Venice AI

Venice AI fournit une inférence IA axée sur la confidentialité, avec prise en charge de modèles non censurés et accès aux principaux modèles propriétaires via leur proxy anonymisé. Toute inférence est privée par défaut — pas d'entraînement sur vos données, pas de journalisation.

# Pourquoi Venice dans OpenClaw

• Inférence privée pour les modèles open source (pas de journalisation).
• Modèles non censurés quand vous en avez besoin.
• Accès anonymisé aux modèles propriétaires (Opus/GPT/Gemini) lorsque la qualité compte.
• Points de terminaison /v1 compatibles avec OpenAI.

# Modes de confidentialité

Venice propose deux niveaux de confidentialité — il est essentiel de les comprendre pour choisir votre modèle :

# Fonctionnalités

• Axé sur la confidentialité : choisissez entre les modes "privé" (entièrement privé) et "anonymisé" (relayé)
• Modèles non censurés : accès à des modèles sans restrictions de contenu
• Accès aux grands modèles : utilisez Claude, GPT, Gemini et Grok via le proxy anonymisé de Venice
• API compatible avec OpenAI : points de terminaison /v1 standard pour une intégration facile
• Streaming : pris en charge sur tous les modèles
• Appel de fonctions : pris en charge sur certains modèles (vérifiez les capacités du modèle)
• Vision : prise en charge sur les modèles dotés de capacités de vision
• Aucune limite de débit stricte : une limitation d'utilisation équitable peut s'appliquer en cas d'usage extrême

# Premiers pas

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 "Hello, are you working?"

# Sélection du modèle

Après la configuration, OpenClaw affiche tous les modèles Venice disponibles. Choisissez selon vos besoins :

• Modèle par défaut : venice/kimi-k2-5 pour un raisonnement privé solide avec vision.
• Option à capacités élevées : venice/claude-opus-4-6 pour le chemin Venice anonymisé le plus performant.
• Confidentialité : choisissez des modèles "privé" pour une inférence entièrement privée.
• Capacité : choisissez des modèles "anonymisé" pour accéder à Claude, GPT et Gemini via le proxy de Venice.

Changez votre modèle par défaut à tout moment :

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

Lister tous les modèles disponibles :

openclaw models list --all --provider venice

Vous pouvez aussi exécuter openclaw configure, sélectionner Model/auth, puis choisir Venice AI.

# Comportement de rejeu DeepSeek V4

Si Venice expose des modèles DeepSeek V4 tels que venice/deepseek-v4-pro ou venice/deepseek-v4-flash, OpenClaw renseigne l'espace réservé de rejeu DeepSeek V4 requis reasoning_content sur les messages de l'assistant lorsque le proxy l'omet. Venice rejette le contrôle thinking natif de premier niveau de DeepSeek, donc OpenClaw conserve ce correctif de rejeu propre au fournisseur séparé des contrôles de pensée du fournisseur DeepSeek natif.

# Catalogue intégré (41 au total)

# Découverte des modèles

OpenClaw fournit un catalogue d'amorçage Venice adossé à un manifeste pour la liste des modèles en lecture seule. L'actualisation à l'exécution peut toujours découvrir les modèles depuis l'API Venice et revient au catalogue du manifeste si l'API est injoignable.

Le point de terminaison /models est public (aucune authentification nécessaire pour la liste), mais l'inférence nécessite une clé API valide.

# Streaming et prise en charge des outils

# Tarification

Venice utilise un système basé sur des crédits. Consultez venice.ai/pricing pour les tarifs actuels :

• Modèles privés : coût généralement inférieur
• Modèles anonymisés : similaire à la tarification directe de l’API + petits frais Venice

# Venice (anonymisé) vs API directe

# Exemples d’utilisation

# Use the default private model
openclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "Quick health check"

# Use Claude Opus via Venice (anonymized)
openclaw agent --model venice/claude-opus-4-6 --message "Summarize this task"

# Use uncensored model
openclaw agent --model venice/venice-uncensored --message "Draft options"

# Use vision model with image
openclaw agent --model venice/qwen3-vl-235b-a22b --message "Review attached image"

# Use coding model
openclaw agent --model venice/qwen3-coder-480b-a35b-instruct --message "Refactor this function"

# Dépannage

echo $VENICE_API_KEY
openclaw models list | grep venice

# Configuration avancée

{
  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,
          },
        ],
      },
    },
  },
}

# Associé