Venice AI (Venice highlight)

Venice 是我們重點推薦的 Venice 設定，用於隱私優先推論，可選擇性地匿名存取專有模型。 Venice AI 提供隱私優先的 AI 推論，支援未審查模型，並透過其匿名代理存取主要的專有模型。所有推論預設為私密——不使用你的資料進行訓練，不記錄日誌。

為什麼在 OpenClaw 中使用 Venice

開源模型的私密推論（無日誌）。
需要時的未審查模型。
在品質重要時匿名存取專有模型（Opus/GPT/Gemini）。
OpenAI 相容的 /v1 端點。

隱私模式

Venice 提供兩個隱私級別——理解這點是選擇模型的關鍵：

模式	描述	模型
Private	完全私密。提示/回應永不儲存或記錄。暫時性。	Llama、Qwen、DeepSeek、Kimi、MiniMax、Venice Uncensored 等。
Anonymized	透過 Venice 代理，元資料已去除。底層提供者（OpenAI、Anthropic、Google、xAI）看到匿名請求。	Claude、GPT、Gemini、Grok

功能

隱私優先：在「private」（完全私密）和「anonymized」（代理）模式之間選擇
未審查模型：存取無內容限制的模型
主要模型存取：透過 Venice 的匿名代理使用 Claude、GPT、Gemini 和 Grok
OpenAI 相容 API：標準 /v1 端點，易於整合
串流：✅ 所有模型均支援
函式呼叫：✅ 部分模型支援（查看模型功能）
視覺：✅ 具有視覺功能的模型支援
無硬性速率限制：極端使用可能適用公平使用節流

設定

1. 取得 API 金鑰

在 venice.ai 註冊
前往 Settings → API Keys → Create new key
複製你的 API 金鑰（格式：vapi_xxxxxxxxxxxx）

2. 設定 OpenClaw

選項 A：環境變數

export VENICE_API_KEY="vapi_xxxxxxxxxxxx"

選項 B：互動式設定（推薦）

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

這將：

提示輸入你的 API 金鑰（或使用現有的 VENICE_API_KEY）
顯示所有可用的 Venice 模型
讓你選擇預設模型
自動設定提供者

選項 C：非互動式

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

3. 驗證設定

openclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "Hello, are you working?"

模型選擇

設定後，OpenClaw 顯示所有可用的 Venice 模型。根據你的需求選擇：

預設模型：venice/kimi-k2-5 用於強大的私密推論加視覺。
高能力選項：venice/claude-opus-4-6 用於最強的匿名 Venice 路徑。
隱私：選擇「private」模型進行完全私密推論。
能力：選擇「anonymized」模型透過 Venice 的代理存取 Claude、GPT、Gemini。

隨時變更你的預設模型：

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

列出所有可用模型：

openclaw models list | grep venice

透過 `openclaw configure` 設定

執行 openclaw configure
選擇 Model/auth
選擇 Venice AI

我應該使用哪個模型？

使用案例	推薦模型	原因
一般聊天（預設）	`kimi-k2-5`	強大的私密推論加視覺
最佳整體品質	`claude-opus-4-6`	最強的匿名 Venice 選項
隱私 + 程式碼	`qwen3-coder-480b-a35b-instruct`	具有大型 context 的私密程式碼模型
私密視覺	`kimi-k2-5`	視覺支援，不離開私密模式
快速 + 便宜	`qwen3-4b`	輕量推論模型
複雜私密任務	`deepseek-v3.2`	強大推論，但無 Venice 工具支援
未審查	`venice-uncensored`	無內容限制

可用模型（共 41 個）

Private 模型（26 個）— 完全私密，無日誌

模型 ID	名稱	Context	功能
`kimi-k2-5`	Kimi K2.5	256k	預設、推論、視覺
`kimi-k2-thinking`	Kimi K2 Thinking	256k	推論
`llama-3.3-70b`	Llama 3.3 70B	128k	一般
`llama-3.2-3b`	Llama 3.2 3B	128k	一般
`hermes-3-llama-3.1-405b`	Hermes 3 Llama 3.1 405B	128k	一般，工具停用
`qwen3-235b-a22b-thinking-2507`	Qwen3 235B Thinking	128k	推論
`qwen3-235b-a22b-instruct-2507`	Qwen3 235B Instruct	128k	一般
`qwen3-coder-480b-a35b-instruct`	Qwen3 Coder 480B	256k	程式碼
`qwen3-coder-480b-a35b-instruct-turbo`	Qwen3 Coder 480B Turbo	256k	程式碼
`qwen3-5-35b-a3b`	Qwen3.5 35B A3B	256k	推論、視覺
`qwen3-next-80b`	Qwen3 Next 80B	256k	一般
`qwen3-vl-235b-a22b`	Qwen3 VL 235B（視覺）	256k	視覺
`qwen3-4b`	Venice Small（Qwen3 4B）	32k	快速、推論
`deepseek-v3.2`	DeepSeek V3.2	160k	推論，工具停用
`venice-uncensored`	Venice Uncensored (Dolphin-Mistral)	32k	未審查，工具停用
`mistral-31-24b`	Venice Medium (Mistral)	128k	視覺
`google-gemma-3-27b-it`	Google Gemma 3 27B Instruct	198k	視覺
`openai-gpt-oss-120b`	OpenAI GPT OSS 120B	128k	一般
`nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b`	NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B	128k	一般
`olafangensan-glm-4.7-flash-heretic`	GLM 4.7 Flash Heretic	128k	推論
`zai-org-glm-4.6`	GLM 4.6	198k	一般
`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

