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read_when:
- 你希望在 OpenClaw 中使用注重隐私的推理
- 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: "2026-07-26T06:59:10Z"
model: gpt-5.6
postprocess_version: locale-links-v1
prompt_version: 32
provider: openai
source_hash: 13c32b783394eb3092ff94a532b69e34c00624127b0e76e4e2812751d39073a1
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：开放模型运行时
不记录日志，并提供对 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。仅短暂存在。 | 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 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 "你好，你能正常工作吗？"
```
## 模型选择
- **默认模型**：`venice/kimi-k2-5`（私密、推理、视觉）。
- **最强的匿名化选项**：`venice/claude-opus-4-6`。
```bash
openclaw models set venice/kimi-k2-5
openclaw models list --all --provider venice
```
也可以运行 `openclaw configure`，然后选择 **Model/auth provider > Venice AI**。
| 使用场景 | 模型 | 原因 |
| --------------------- | -------------------------------------------- | -------------------------------------- |
| 常规聊天（默认） | `kimi-k2-5` | 强大的私密推理和视觉能力 |
| 最佳综合质量 | `claude-opus-4-6` | Venice 最强的匿名化选项 |
| 隐私保护 + 编程 | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct-turbo` | 具有大上下文窗口的私密编程模型 |
| 快速 + 低成本 | `llama-3.2-3b` | 紧凑的私密模型 |
| 复杂的私密任务 | `deepseek-v3.2` | 强大的推理能力；工具调用已禁用 |
| 无审查 | `venice-uncensored-1-2` | Venice 当前的无审查模型 |
## 内置目录（30 个模型）
| 模型 ID | 名称 | 上下文 | 备注 |
| -------------------------------------- | ------------------------------------- | ------- | --------------------------- |
| `kimi-k2-5` | Kimi K2.5 | 256k | 默认、推理、视觉 |
| `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，工具已禁用 |
| `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-turbo` | Qwen3 Coder 480B Turbo | 256k | 编程 |
| `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 |
| `deepseek-v3.2` | DeepSeek V3.2 | 160k | 推理，工具已禁用 |
| `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-m25` | MiniMax M2.5 | 198k | 推理 |
| 模型 ID | 名称 | 上下文 | 备注 |
| -------------------------------- | -------------------------------- | ------- | ---------------------------- |
| `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、编程 |
| `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、编程 |
| `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-flash-preview` | Gemini 3 Flash（通过 Venice） | 256k | 推理、视觉 |
由 Grok 支持的 Venice 模型（`grok-4-3` 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
上述内置目录是由清单支持的种子列表。在运行时，OpenClaw
会从 Venice 的 `/models` API 刷新该目录；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。
Venice 可能会继续接受已停用的模型 ID，将其作为提供商自有的别名。
OpenClaw 目录仅列出 `/models` 返回的规范模型 ID。
## DeepSeek V4 重放行为
如果 Venice 提供 DeepSeek V4 模型，例如 `deepseek-v4-pro` 或
`deepseek-v4-flash`，当 Venice 省略必需的 `reasoning_content` 重放
字段时，OpenClaw 会在助手消息中补充该字段，并从请求载荷中移除 `thinking`/
`reasoning`/`reasoning_effort`（Venice 会拒绝这些模型上的
DeepSeek 原生 `thinking` 控制项）。此重放修复与
原生 DeepSeek 提供商自身的思考控制项相互独立。
## 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；上述注明的模型已禁用 |
| 视觉/图像 | 上述标记为“视觉”的模型 |
| JSON 模式 | 通过 `response_format` |
## 定价
Venice 使用积分制。匿名化模型的费用大致等于
直接 API 定价加上少量 Venice 费用。当前费率请参阅
[venice.ai/pricing](https://venice.ai/pricing)。
## 使用示例
```bash
# 默认私密模型
openclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "快速健康检查"
# 通过 Venice 使用 Claude Opus（匿名化）
openclaw agent --model venice/claude-opus-4-6 --message "总结此任务"
# 无审查模型
openclaw agent --model venice/venice-uncensored-1-2 --message "拟定选项"
# 使用图像的视觉模型
openclaw agent --model venice/qwen3-vl-235b-a22b --message "审查附带的图像"
# 编程模型
openclaw agent --model venice/qwen3-coder-480b-a35b-instruct-turbo --message "重构此函数"
```
## 故障排查
```bash
echo $VENICE_API_KEY
openclaw models list | grep venice
```
确认密钥以 `vapi_` 开头。
运行 `openclaw models list --all --provider venice` 查看当前
可用的模型；随着 Venice 添加或停用模型，目录会随之变化。
Venice API 位于 `https://api.venice.ai/api/v1`。确认你的网络允许通过 HTTPS 访问该主机。
更多帮助：[故障排查](/zh-CN/help/troubleshooting)和[常见问题](/zh-CN/help/faq)。
## 高级配置
```json5
{
env: { VENICE_API_KEY: "vapi_..." },
agents: { defaults: { model: { primary: "venice/kimi-k2-5" } } },
models: {
mode: "merge",
providers: {
venice: {
baseUrl: "https://api.venice.ai/api/v1",
apiKey: "${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,
},
],
},
},
},
}
```
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