Venice AI

Venice AI गोपनीयता-केंद्रित AI inference प्रदान करता है, जिसमें बिना सेंसर वाले models का समर्थन और उनके anonymized proxy के माध्यम से प्रमुख proprietary models तक पहुंच शामिल है। सभी inference डिफ़ॉल्ट रूप से निजी हैं — आपके डेटा पर कोई training नहीं, कोई logging नहीं।

OpenClaw में Venice क्यों

• open-source models के लिए निजी inference (कोई logging नहीं)।
• जरूरत पड़ने पर बिना सेंसर वाले models।
• गुणवत्ता महत्वपूर्ण होने पर proprietary models (Opus/GPT/Gemini) तक अनामित पहुंच।
• OpenAI-compatible /v1 endpoints।

गोपनीयता मोड

Venice दो गोपनीयता स्तर प्रदान करता है — इसे समझना अपना model चुनने की कुंजी है:

विशेषताएं

• गोपनीयता-केंद्रित: "निजी" (पूरी तरह निजी) और "अनामित" (proxied) modes में से चुनें
• बिना सेंसर वाले models: content restrictions के बिना models तक पहुंच
• प्रमुख model access: Venice के anonymized proxy के माध्यम से Claude, GPT, Gemini, और Grok का उपयोग करें
• OpenAI-compatible API: आसान integration के लिए मानक /v1 endpoints
• Streaming: सभी models पर समर्थित
• Function calling: चुनिंदा models पर समर्थित (model capabilities जांचें)
• Vision: vision capability वाले models पर समर्थित
• कोई hard rate limits नहीं: अत्यधिक उपयोग पर fair-use throttling लागू हो सकती है

शुरू करना

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?"

Model चयन

Setup के बाद, OpenClaw सभी उपलब्ध Venice models दिखाता है। अपनी जरूरतों के आधार पर चुनें:

• Default model: मजबूत निजी reasoning और vision के लिए venice/kimi-k2-5।
• High-capability option: सबसे मजबूत अनामित Venice path के लिए venice/claude-opus-4-6।
• गोपनीयता: पूरी तरह निजी inference के लिए "निजी" models चुनें।
• Capability: Venice के proxy के माध्यम से Claude, GPT, Gemini तक पहुंचने के लिए "अनामित" models चुनें।

अपना default model कभी भी बदलें:

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

सभी उपलब्ध models सूचीबद्ध करें:

openclaw models list --all --provider venice

आप openclaw configure भी चला सकते हैं, Model/auth चुन सकते हैं, और Venice AI चुन सकते हैं।

DeepSeek V4 replay व्यवहार

यदि Venice venice/deepseek-v4-pro या venice/deepseek-v4-flash जैसे DeepSeek V4 models expose करता है, तो OpenClaw proxy द्वारा इसे छोड़े जाने पर assistant messages पर आवश्यक DeepSeek V4 reasoning_content replay placeholder भरता है। Venice DeepSeek के native top-level thinking control को reject करता है, इसलिए OpenClaw उस provider-specific replay fix को native DeepSeek provider के thinking controls से अलग रखता है।

Built-in catalog (कुल 41)

Model discovery

OpenClaw read-only model listing के लिए manifest-backed Venice seed catalog ship करता है। Runtime refresh अब भी Venice API से models discover कर सकता है, और API unreachable होने पर manifest catalog पर fallback करता है।

/models endpoint public है (listing के लिए auth की जरूरत नहीं), लेकिन inference के लिए मान्य API key आवश्यक है।

Streaming और tool support

मूल्य निर्धारण

Venice क्रेडिट-आधारित सिस्टम का उपयोग करता है। मौजूदा दरों के लिए venice.ai/pricing देखें:

• निजी मॉडल: आम तौर पर कम लागत
• अनामित मॉडल: सीधे API मूल्य निर्धारण + छोटा Venice शुल्क के समान

Venice (अनामित) बनाम सीधा API

उपयोग के उदाहरण

# 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"

समस्या निवारण

echo $VENICE_API_KEYopenclaw models list | grep venice

उन्नत कॉन्फ़िगरेशन

{  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,          },        ],      },    },  },}

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