  model_list = ["siliconflow-deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus"]
  temperature = 0.7
  max_tokens = 800
  
  [model_task_config.vlm] # 图像识别模型
  model_list = ["qwen2.5-vl-72b"]
  max_tokens = 800
  
  [model_task_config.emoji_vlm] # 专用表情包识别模型
  model_list = ["qwen2.5-vl-72b"]
  max_tokens = 800
  
  
  [model_task_config.utils_video] # 专用视频分析模型
  model_list = ["qwen2.5-vl-72b"]
  temperature = 0.3
  max_tokens = 1500
  
  [model_task_config.voice] # 语音识别模型
  model_list = ["sensevoice-small"]
  
  [model_task_config.tool_use] #工具调用模型，需要使用支持工具调用的模型
  model_list = ["qwen3-14b"]
  temperature = 0.7
  max_tokens = 800
  
  [model_task_config.schedule_generator]#日程表生成模型
  model_list = ["siliconflow-deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus"]
  temperature = 0.7
  max_tokens = 1000
  
  [model_task_config.anti_injection] # 反注入检测专用模型
  model_list = ["moonshotai-Kimi-K2-Instruct"]           # 使用快速的小模型进行检测
  temperature = 0.1                   # 低温度确保检测结果稳定
  max_tokens = 200                    # 检测结果不需要太长的输出
  
  [model_task_config.monthly_plan_generator] # 月层计划生成模型
  model_list = ["siliconflow-deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus"]
  temperature = 0.7
  max_tokens = 1000
  
  [model_task_config.relationship_tracker] # 用户关系追踪模型
  model_list = ["siliconflow-deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus"]
  temperature = 0.7
  max_tokens = 1000
  
  #嵌入模型
  [model_task_config.embedding]
  model_list = ["bge-m3"]
  embedding_dimension = 1024
  
  
  
  #------------LPMM知识库模型------------
  
  [model_task_config.lpmm_entity_extract] # 实体提取模型
  model_list = ["siliconflow-deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus"]
  temperature = 0.2
  max_tokens = 800
  
  [model_task_config.lpmm_rdf_build] # RDF构建模型
  model_list = ["siliconflow-deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus"]
  temperature = 0.2
  max_tokens = 800
  
  [model_task_config.lpmm_qa] # 问答模型
  model_list = ["deepseek-r1-distill-qwen-32b"]
  temperature = 0.7
  max_tokens = 800
  