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Venice AI

Venice AI はプライバシー重視の推論を提供します。オープンモデルは ログを記録せずに実行され、さらに Claude、GPT、Gemini、Grok へ匿名化されたプロキシ経由でアクセスできます。 すべてのエンドポイントは OpenAI 互換です(/v1)。

プライバシーモード

モード 動作 モデル
プライベート プロンプトと応答は保存もログ記録もされません。一時的にのみ存在します。 Llama、Qwen、DeepSeek、Kimi、MiniMax、Venice Uncensored など
匿名化 転送前にメタデータを除去し、Venice 経由でプロキシされます。 Claude、GPT、Gemini、Grok

はじめに

  • Plugin をインストールする

    bash
    openclaw plugins install @openclaw/venice-provider
  • API キーを取得する

    1. venice.ai で登録する
    2. Settings > API Keys > Create new key に移動する
    3. API キーをコピーする(形式:vapi_xxxxxxxxxxxx
  • OpenClaw を設定する

    対話形式(推奨)

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

    API キーの入力を求め(または既存の VENICE_API_KEY を再利用し)、利用可能な Venice モデルを一覧表示して、デフォルトモデルを設定します。

    環境変数

    bash
    export VENICE_API_KEY="vapi_xxxxxxxxxxxx"

    非対話形式

    bash
    openclaw onboard --non-interactive \  --auth-choice venice-api-key \  --venice-api-key "vapi_xxxxxxxxxxxx"
  • 設定を確認する

    bash
    openclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "Hello, are you working?"
  • モデルの選択

    • デフォルトvenice/kimi-k2-5(プライベート、推論、画像認識)。
    • 最も高性能な匿名化オプションvenice/claude-opus-4-6
    bash
    openclaw models set venice/kimi-k2-5openclaw models list --all --provider venice

    openclaw configure を実行し、モデル/認証プロバイダー > Venice AI を選択することもできます。

    組み込みカタログ(38 モデル)

    プライベートモデル(26)— 完全にプライベート、ログ記録なし
    モデル ID 名前 コンテキスト 備考
    kimi-k2-5 Kimi K2.5 256k デフォルト、推論、画像認識
    kimi-k2-thinking Kimi K2 Thinking 256k 推論
    llama-3.3-70b Llama 3.3 70B 128k 汎用
    llama-3.2-3b Llama 3.2 3B 128k 汎用
    hermes-3-llama-3.1-405b Hermes 3 Llama 3.1 405B 128k 汎用、ツール無効
    qwen3-235b-a22b-thinking-2507 Qwen3 235B Thinking 128k 推論
    qwen3-235b-a22b-instruct-2507 Qwen3 235B Instruct 128k 汎用
    qwen3-coder-480b-a35b-instruct Qwen3 Coder 480B 256k コーディング
    qwen3-coder-480b-a35b-instruct-turbo Qwen3 Coder 480B Turbo 256k コーディング
    qwen3-5-35b-a3b Qwen3.5 35B A3B 256k 推論、画像認識
    qwen3-next-80b Qwen3 Next 80B 256k 汎用
    qwen3-vl-235b-a22b Qwen3 VL 235B (Vision) 256k 画像認識
    qwen3-4b Venice Small (Qwen3 4B) 32k 高速、推論
    deepseek-v3.2 DeepSeek V3.2 160k 推論、ツール無効
    venice-uncensored Venice Uncensored (Dolphin-Mistral) 32k 無検閲、ツール無効
    mistral-31-24b Venice Medium (Mistral) 128k 画像認識
    google-gemma-3-27b-it Google Gemma 3 27B Instruct 198k 画像認識
    openai-gpt-oss-120b OpenAI GPT OSS 120B 128k 汎用
    nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B 128k 汎用
    olafangensan-glm-4.7-flash-heretic GLM 4.7 Flash Heretic 128k 推論
    zai-org-glm-4.6 GLM 4.6 198k 汎用
    zai-org-glm-4.7 GLM 4.7 198k 推論
    zai-org-glm-4.7-flash GLM 4.7 Flash 128k 推論
    zai-org-glm-5 GLM 5 198k 推論
    minimax-m21 MiniMax M2.1 198k 推論
    minimax-m25 MiniMax M2.5 198k 推論
    匿名化モデル(12)— Venice プロキシ経由
    モデル ID 名前 コンテキスト 備考
    claude-opus-4-6 Claude Opus 4.6 (via Venice) 1M 推論、画像認識
    claude-sonnet-4-6 Claude Sonnet 4.6 (via Venice) 1M 推論、画像認識
    openai-gpt-54 GPT-5.4 (via Venice) 1M 推論、画像認識
    openai-gpt-53-codex GPT-5.3 Codex (via Venice) 400k 推論、画像認識、コーディング
    openai-gpt-52 GPT-5.2 (via Venice) 256k 推論
    openai-gpt-52-codex GPT-5.2 Codex (via Venice) 256k 推論、画像認識、コーディング
    openai-gpt-4o-2024-11-20 GPT-4o (via Venice) 128k 画像認識
    openai-gpt-4o-mini-2024-07-18 GPT-4o Mini (via Venice) 128k 画像認識
    gemini-3-1-pro-preview Gemini 3.1 Pro (via Venice) 1M 推論、画像認識
    gemini-3-pro-preview Gemini 3 Pro (via Venice) 198k 推論、画像認識
    gemini-3-flash-preview Gemini 3 Flash (via Venice) 256k 推論、画像認識
    grok-41-fast Grok 4.1 Fast (via Venice) 1M 推論、画像認識

