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# Configuration

> GET /railscore/v1/config - अपनी API key की application के लिए मौजूदा governance configuration देखें।

<Info>
  **Concept:** [Applications](/concepts/applications) | [Policy Engine](/concepts/policy-engine)
</Info>

जिस application से आपकी API key bound है, उसके लिए लागू configuration लौटाता है: key किस application और environment की है, उसकी evaluations पर कौन-सी governance policy लगती है, और वह policy active रूप से enforce हो रही है या monitor mode में चल रही है।

यह read-only है। Policies [dashboard](https://responsibleailabs.ai/dashboard) में edit होती हैं; API key उन्हें बदल नहीं सकती।

## Request

```bash theme={null}
curl https://api.responsibleailabs.ai/railscore/v1/config \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_RAIL_API_KEY"
```

## Response

```json theme={null}
{
  "application": {
    "id": "app_1a2b3c",
    "environment": "production",
    "organization": "Acme",
    "plan": "pro"
  },
  "policy": {
    "enforcement": "regenerate",
    "evalMode": "deep",
    "overallThreshold": 7.5,
    "domain": "healthcare",
    "dimensionThresholds": { "Safety": 8 },
    "dimensionWeights": { "Safety": 20 },
    "compliance": ["India DPDP"],
    "safeRegenerate": { "enabled": true, "maxAttempts": 2, "fallback": "human_review" },
    "locked": false
  },
  "enforcement": { "active": false, "mode": "monitor" }
}
```

<ResponseField name="application" type="object">
  वह application जिससे यह key scoped है: `id`, `environment`, `organization`, और `plan`।
</ResponseField>

<ResponseField name="policy" type="object">
  इस application की evaluations पर लागू governance policy।

  * `enforcement` — `log_only` (सिर्फ़ outcomes record करें), `block` (threshold से नीचे को reject करें), या `regenerate` (एक safe rewrite की कोशिश करें, फिर fallback लगाएं)।
  * `evalMode` — default evaluation depth: `basic` या `deep`।
  * `overallThreshold` — pass होने के लिए न्यूनतम RAIL score (0–10)।
  * `domain` — domain context जो dimension की sensitivity tune करता है।
  * `dimensionThresholds` — per-dimension न्यूनतम scores; अपनी threshold से नीचे कोई भी dimension policy को fail कर देता है।
  * `dimensionWeights` — overall score में हर dimension कितना योगदान देता है।
  * `compliance` — इस application के लिए track किए जाने वाले frameworks।
  * `safeRegenerate` — rewrite settings: `enabled`, `maxAttempts`, और `fallback` (`block`, `log`, या `human_review`)।
  * `locked` — जब `true` हो, तो यह policy authoritative है और per-request overrides ignore हो जाते हैं।
</ResponseField>

<ResponseField name="enforcement" type="object">
  policy अभी responses को आकार दे रही है या नहीं। `active: true` (`mode: enforce`) का मतलब है policy block या regenerate कर सकती है; `active: false` (`mode: monitor`) का मतलब है outcomes record होते हैं पर responses बदले नहीं जाते।
</ResponseField>

<Tip>
  `enforcement.mode` से जानें कि आपकी application अभी किस तरह govern हो रही है। `monitor` mode में हर evaluation फिर भी एक `policy_outcome` लौटाती है (देखें [Evaluation](/api-reference/evaluation)), ताकि enforcement on करने से पहले आप देख सकें कि क्या *block होता*।
</Tip>