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read_when:
- Vous souhaitez une inférence axée sur la confidentialité dans OpenClaw
- Vous souhaitez obtenir des instructions pour configurer Venice AI
summary: Utiliser les modèles de Venice AI axés sur la confidentialité dans OpenClaw
title: Venice AI
x-i18n:
generated_at: "2026-07-12T03:04:11Z"
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) fournit une inférence axée sur la confidentialité : des modèles ouverts s’exécutent
sans aucune journalisation, avec en plus un accès par proxy anonymisé à Claude, GPT, Gemini et Grok.
Tous les points de terminaison sont compatibles avec OpenAI (`/v1`).
## Modes de confidentialité
| Mode | Comportement | Modèles |
| -------------- | -------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------- |
| **Privé** | Les requêtes et réponses ne sont jamais stockées ni journalisées. Éphémère. | Llama, Qwen, DeepSeek, Kimi, MiniMax, Venice Uncensored, etc. |
| **Anonymisé** | Transmis par proxy via Venice après suppression des métadonnées. | Claude, GPT, Gemini, Grok |
Les modèles anonymisés ne sont pas entièrement privés. Venice supprime les métadonnées avant la transmission, mais le fournisseur sous-jacent (OpenAI, Anthropic, Google, xAI) traite toujours la requête. Utilisez des modèles privés lorsqu’une confidentialité totale est requise.
## Prise en main
```bash
openclaw plugins install @openclaw/venice-provider
```
1. Inscrivez-vous sur [venice.ai](https://venice.ai)
2. Accédez à **Settings > API Keys > Create new key**
3. Copiez votre clé API (format : `vapi_xxxxxxxxxxxx`)
```bash
openclaw onboard --auth-choice venice-api-key
```
Demande la clé API (ou réutilise une variable `VENICE_API_KEY` existante), répertorie les modèles Venice disponibles et définit votre modèle par défaut.
```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 "Bonjour, fonctionnez-vous ?"
```
## Sélection du modèle
- **Par défaut** : `venice/kimi-k2-5` (privé, raisonnement, vision).
- **Option anonymisée la plus performante** : `venice/claude-opus-4-6`.
```bash
openclaw models set venice/kimi-k2-5
openclaw models list --all --provider venice
```
Vous pouvez également exécuter `openclaw configure` et sélectionner **Fournisseur de modèle/d’authentification > Venice AI**.
| Cas d’utilisation | Modèle | Pourquoi |
| ---------------------------------- | ---------------------------------- | --------------------------------------------- |
| Discussion générale (par défaut) | `kimi-k2-5` | Raisonnement privé performant avec vision |
| Meilleure qualité globale | `claude-opus-4-6` | Option Venice anonymisée la plus performante |
| Confidentialité et programmation | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` | Modèle de programmation privé à grand contexte |
| Rapide et économique | `qwen3-4b` | Modèle de raisonnement léger |
| Tâches privées complexes | `deepseek-v3.2` | Raisonnement performant ; appels d’outils désactivés |
| Non censuré | `venice-uncensored` | Aucune restriction de contenu |
## Catalogue intégré (38 modèles)
| ID du modèle | Nom | Contexte | Remarques |
| -------------------------------------- | ------------------------------------- | -------- | ------------------------------------ |
| `kimi-k2-5` | Kimi K2.5 | 256k | Par défaut, raisonnement, vision |
| `kimi-k2-thinking` | Kimi K2 Thinking | 256k | Raisonnement |
| `llama-3.3-70b` | Llama 3.3 70B | 128k | Général |
| `llama-3.2-3b` | Llama 3.2 3B | 128k | Général |
| `hermes-3-llama-3.1-405b` | Hermes 3 Llama 3.1 405B | 128k | Général, outils désactivés |
| `qwen3-235b-a22b-thinking-2507` | Qwen3 235B Thinking | 128k | Raisonnement |
| `qwen3-235b-a22b-instruct-2507` | Qwen3 235B Instruct | 128k | Général |
| `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` | Qwen3 Coder 480B | 256k | Programmation |
| `qwen3-coder-480b-a35b-instruct-turbo` | Qwen3 Coder 480B Turbo | 256k | Programmation |
| `qwen3-5-35b-a3b` | Qwen3.5 35B A3B | 256k | Raisonnement, vision |
| `qwen3-next-80b` | Qwen3 Next 80B | 256k | Général |
| `qwen3-vl-235b-a22b` | Qwen3 VL 235B (Vision) | 256k | Vision |
| `qwen3-4b` | Venice Small (Qwen3 4B) | 32k | Rapide, raisonnement |
| `deepseek-v3.2` | DeepSeek V3.2 | 160k | Raisonnement, outils désactivés |
| `venice-uncensored` | Venice Uncensored (Dolphin-Mistral) | 32k | Non censuré, outils désactivés |
| `mistral-31-24b` | Venice Medium (Mistral) | 128k | Vision |
| `google-gemma-3-27b-it` | Google Gemma 3 27B Instruct | 198k | Vision |
| `openai-gpt-oss-120b` | OpenAI GPT OSS 120B | 128k | Général |
| `nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b` | NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B | 128k | Général |
| `olafangensan-glm-4.7-flash-heretic` | GLM 4.7 Flash Heretic | 128k | Raisonnement |
| `zai-org-glm-4.6` | GLM 4.6 | 198k | Général |
| `zai-org-glm-4.7` | GLM 4.7 | 198k | Raisonnement |
