Venice AI

Venice AI fournit une inférence IA axée sur la confidentialité, avec prise en charge de modèles non censurés et accès aux principaux modèles propriétaires via leur proxy anonymisé. Toute inférence est privée par défaut — aucun entraînement sur vos données, aucune journalisation.

Pourquoi Venice dans OpenClaw

• Inférence privée pour les modèles open source (aucune journalisation).
• Modèles non censurés quand vous en avez besoin.
• Accès anonymisé aux modèles propriétaires (Opus/GPT/Gemini) quand la qualité est essentielle.
• Points de terminaison /v1 compatibles OpenAI.

Modes de confidentialité

Venice propose deux niveaux de confidentialité — bien les comprendre est essentiel pour choisir votre modèle :

Fonctionnalités

• Axé sur la confidentialité : choisissez entre les modes « privé » (entièrement privé) et « anonymisé » (relayé par proxy)
• Modèles non censurés : accès à des modèles sans restrictions de contenu
• Accès aux grands modèles : utilisez Claude, GPT, Gemini et Grok via le proxy anonymisé de Venice
• API compatible OpenAI : points de terminaison /v1 standard pour une intégration facile
• Streaming : pris en charge sur tous les modèles
• Appel de fonctions : pris en charge sur certains modèles (vérifiez les capacités du modèle)
• Vision : prise en charge sur les modèles dotés de capacités de vision
• Aucune limite stricte de débit : une limitation d’usage raisonnable peut s’appliquer en cas d’utilisation extrême

Prise en main

openclaw plugins install @openclaw/venice-provider

openclaw onboard --auth-choice venice-api-key

export VENICE_API_KEY="vapi_xxxxxxxxxxxx"

openclaw onboard --non-interactive \  --auth-choice venice-api-key \  --venice-api-key "vapi_xxxxxxxxxxxx"

openclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "Hello, are you working?"

Sélection du modèle

Après la configuration, OpenClaw affiche tous les modèles Venice disponibles. Choisissez selon vos besoins :

• Modèle par défaut : venice/kimi-k2-5 pour un raisonnement privé robuste avec vision.
• Option haute capacité : venice/claude-opus-4-6 pour le chemin Venice anonymisé le plus performant.
• Confidentialité : choisissez des modèles « privés » pour une inférence entièrement privée.
• Capacité : choisissez des modèles « anonymisés » pour accéder à Claude, GPT et Gemini via le proxy de Venice.

Modifiez votre modèle par défaut à tout moment :

openclaw models set venice/kimi-k2-5openclaw models set venice/claude-opus-4-6

Listez tous les modèles disponibles :

openclaw models list --all --provider venice

Vous pouvez aussi exécuter openclaw configure, sélectionner Model/auth, puis choisir Venice AI.

Comportement de rejeu DeepSeek V4

Si Venice expose des modèles DeepSeek V4 tels que venice/deepseek-v4-pro ou venice/deepseek-v4-flash, OpenClaw renseigne l’espace réservé de rejeu reasoning_content requis par DeepSeek V4 dans les messages de l’assistant lorsque le proxy l’omet. Venice rejette le contrôle thinking natif de premier niveau de DeepSeek ; OpenClaw garde donc ce correctif de rejeu propre au fournisseur séparé des contrôles de réflexion du fournisseur DeepSeek natif.

Catalogue intégré (41 au total)

Découverte des modèles

OpenClaw inclut un catalogue de départ Venice adossé à un manifeste pour la liste des modèles en lecture seule. L’actualisation à l’exécution peut toujours découvrir les modèles depuis l’API Venice et revient au catalogue du manifeste si l’API est inaccessible.

Le point de terminaison /models est public (aucune authentification nécessaire pour la liste), mais l’inférence exige une clé API valide.

Streaming et prise en charge des outils

Tarification

Venice utilise un système basé sur des crédits. Consultez venice.ai/pricing pour les tarifs actuels :

• Modèles privés : Généralement moins coûteux
• Modèles anonymisés : Similaire à la tarification API directe + de petits frais Venice

Venice (anonymisé) vs API directe

Exemples d’utilisation

# Use the default private modelopenclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "Quick health check" # Use Claude Opus via Venice (anonymized)openclaw agent --model venice/claude-opus-4-6 --message "Summarize this task" # Use uncensored modelopenclaw agent --model venice/venice-uncensored --message "Draft options" # Use vision model with imageopenclaw agent --model venice/qwen3-vl-235b-a22b --message "Review attached image" # Use coding modelopenclaw agent --model venice/qwen3-coder-480b-a35b-instruct --message "Refactor this function"

Dépannage

echo $VENICE_API_KEYopenclaw models list | grep venice

Configuration avancée

{  env: { VENICE_API_KEY: "vapi_..." },  agents: { defaults: { model: { primary: "venice/kimi-k2-5" } } },  models: {    mode: "merge",    providers: {      venice: {        baseUrl: "https://api.venice.ai/api/v1",        apiKey: "${VENICE_API_KEY}",        api: "openai-completions",        models: [          {            id: "kimi-k2-5",            name: "Kimi K2.5",            reasoning: true,            input: ["text", "image"],            cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },            contextWindow: 256000,            maxTokens: 65536,          },        ],      },    },  },}

Connexe