Venice AI

Documentation Index

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为什么在 OpenClaw 中使用 Venice

• 私密推理：适用于开源模型（不记录日志）。
• 无审查模型：当你需要时可使用。
• 匿名访问：通过 Venice 的匿名代理访问专有模型（Opus/GPT/Gemini），在质量更重要时使用。
• 与 OpenAI 兼容的 /v1 端点。

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隐私模式

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功能

• 隐私优先：可在“private”（完全私密）和“anonymized”（经代理）模式之间选择
• 无审查模型：可访问没有内容限制的模型
• 主流模型访问：通过 Venice 的匿名代理使用 Claude、GPT、Gemini 和 Grok
• OpenAI 兼容 API：标准 /v1 端点，便于集成
• 流式输出：所有模型均支持
• 函数调用：部分模型支持（请查看模型能力）
• 视觉：支持具备视觉能力的模型
• 无硬性速率限制：在极端使用情况下可能会有公平使用限流

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开始使用

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

export VENICE_API_KEY="vapi_xxxxxxxxxxxx"

openclaw onboard --non-interactive \
  --auth-choice venice-api-key \
  --venice-api-key "vapi_xxxxxxxxxxxx"

openclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "你好，你在工作吗？"

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模型选择

• 默认模型：venice/kimi-k2-5，适合强大的私密推理并支持视觉。
• 高能力选项：venice/claude-opus-4-6，这是 Venice 上最强的匿名化路径。
• 隐私：选择“private”模型以获得完全私密的推理。
• 能力：选择“anonymized”模型，通过 Venice 的代理访问 Claude、GPT、Gemini。

openclaw models set venice/kimi-k2-5
openclaw models set venice/claude-opus-4-6

openclaw models list --all --provider venice

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DeepSeek V4 回放行为

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内置目录（共 41 个）

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模型发现

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流式传输与工具支持

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定价

• 私有模型：通常成本更低
• 匿名模型：与直接 API 定价相近 + 少量 Venice 费用

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Venice（匿名） vs 直接 API

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使用示例

# 使用默认私有模型
openclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "快速健康检查"

# 通过 Venice 使用 Claude Opus（匿名）
openclaw agent --model venice/claude-opus-4-6 --message "总结这个任务"

# 使用未审查模型
openclaw agent --model venice/venice-uncensored --message "起草选项"

# 使用带图像的视觉模型
openclaw agent --model venice/qwen3-vl-235b-a22b --message "审查附带的图像"

# 使用编码模型
openclaw agent --model venice/qwen3-coder-480b-a35b-instruct --message "重构这个函数"

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故障排查

echo $VENICE_API_KEY
openclaw models list | grep venice

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高级配置

{
  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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