--- read_when: - OpenClawでプライバシー重視の推論を利用したい場合 - Venice AI のセットアップ手順が必要な場合 summary: OpenClawでVenice AIのプライバシー重視モデルを使用する title: Venice AI x-i18n: generated_at: "2026-07-11T22:39:06Z" model: gpt-5.6 postprocess_version: locale-links-v1 provider: openai source_hash: f274922274def2f87fb0e074554f6457b97852dcb509578262a2e2e58425265e source_path: providers/venice.md workflow: 16 --- [Venice AI](https://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 | 匿名化モデルは完全にプライベートではありません。Venice は転送前にメタデータを除去しますが、基盤となるプロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google、xAI）は引き続きリクエストを処理します。完全なプライバシーが必要な場合は、プライベートモデルを使用してください。 ## はじめに ```bash openclaw plugins install @openclaw/venice-provider ``` 1. [venice.ai](https://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`） ```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。 ```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?" ``` ## 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-k2-5 openclaw 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。 | ユースケース | モデル | 理由 | | ------------------------- | ---------------------------------- | ------------------------------------------ | | 一般的なチャット（デフォルト） | `kimi-k2-5` | 高性能なプライベート推論と画像認識 | | 総合的に最高の品質 | `claude-opus-4-6` | Venice で最も高性能な匿名化オプション | | プライバシーとコーディング | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` | 大きなコンテキストを持つプライベートなコーディングモデル | | 高速かつ低コスト | `qwen3-4b` | 軽量な推論モデル | | 複雑なプライベートタスク | `deepseek-v3.2` | 高性能な推論。ツール呼び出しは無効 | | 無検閲 | `venice-uncensored` | コンテンツ制限なし | ## 組み込みカタログ（38 モデル） | 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 | | 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-pro` や `deepseek-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 `thinking`／`reasoning`／`reasoning_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](https://venice.ai/pricing) を参照してください。 ## 使用例 ```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" ``` ## トラブルシューティング ```bash echo $VENICE_API_KEY openclaw models list | grep venice ``` キーが `vapi_` で始まることを確認してください。 現在利用可能なモデルを確認するには、`openclaw models list --all --provider venice` を実行してください。Venice がモデルを追加または廃止すると、カタログも変更されます。 Venice API は `https://api.venice.ai/api/v1` にあります。ネットワークからこのホストへの HTTPS 接続が許可されていることを確認してください。 その他のヘルプ：[トラブルシューティング](/ja-JP/help/troubleshooting)および[よくある質問](/ja-JP/help/faq)。 ## 高度な設定 ```json5 { env: { VENICE_API_KEY: "vapi_..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "venice/kimi-k2-5" } } }, models: { mode: "merge", providers: { venice: { baseUrl: "https://api.venice.ai/api/v1", apiKey: "${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 プロバイダー、モデル参照、フェイルオーバー動作の選択。 Venice AI のホームページとアカウント登録。 Venice API リファレンスと開発者向けドキュメント。 現在の Venice のクレジット単価とプラン。