Providers
Venice AI
Venice AI zapewnia wnioskowanie zorientowane na prywatność: otwarte modele działają
bez rejestrowania, a dodatkowo dostępne jest anonimizowane pośredniczenie w dostępie do Claude, GPT, Gemini i Grok.
Wszystkie punkty końcowe są zgodne z OpenAI (/v1).
Tryby prywatności
| Tryb | Działanie | Modele |
|---|---|---|
| Prywatny | Monity i odpowiedzi nigdy nie są przechowywane ani rejestrowane. Są ulotne. | Llama, Qwen, DeepSeek, Kimi, MiniMax, Venice Uncensored itd. |
| Anonimizowany | Przekazywane przez Venice po usunięciu metadanych przed dalszym przekazaniem. | Claude, GPT, Gemini, Grok |
Pierwsze kroki
Zainstaluj Plugin
openclaw plugins install @openclaw/venice-providerUzyskaj klucz API
- Zarejestruj się w venice.ai
- Przejdź do Settings > API Keys > Create new key
- Skopiuj klucz API (format:
vapi_xxxxxxxxxxxx)
Skonfiguruj OpenClaw
Interaktywnie (zalecane)
openclaw onboard --auth-choice venice-api-keyPyta o klucz API (lub ponownie wykorzystuje istniejący VENICE_API_KEY), wyświetla dostępne modele Venice i ustawia model domyślny.
Zmienna środowiskowa
export VENICE_API_KEY="vapi_xxxxxxxxxxxx"Nieinteraktywnie
openclaw onboard --non-interactive \ --auth-choice venice-api-key \ --venice-api-key "vapi_xxxxxxxxxxxx"Zweryfikuj konfigurację
openclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "Cześć, czy działasz?"Wybór modelu
- Domyślny:
venice/kimi-k2-5(prywatny, rozumowanie, obsługa obrazu). - Najlepsza opcja anonimizowana:
venice/claude-opus-4-6.
openclaw models set venice/kimi-k2-5openclaw models list --all --provider veniceMożesz również uruchomić openclaw configure i wybrać Dostawca modelu/uwierzytelniania > Venice AI.
Wbudowany katalog (38 modeli)
Modele prywatne (26) — pełna prywatność, bez rejestrowania
| Identyfikator modelu | Nazwa | Kontekst | Uwagi |
|---|---|---|---|
kimi-k2-5 |
Kimi K2.5 | 256k | Domyślny, rozumowanie, obraz |
kimi-k2-thinking |
Kimi K2 Thinking | 256k | Rozumowanie |
llama-3.3-70b |
Llama 3.3 70B | 128k | Ogólnego przeznaczenia |
llama-3.2-3b |
Llama 3.2 3B | 128k | Ogólnego przeznaczenia |
hermes-3-llama-3.1-405b |
Hermes 3 Llama 3.1 405B | 128k | Ogólny, narzędzia wyłączone |
qwen3-235b-a22b-thinking-2507 |
Qwen3 235B Thinking | 128k | Rozumowanie |
qwen3-235b-a22b-instruct-2507 |
Qwen3 235B Instruct | 128k | Ogólnego przeznaczenia |
qwen3-coder-480b-a35b-instruct |
Qwen3 Coder 480B | 256k | Programowanie |
qwen3-coder-480b-a35b-instruct-turbo |
Qwen3 Coder 480B Turbo | 256k | Programowanie |
qwen3-5-35b-a3b |
Qwen3.5 35B A3B | 256k | Rozumowanie, obraz |
qwen3-next-80b |
Qwen3 Next 80B | 256k | Ogólnego przeznaczenia |
qwen3-vl-235b-a22b |
Qwen3 VL 235B (Vision) | 256k | Obraz |
qwen3-4b |
Venice Small (Qwen3 4B) | 32k | Szybki, rozumowanie |
deepseek-v3.2 |
DeepSeek V3.2 | 160k | Rozumowanie, narzędzia wyłączone |
venice-uncensored |
Venice Uncensored (Dolphin-Mistral) | 32k | Bez cenzury, narzędzia wyłączone |
mistral-31-24b |
Venice Medium (Mistral) | 128k | Obraz |
google-gemma-3-27b-it |
Google Gemma 3 27B Instruct | 198k | Obraz |
openai-gpt-oss-120b |
OpenAI GPT OSS 120B | 128k | Ogólnego przeznaczenia |
nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b |
NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B | 128k | Ogólnego przeznaczenia |
olafangensan-glm-4.7-flash-heretic |
GLM 4.7 Flash Heretic | 128k | Rozumowanie |
zai-org-glm-4.6 |
GLM 4.6 | 198k | Ogólnego przeznaczenia |
zai-org-glm-4.7 |
GLM 4.7 | 198k | Rozumowanie |
zai-org-glm-4.7-flash |
GLM 4.7 Flash | 128k | Rozumowanie |
zai-org-glm-5 |
GLM 5 | 198k | Rozumowanie |
minimax-m21 |
MiniMax M2.1 | 198k | Rozumowanie |
minimax-m25 |
MiniMax M2.5 | 198k | Rozumowanie |
Modele anonimizowane (12) — przez serwer proxy Venice
| Identyfikator modelu | Nazwa | Kontekst | Uwagi |
|---|---|---|---|
claude-opus-4-6 |
Claude Opus 4.6 (przez Venice) | 1M | Rozumowanie, obraz |