    Grok を基盤とする Venice モデル(grok-41-fast など)には、ネイティブ xAI プロバイダーと同じツールスキーマ互換パッチが適用されます。これは、両者が同じ上流のツール呼び出し形式を共有しているためです。

    モデルの検出

    上記のバンドル済みカタログは、マニフェストに基づく初期リストです。実行時に OpenClaw は Venice の /models API からカタログを更新し、API に到達できない場合は初期リストにフォールバックします。/models エンドポイントは公開されており(一覧表示に認証は不要)、推論には有効な API キーが必要です。

    DeepSeek V4 のリプレイ動作

    Venice が deepseek-v4-prodeepseek-v4-flash などの DeepSeek V4 モデルを公開している場合、Venice によって省略されたアシスタントメッセージの必須 reasoning_content リプレイフィールドを OpenClaw が補完し、リクエストペイロードから thinkingreasoningreasoning_effort を除去します(Venice はこれらのモデルに対する DeepSeek ネイティブの thinking 制御を拒否します)。このリプレイ修正は、ネイティブ DeepSeek プロバイダー独自の思考制御とは別のものです。

    ストリーミングとツールのサポート

    機能 サポート
    ストリーミング すべてのモデル
    関数呼び出し ほとんどのモデル。上記に記載したモデルでは無効
    画像認識/画像 上記で「画像認識」と記載されたモデル
    JSON モード response_format 経由

    料金

    Venice はクレジット制を採用しています。匿名化モデルの料金は、直接 API を利用する場合の料金に Venice の少額の手数料を加えた程度です。現在の料金については、venice.ai/pricing を参照してください。

    使用例

    bash
    # Default private modelopenclaw 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 modelopenclaw agent --model venice/venice-uncensored --message "Draft options" # Vision model with imageopenclaw agent --model venice/qwen3-vl-235b-a22b --message "Review attached image" # Coding modelopenclaw agent --model venice/qwen3-coder-480b-a35b-instruct --message "Refactor this function"

    トラブルシューティング

    API キーが認識されない
    bash
    echo $VENICE_API_KEYopenclaw models list | grep venice

    キーが vapi_ で始まることを確認してください。

    モデルを利用できない

    現在利用可能なモデルを確認するには、openclaw models list --all --provider venice を実行してください。Venice がモデルを追加または廃止すると、カタログも変更されます。

    接続の問題

    Venice API は https://api.venice.ai/api/v1 にあります。ネットワークからこのホストへの HTTPS 接続が許可されていることを確認してください。

    高度な設定

    設定ファイルの例
    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,          },        ],      },    },  },}

    関連情報

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