Anonymized 模型（15 個）— 透過 Venice 代理

模型 ID	名稱	Context	功能
`claude-opus-4-6`	Claude Opus 4.6 (via Venice)	1M	推論、視覺
`claude-opus-4-5`	Claude Opus 4.5 (via Venice)	198k	推論、視覺
`claude-sonnet-4-6`	Claude Sonnet 4.6 (via Venice)	1M	推論、視覺
`claude-sonnet-4-5`	Claude Sonnet 4.5 (via Venice)	198k	推論、視覺
`openai-gpt-54`	GPT-5.4 (via Venice)	1M	推論、視覺
`openai-gpt-53-codex`	GPT-5.3 Codex (via Venice)	400k	推論、視覺、程式碼
`openai-gpt-52`	GPT-5.2 (via Venice)	256k	推論
`openai-gpt-52-codex`	GPT-5.2 Codex (via Venice)	256k	推論、視覺、程式碼
`openai-gpt-4o-2024-11-20`	GPT-4o (via Venice)	128k	視覺
`openai-gpt-4o-mini-2024-07-18`	GPT-4o Mini (via Venice)	128k	視覺
`gemini-3-1-pro-preview`	Gemini 3.1 Pro (via Venice)	1M	推論、視覺
`gemini-3-pro-preview`	Gemini 3 Pro (via Venice)	198k	推論、視覺
`gemini-3-flash-preview`	Gemini 3 Flash (via Venice)	256k	推論、視覺
`grok-41-fast`	Grok 4.1 Fast (via Venice)	1M	推論、視覺
`grok-code-fast-1`	Grok Code Fast 1 (via Venice)	256k	推論、程式碼

模型探索

設定 VENICE_API_KEY 後，OpenClaw 會自動從 Venice API 探索模型。若 API 無法存取，則退而使用靜態目錄。 /models 端點是公開的（列出不需要認證），但推論需要有效的 API 金鑰。

串流與工具支援

功能	支援
串流	✅ 所有模型
函式呼叫	✅ 大多數模型（查看 API 中的 `supportsFunctionCalling`）
視覺/圖片	✅ 標記為「Vision」功能的模型
JSON 模式	✅ 透過 `response_format` 支援

定價

Venice 使用積分系統。請查看 venice.ai/pricing 了解目前費率：

Private 模型：通常成本較低
Anonymized 模型：類似直接 API 定價 + 少量 Venice 費用

比較：Venice vs 直接 API

面向	Venice（Anonymized）	直接 API
隱私	元資料已去除，已匿名化	你的帳戶連結
延遲	+10-50ms（代理）	直接
功能	大多數功能受支援	完整功能
計費	Venice 積分	提供者計費

使用範例

# 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"

疑難排解

API 金鑰未被識別

echo $VENICE_API_KEY
openclaw models list | grep venice

確保金鑰以 vapi_ 開頭。

模型不可用

Venice 模型目錄動態更新。執行 openclaw models list 查看目前可用的模型。某些模型可能暫時離線。

連線問題

Venice API 位於 https://api.venice.ai/api/v1。確保你的網路允許 HTTPS 連線。

設定檔範例

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

總覽

概念與設定

提供者

Venice AI

Venice AI (Venice highlight)

為什麼在 OpenClaw 中使用 Venice

隱私模式

功能

設定

1. 取得 API 金鑰

2. 設定 OpenClaw

3. 驗證設定

模型選擇

透過 `openclaw configure` 設定

我應該使用哪個模型？

可用模型（共 41 個）

Private 模型（26 個）— 完全私密，無日誌

Anonymized 模型（15 個）— 透過 Venice 代理

模型探索

串流與工具支援

定價

比較：Venice vs 直接 API

使用範例

疑難排解

API 金鑰未被識別

模型不可用

連線問題

設定檔範例

連結

​Venice AI (Venice highlight)

​為什麼在 OpenClaw 中使用 Venice

​隱私模式

​功能

​設定

​1. 取得 API 金鑰

​2. 設定 OpenClaw

​3. 驗證設定

​模型選擇

​透過 openclaw configure 設定

​我應該使用哪個模型？

​可用模型（共 41 個）

​Private 模型（26 個）— 完全私密，無日誌

​Anonymized 模型（15 個）— 透過 Venice 代理

​模型探索

​串流與工具支援

​定價

​比較：Venice vs 直接 API

​使用範例

​疑難排解

​API 金鑰未被識別

​模型不可用

​連線問題

​設定檔範例

​連結

Venice AI (Venice highlight)

為什麼在 OpenClaw 中使用 Venice

隱私模式

功能

設定

1. 取得 API 金鑰

2. 設定 OpenClaw

3. 驗證設定

模型選擇

透過 `openclaw configure` 設定

我應該使用哪個模型？

可用模型（共 41 個）

Private 模型（26 個）— 完全私密，無日誌

Anonymized 模型（15 個）— 透過 Venice 代理

模型探索

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定價

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使用範例

疑難排解

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模型不可用

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