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read_when:
- 你希望在 OpenClaw 中进行注重隐私的推理
- 你需要 Venice AI 设置指导
summary: 在 OpenClaw 中使用注重隐私的 Venice AI 模型
title: Venice AI
x-i18n:
generated_at: "2026-07-11T20:54:18Z"
model: gpt-5.6
postprocess_version: locale-links-v1
provider: openai
source_hash: f274922274def2f87fb0e074554f6457b97852dcb509578262a2e2e58425265e
source_path: providers/venice.md
workflow: 16
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[Venice AI](https://venice.ai) 提供注重隐私的推理服务：开放模型在
不记录日志的情况下运行，同时还提供对 Claude、GPT、Gemini 和 Grok 的匿名代理访问。
所有端点均兼容 OpenAI（`/v1`）。
## 隐私模式
| 模式 | 行为 | 模型 |
| -------------- | ---------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------- |
| **私密** | 提示词和响应绝不会被存储或记录。仅临时存在。 | Llama、Qwen、DeepSeek、Kimi、MiniMax、Venice Uncensored 等。 |
| **匿名化** | 通过 Venice 代理，并在转发前移除元数据。 | Claude、GPT、Gemini、Grok |
匿名化模型并非完全私密。Venice 会在转发前移除元数据，但底层提供商（OpenAI、Anthropic、Google、xAI）仍会处理请求。需要完全隐私时，请使用私密模型。
## 入门指南
```bash
openclaw plugins install @openclaw/venice-provider
```
1. 在 [venice.ai](https://venice.ai) 注册
2. 前往 **Settings > API Keys > Create new key**
3. 复制你的 API 密钥（格式：`vapi_xxxxxxxxxxxx`）
```bash
openclaw onboard --auth-choice venice-api-key
```
系统会提示输入 API 密钥（或复用现有的 `VENICE_API_KEY`），列出可用的 Venice 模型，并设置你的默认模型。
```bash
export VENICE_API_KEY="vapi_xxxxxxxxxxxx"
```
```bash
openclaw onboard --non-interactive \
--auth-choice venice-api-key \
--venice-api-key "vapi_xxxxxxxxxxxx"
```
```bash
openclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "Hello, are you working?"
```
## 模型选择
- **默认模型**：`venice/kimi-k2-5`（私密、推理、视觉）。
- **最强匿名化选项**：`venice/claude-opus-4-6`。
```bash
openclaw models set venice/kimi-k2-5
openclaw models list --all --provider venice
```
你也可以运行 `openclaw configure`，然后选择**模型/身份验证提供商 > Venice AI**。
| 使用场景 | 模型 | 原因 |
| ------------------------- | ---------------------------------- | ------------------------------------------ |
| 通用聊天（默认） | `kimi-k2-5` | 强大的私密推理能力，并支持视觉 |
| 最佳综合质量 | `claude-opus-4-6` | Venice 最强的匿名化选项 |
| 隐私保护与编码 | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` | 具备大上下文的私密编码模型 |
| 快速且低成本 | `qwen3-4b` | 轻量级推理模型 |
| 复杂的私密任务 | `deepseek-v3.2` | 强大的推理能力；已禁用工具调用 |
| 无内容审查 | `venice-uncensored` | 无内容限制 |
## 内置目录（38 个模型）
| 模型 ID | 名称 | 上下文 | 说明 |
| -------------------------------------- | ------------------------------------- | ------- | --------------------------- |
| `kimi-k2-5` | Kimi K2.5 | 256k | 默认、推理、视觉 |
| `kimi-k2-thinking` | Kimi K2 Thinking | 256k | 推理 |
| `llama-3.3-70b` | Llama 3.3 70B | 128k | 通用 |
| `llama-3.2-3b` | Llama 3.2 3B | 128k | 通用 |
| `hermes-3-llama-3.1-405b` | Hermes 3 Llama 3.1 405B | 128k | 通用，已禁用工具 |
| `qwen3-235b-a22b-thinking-2507` | Qwen3 235B Thinking | 128k | 推理 |
| `qwen3-235b-a22b-instruct-2507` | Qwen3 235B Instruct | 128k | 通用 |
| `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` | Qwen3 Coder 480B | 256k | 编码 |
| `qwen3-coder-480b-a35b-instruct-turbo` | Qwen3 Coder 480B Turbo | 256k | 编码 |
| `qwen3-5-35b-a3b` | Qwen3.5 35B A3B | 256k | 推理、视觉 |
| `qwen3-next-80b` | Qwen3 Next 80B | 256k | 通用 |
| `qwen3-vl-235b-a22b` | Qwen3 VL 235B（视觉） | 256k | 视觉 |
| `qwen3-4b` | Venice Small（Qwen3 4B） | 32k | 快速、推理 |
| `deepseek-v3.2` | DeepSeek V3.2 | 160k | 推理，已禁用工具 |
| `venice-uncensored` | Venice Uncensored（Dolphin-Mistral） | 32k | 无内容审查，已禁用工具 |
| `mistral-31-24b` | Venice Medium（Mistral） | 128k | 视觉 |
| `google-gemma-3-27b-it` | Google Gemma 3 27B Instruct | 198k | 视觉 |
| `openai-gpt-oss-120b` | OpenAI GPT OSS 120B | 128k | 通用 |