claude-sonnet-4-6 |
Claude Sonnet 4.6 (przez Venice) | 1M | Rozumowanie, obraz |
openai-gpt-54 |
GPT-5.4 (przez Venice) | 1M | Rozumowanie, obraz |
openai-gpt-53-codex |
GPT-5.3 Codex (przez Venice) | 400k | Rozumowanie, obraz, programowanie |
openai-gpt-52 |
GPT-5.2 (przez Venice) | 256k | Rozumowanie |
openai-gpt-52-codex |
GPT-5.2 Codex (przez Venice) | 256k | Rozumowanie, obraz, programowanie |
openai-gpt-4o-2024-11-20 |
GPT-4o (przez Venice) | 128k | Obraz |
openai-gpt-4o-mini-2024-07-18 |
GPT-4o Mini (przez Venice) | 128k | Obraz |
gemini-3-1-pro-preview |
Gemini 3.1 Pro (przez Venice) | 1M | Rozumowanie, obraz |
gemini-3-pro-preview |
Gemini 3 Pro (przez Venice) | 198k | Rozumowanie, obraz |
gemini-3-flash-preview |
Gemini 3 Flash (przez Venice) | 256k | Rozumowanie, obraz |
grok-41-fast |
Grok 4.1 Fast (przez Venice) | 1M | Rozumowanie, obraz |
Modele Venice oparte na Grok (grok-41-fast i podobne) otrzymują tę samą poprawkę zgodności schematu narzędzi
co natywny dostawca xAI, ponieważ korzystają z tego samego nadrzędnego
formatu wywołań narzędzi.
Wykrywanie modeli
Powyższy dołączony katalog jest początkową listą opartą na manifeście. Podczas działania OpenClaw
odświeża ją za pomocą API /models Venice i powraca do listy początkowej, jeśli
API jest nieosiągalne. Punkt końcowy /models jest publiczny (uwierzytelnianie nie jest wymagane do
wyświetlenia listy), ale wnioskowanie wymaga prawidłowego klucza API.
Zachowanie odtwarzania DeepSeek V4
Jeśli Venice udostępnia modele DeepSeek V4, takie jak deepseek-v4-pro lub
deepseek-v4-flash, OpenClaw uzupełnia wymagane pole odtwarzania reasoning_content
w wiadomościach asystenta, gdy Venice je pomija, oraz usuwa thinking/
reasoning/reasoning_effort z ładunku żądania (Venice odrzuca
natywne sterowanie thinking DeepSeek w tych modelach). Ta poprawka odtwarzania jest
niezależna od mechanizmów sterowania rozumowaniem natywnego dostawcy DeepSeek.
Obsługa strumieniowania i narzędzi
| Funkcja | Obsługa |
|---|---|
| Strumieniowanie | Wszystkie modele |
| Wywoływanie funkcji | Większość modeli; wyłączone dla modeli wskazanych wyżej |
| Obraz | Modele oznaczone wyżej jako „Obraz” |
| Tryb JSON | Za pośrednictwem response_format |
Ceny
Venice korzysta z systemu opartego na środkach. Modele anonimizowane kosztują mniej więcej tyle samo co bezpośredni dostęp przez API, powiększony o niewielką opłatę Venice. Aktualne stawki znajdziesz na stronie venice.ai/pricing.
Przykłady użycia
# Domyślny model prywatnyopenclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "Szybka kontrola działania" # Claude Opus przez Venice (anonimizowany)openclaw agent --model venice/claude-opus-4-6 --message "Podsumuj to zadanie" # Model bez cenzuryopenclaw agent --model venice/venice-uncensored --message "Przygotuj warianty" # Model obsługujący obraz z załącznikiemopenclaw agent --model venice/qwen3-vl-235b-a22b --message "Przejrzyj załączony obraz" # Model programistycznyopenclaw agent --model venice/qwen3-coder-480b-a35b-instruct --message "Zrefaktoryzuj tę funkcję"Rozwiązywanie problemów
Klucz API nie został rozpoznany
echo $VENICE_API_KEYopenclaw models list | grep veniceUpewnij się, że klucz zaczyna się od vapi_.
Model jest niedostępny
Uruchom openclaw models list --all --provider venice, aby zobaczyć aktualnie
dostępne modele; katalog zmienia się, gdy Venice dodaje lub wycofuje modele.
Problemy z połączeniem
API Venice znajduje się pod adresem https://api.venice.ai/api/v1. Upewnij się, że sieć zezwala na połączenia HTTPS z tym hostem.
Konfiguracja zaawansowana
Przykład pliku konfiguracyjnego
{ env: { VENICE_API_KEY: "vapi_..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "venice/kimi-k2-5" } } }, models: { mode: "merge", providers: { venice: { baseUrl: "https://api.venice.ai/api/v1", apiKey: "${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, }, ], }, }, },}