Venice AI

Venice AI ให้บริการ AI inference ที่เน้นความเป็นส่วนตัว พร้อมรองรับโมเดลแบบไม่ถูกเซ็นเซอร์และการเข้าถึงโมเดล proprietary รายใหญ่ผ่าน proxy แบบไม่ระบุตัวตนของตนเอง inference ทั้งหมดเป็นส่วนตัวตามค่าเริ่มต้น — ไม่มีการฝึกด้วยข้อมูลของคุณ ไม่มีการบันทึก log

# ทำไมจึงใช้ Venice ใน OpenClaw

• inference แบบส่วนตัว สำหรับโมเดล open-source (ไม่มีการบันทึก log)
• โมเดลแบบไม่ถูกเซ็นเซอร์ เมื่อคุณต้องการ
• การเข้าถึงแบบไม่ระบุตัวตน ไปยังโมเดล proprietary (Opus/GPT/Gemini) เมื่อคุณภาพเป็นสิ่งสำคัญ
• endpoint /v1 ที่เข้ากันได้กับ OpenAI

# โหมดความเป็นส่วนตัว

Venice มีระดับความเป็นส่วนตัวสองระดับ — การเข้าใจส่วนนี้เป็นกุญแจสำคัญในการเลือกโมเดลของคุณ:

# คุณสมบัติ

• เน้นความเป็นส่วนตัว: เลือกระหว่างโหมด "ส่วนตัว" (ส่วนตัวอย่างสมบูรณ์) และ "ทำให้ไม่ระบุตัวตน" (ผ่าน proxy)
• โมเดลแบบไม่ถูกเซ็นเซอร์: เข้าถึงโมเดลโดยไม่มีข้อจำกัดด้านเนื้อหา
• เข้าถึงโมเดลรายใหญ่: ใช้ Claude, GPT, Gemini และ Grok ผ่าน proxy แบบไม่ระบุตัวตนของ Venice
• API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI: endpoint /v1 มาตรฐานเพื่อการผสานรวมที่ง่าย
• การสตรีม: รองรับในทุกโมเดล
• การเรียกใช้ฟังก์ชัน: รองรับในบางโมเดล (ตรวจสอบความสามารถของโมเดล)
• วิสัยทัศน์: รองรับในโมเดลที่มีความสามารถด้าน vision
• ไม่มี rate limit แบบตายตัว: อาจมีการจำกัดความเร็วตาม fair-use สำหรับการใช้งานที่สูงมาก

# เริ่มต้นใช้งาน

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?"

# การเลือกโมเดล

หลังตั้งค่าแล้ว OpenClaw จะแสดงโมเดล Venice ทั้งหมดที่มี เลือกตามความต้องการของคุณ:

• โมเดลเริ่มต้น: venice/kimi-k2-5 สำหรับการให้เหตุผลแบบส่วนตัวที่แข็งแกร่งพร้อม vision
• ตัวเลือกความสามารถสูง: venice/claude-opus-4-6 สำหรับเส้นทาง Venice แบบไม่ระบุตัวตนที่แข็งแกร่งที่สุด
• ความเป็นส่วนตัว: เลือกโมเดล "ส่วนตัว" สำหรับ inference ที่เป็นส่วนตัวอย่างสมบูรณ์
• ความสามารถ: เลือกโมเดล "ทำให้ไม่ระบุตัวตน" เพื่อเข้าถึง Claude, GPT, Gemini ผ่าน proxy ของ Venice

เปลี่ยนโมเดลเริ่มต้นของคุณได้ทุกเมื่อ:

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

แสดงรายการโมเดลทั้งหมดที่มี:

openclaw models list --all --provider venice

คุณยังสามารถเรียกใช้ openclaw configure เลือก Model/auth แล้วเลือก Venice AI

# พฤติกรรม replay ของ DeepSeek V4

หาก Venice เปิดให้ใช้โมเดล DeepSeek V4 เช่น venice/deepseek-v4-pro หรือ venice/deepseek-v4-flash OpenClaw จะเติม placeholder สำหรับ replay reasoning_content ของ DeepSeek V4 ที่จำเป็นในข้อความ assistant เมื่อ proxy ละไว้ Venice ปฏิเสธการควบคุม thinking ระดับบนสุดแบบ native ของ DeepSeek ดังนั้น OpenClaw จึงแยกการแก้ไข replay เฉพาะ provider นี้ออกจากการควบคุม thinking ของ provider DeepSeek แบบ native

# catalog ในตัว (รวม 41 รายการ)

# การค้นหาโมเดล

OpenClaw มาพร้อม seed catalog ของ Venice ที่หนุนด้วย manifest สำหรับการแสดงรายการโมเดลแบบอ่านอย่างเดียว การ refresh ขณะ runtime ยังค้นพบโมเดลจาก Venice API ได้ และจะ fallback ไปยัง manifest catalog หากเข้าถึง API ไม่ได้

endpoint /models เป็น public (ไม่ต้องใช้ auth สำหรับการแสดงรายการ) แต่ inference ต้องใช้ API key ที่ถูกต้อง

# การสตรีมและการรองรับเครื่องมือ

# ราคา

Venice ใช้ระบบแบบเครดิต ตรวจสอบ venice.ai/pricing สำหรับอัตราปัจจุบัน:

• โมเดลส่วนตัว: โดยทั่วไปมีต้นทุนต่ำกว่า
• โมเดลแบบนิรนาม: ใกล้เคียงกับราคา API โดยตรง + ค่าธรรมเนียม Venice เล็กน้อย

# Venice (แบบนิรนาม) เทียบกับ API โดยตรง

# ตัวอย่างการใช้งาน

# 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"

# การแก้ไขปัญหา

echo $VENICE_API_KEY
openclaw models list | grep venice

# การกำหนดค่าขั้นสูง

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

# ที่เกี่ยวข้อง