| `nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b` | NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B | 128k | 通用 |
| `olafangensan-glm-4.7-flash-heretic` | GLM 4.7 Flash Heretic | 128k | 推理 |
| `zai-org-glm-4.6` | GLM 4.6 | 198k | 通用 |
| `zai-org-glm-4.7` | GLM 4.7 | 198k | 推理 |
| `zai-org-glm-4.7-flash` | GLM 4.7 Flash | 128k | 推理 |
| `zai-org-glm-5` | GLM 5 | 198k | 推理 |
| `minimax-m21` | MiniMax M2.1 | 198k | 推理 |
| `minimax-m25` | MiniMax M2.5 | 198k | 推理 |
| 模型 ID | 名称 | 上下文 | 说明 |
| -------------------------------- | -------------------------------- | ------- | ---------------------------- |
| `claude-opus-4-6` | Claude Opus 4.6（通过 Venice） | 1M | 推理、视觉 |
| `claude-sonnet-4-6` | Claude Sonnet 4.6（通过 Venice） | 1M | 推理、视觉 |
| `openai-gpt-54` | GPT-5.4（通过 Venice） | 1M | 推理、视觉 |
| `openai-gpt-53-codex` | GPT-5.3 Codex（通过 Venice） | 400k | 推理、视觉、编码 |
| `openai-gpt-52` | GPT-5.2（通过 Venice） | 256k | 推理 |
| `openai-gpt-52-codex` | GPT-5.2 Codex（通过 Venice） | 256k | 推理、视觉、编码 |
| `openai-gpt-4o-2024-11-20` | GPT-4o（通过 Venice） | 128k | 视觉 |
| `openai-gpt-4o-mini-2024-07-18` | GPT-4o Mini（通过 Venice） | 128k | 视觉 |
| `gemini-3-1-pro-preview` | Gemini 3.1 Pro（通过 Venice） | 1M | 推理、视觉 |
| `gemini-3-pro-preview` | Gemini 3 Pro（通过 Venice） | 198k | 推理、视觉 |
| `gemini-3-flash-preview` | Gemini 3 Flash（通过 Venice） | 256k | 推理、视觉 |
| `grok-41-fast` | Grok 4.1 Fast（通过 Venice） | 1M | 推理、视觉 |
由 Grok 支持的 Venice 模型（`grok-41-fast` 及类似模型）会获得与原生 xAI 提供商相同的工具架构
兼容性补丁，因为它们使用相同的上游
工具调用格式。
## 模型发现
上述内置目录是一个由清单支持的种子列表。OpenClaw 在运行时
通过 Venice `/models` API 刷新该列表；如果
API 无法访问，则回退到种子列表。`/models` 端点是公开的（列出模型
无需身份验证），但推理需要有效的 API 密钥。
## DeepSeek V4 重放行为
如果 Venice 提供 `deepseek-v4-pro` 或
`deepseek-v4-flash` 等 DeepSeek V4 模型，当 Venice 省略智能体消息中必需的 `reasoning_content` 重放
字段时，OpenClaw 会补充该字段，并从请求负载中移除 `thinking`/
`reasoning`/`reasoning_effort`（Venice 会拒绝
这些模型上的 DeepSeek 原生 `thinking` 控制）。此重放修复
独立于原生 DeepSeek 提供商自身的思考控制。
## 流式传输和工具支持
| 功能 | 支持情况 |
| ---------------- | ------------------------------------------------- |
| 流式传输 | 所有模型 |
| 函数调用 | 大多数模型；已按模型禁用的情况见上文 |
| 视觉/图像 | 上文标记为“视觉”的模型 |
| JSON 模式 | 通过 `response_format` |
## 定价
Venice 采用基于额度的系统。匿名化模型的费用大致等于
直接调用 API 的价格，再加上少量 Venice 费用。当前费率请参阅
[venice.ai/pricing](https://venice.ai/pricing)。
## 使用示例
```bash
# Default private model
openclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "Quick health check"
# Claude Opus via Venice (anonymized)
openclaw agent --model venice/claude-opus-4-6 --message "Summarize this task"
# Uncensored model
openclaw agent --model venice/venice-uncensored --message "Draft options"
# Vision model with image
openclaw agent --model venice/qwen3-vl-235b-a22b --message "Review attached image"
# Coding model
openclaw agent --model venice/qwen3-coder-480b-a35b-instruct --message "Refactor this function"
```
## 故障排查
```bash
echo $VENICE_API_KEY
openclaw models list | grep venice
```
确认密钥以 `vapi_` 开头。
运行 `openclaw models list --all --provider venice` 查看当前
可用的模型；Venice 添加或停用模型时，目录也会随之变化。
Venice API 位于 `https://api.venice.ai/api/v1`。确认你的网络允许通过 HTTPS 访问该主机。
更多帮助：[故障排查](/zh-CN/help/troubleshooting)和[常见问题](/zh-CN/help/faq)。
## 高级配置
```json5
{
env: { VENICE_API_KEY: "vapi_..." },
agents: { defaults: { model: { primary: "venice/kimi-k2-5" } } },
models: {
mode: "merge",
providers: {
venice: {
baseUrl: "https://api.venice.ai/api/v1",
apiKey: "${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,
},
],
},
},
},
}
```
## 相关内容
选择提供商、模型引用和故障转移行为。
Venice AI 主页和账户注册。
Venice API 参考和开发者文档。
Venice 当前的积分费率和套餐。