| `zai-org-glm-4.7-flash` | GLM 4.7 Flash | 128k | Raisonnement |
| `zai-org-glm-5` | GLM 5 | 198k | Raisonnement |
| `minimax-m21` | MiniMax M2.1 | 198k | Raisonnement |
| `minimax-m25` | MiniMax M2.5 | 198k | Raisonnement |
| ID du modèle | Nom | Contexte | Remarques |
| -------------------------------- | -------------------------------- | -------- | -------------------------------- |
| `claude-opus-4-6` | Claude Opus 4.6 (via Venice) | 1M | Raisonnement, vision |
| `claude-sonnet-4-6` | Claude Sonnet 4.6 (via Venice) | 1M | Raisonnement, vision |
| `openai-gpt-54` | GPT-5.4 (via Venice) | 1M | Raisonnement, vision |
| `openai-gpt-53-codex` | GPT-5.3 Codex (via Venice) | 400k | Raisonnement, vision, programmation |
| `openai-gpt-52` | GPT-5.2 (via Venice) | 256k | Raisonnement |
| `openai-gpt-52-codex` | GPT-5.2 Codex (via Venice) | 256k | Raisonnement, vision, programmation |
| `openai-gpt-4o-2024-11-20` | GPT-4o (via Venice) | 128k | Vision |
| `openai-gpt-4o-mini-2024-07-18` | GPT-4o Mini (via Venice) | 128k | Vision |
| `gemini-3-1-pro-preview` | Gemini 3.1 Pro (via Venice) | 1M | Raisonnement, vision |
| `gemini-3-pro-preview` | Gemini 3 Pro (via Venice) | 198k | Raisonnement, vision |
| `gemini-3-flash-preview` | Gemini 3 Flash (via Venice) | 256k | Raisonnement, vision |
| `grok-41-fast` | Grok 4.1 Fast (via Venice) | 1M | Raisonnement, vision |
Les modèles Venice reposant sur Grok (`grok-41-fast` et modèles similaires) reçoivent le même correctif de compatibilité
du schéma d’outils que le fournisseur xAI natif, car ils partagent le même format amont
d’appel d’outils.
## Découverte des modèles
Le catalogue intégré ci-dessus est une liste initiale adossée à un manifeste. À l’exécution, OpenClaw
l’actualise depuis l’API `/models` de Venice et revient à la liste initiale si
l’API est inaccessible. Le point de terminaison `/models` est public (aucune authentification requise pour
la consultation), mais l’inférence nécessite une clé API valide.
## Comportement de relecture de DeepSeek V4
Si Venice expose des modèles DeepSeek V4 tels que `deepseek-v4-pro` ou
`deepseek-v4-flash`, OpenClaw renseigne le champ de relecture `reasoning_content`
requis dans les messages de l’assistant lorsque Venice l’omet, et supprime `thinking`/
`reasoning`/`reasoning_effort` de la charge utile de la requête (Venice refuse
le contrôle `thinking` natif de DeepSeek pour ces modèles). Ce correctif de relecture est
distinct des propres contrôles de réflexion du fournisseur DeepSeek natif.
## Prise en charge du streaming et des outils
| Fonctionnalité | Prise en charge |
| -------------------- | ------------------------------------------------------------ |
| Streaming | Tous les modèles |
| Appel de fonctions | La plupart des modèles ; désactivé par modèle lorsque précisé ci-dessus |
| Vision/Images | Modèles indiqués comme « Vision » ci-dessus |
| Mode JSON | Via `response_format` |
## Tarification
Venice utilise un système fondé sur des crédits. Les modèles anonymisés coûtent approximativement autant que
la tarification directe de l’API, plus de faibles frais Venice. Consultez
[venice.ai/pricing](https://venice.ai/pricing) pour connaître les tarifs actuels.
## Exemples d’utilisation
```bash
# Modèle privé par défaut
openclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "Vérification rapide de l’état"
# Claude Opus via Venice (anonymisé)
openclaw agent --model venice/claude-opus-4-6 --message "Résumez cette tâche"
# Modèle non censuré
openclaw agent --model venice/venice-uncensored --message "Proposez plusieurs options"
# Modèle de vision avec image
openclaw agent --model venice/qwen3-vl-235b-a22b --message "Examinez l’image jointe"
# Modèle de programmation
openclaw agent --model venice/qwen3-coder-480b-a35b-instruct --message "Refactorisez cette fonction"
```
## Dépannage
```bash
echo $VENICE_API_KEY
openclaw models list | grep venice
```
Vérifiez que la clé commence par `vapi_`.
Exécutez `openclaw models list --all --provider venice` pour afficher les modèles
actuellement disponibles ; le catalogue évolue à mesure que Venice ajoute ou retire des modèles.
L’API Venice se trouve à l’adresse `https://api.venice.ai/api/v1`. Vérifiez que votre réseau autorise les connexions HTTPS vers cet hôte.
Aide supplémentaire : [Dépannage](/fr/help/troubleshooting) et [FAQ](/fr/help/faq).
## Configuration avancée
```json5
{
env: { VENICE_API_KEY: "vapi_..." },
agents: { defaults: { model: { primary: "venice/kimi-k2-5" } } },
models: {
mode: "merge",
providers: {
venice: {
baseUrl: "https://api.venice.ai/api/v1",
apiKey: "${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,
},
],
},
},
},
}
```
## Contenu associé
Choix des fournisseurs, des références de modèles et du comportement de basculement.
Page d’accueil de Venice AI et création d’un compte.
Référence de l’API Venice et documentation pour les développeurs.
Tarifs de crédit et offres actuels de Venice.