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read_when:
    - Sie möchten datenschutzorientierte Inferenz in OpenClaw
    - Sie möchten eine Anleitung zur Einrichtung von Venice AI
summary: Verwenden Sie datenschutzorientierte Modelle von Venice AI in OpenClaw
title: Venice AI
x-i18n:
    generated_at: "2026-05-02T06:44:13Z"
    model: gpt-5.5
    provider: openai
    source_hash: a9b3486dd319661ba27f952e1353fed4364064c2cfb1e5744c018ddbac9dae82
    source_path: providers/venice.md
    workflow: 16
---

Venice AI bietet **datenschutzorientierte KI-Inferenz** mit Unterstützung für unzensierte Modelle und Zugriff auf große proprietäre Modelle über ihren anonymisierten Proxy. Jede Inferenz ist standardmäßig privat — kein Training mit Ihren Daten, keine Protokollierung.

## Warum Venice in OpenClaw

- **Private Inferenz** für Open-Source-Modelle (keine Protokollierung).
- **Unzensierte Modelle**, wenn Sie sie benötigen.
- **Anonymisierter Zugriff** auf proprietäre Modelle (Opus/GPT/Gemini), wenn Qualität entscheidend ist.
- OpenAI-kompatible `/v1`-Endpunkte.

## Datenschutzmodi

Venice bietet zwei Datenschutzstufen — dieses Verständnis ist entscheidend für die Wahl Ihres Modells:

| Modus             | Beschreibung                                                                                                                          | Modelle                                                       |
| ----------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------- |
| **Privat**        | Vollständig privat. Prompts/Antworten werden **niemals gespeichert oder protokolliert**. Flüchtig.                                    | Llama, Qwen, DeepSeek, Kimi, MiniMax, Venice Uncensored, etc. |
| **Anonymisiert**  | Über Venice mit entfernten Metadaten weitergeleitet. Der zugrunde liegende Provider (OpenAI, Anthropic, Google, xAI) sieht anonymisierte Anfragen. | Claude, GPT, Gemini, Grok                                     |

<Warning>
Anonymisierte Modelle sind **nicht** vollständig privat. Venice entfernt Metadaten vor der Weiterleitung, aber der zugrunde liegende Provider (OpenAI, Anthropic, Google, xAI) verarbeitet die Anfrage weiterhin. Wählen Sie **private** Modelle, wenn vollständiger Datenschutz erforderlich ist.
</Warning>

## Funktionen

- **Datenschutzorientiert**: Wählen Sie zwischen den Modi „privat“ (vollständig privat) und „anonymisiert“ (über Proxy weitergeleitet)
- **Unzensierte Modelle**: Zugriff auf Modelle ohne Inhaltsbeschränkungen
- **Zugriff auf große Modelle**: Verwenden Sie Claude, GPT, Gemini und Grok über den anonymisierten Proxy von Venice
- **OpenAI-kompatible API**: Standardmäßige `/v1`-Endpunkte für einfache Integration
- **Streaming**: Auf allen Modellen unterstützt
- **Function Calling**: Auf ausgewählten Modellen unterstützt (Modellfunktionen prüfen)
- **Vision**: Auf Modellen mit Vision-Funktion unterstützt
- **Keine harten Rate Limits**: Fair-Use-Drosselung kann bei extremer Nutzung gelten

## Erste Schritte

<Steps>
  <Step title="API-Schlüssel abrufen">
    1. Registrieren Sie sich unter [venice.ai](https://venice.ai)
    2. Gehen Sie zu **Settings > API Keys > Create new key**
    3. Kopieren Sie Ihren API-Schlüssel (Format: `vapi_xxxxxxxxxxxx`)
  </Step>
  <Step title="OpenClaw konfigurieren">
    Wählen Sie Ihre bevorzugte Einrichtungsmethode:

    <Tabs>
      <Tab title="Interaktiv (empfohlen)">
        ```bash
        openclaw onboard --auth-choice venice-api-key
        ```

        Dies wird:
        1. Ihren API-Schlüssel abfragen (oder vorhandenes `VENICE_API_KEY` verwenden)
        2. Alle verfügbaren Venice-Modelle anzeigen
        3. Sie Ihr Standardmodell auswählen lassen
        4. Den Provider automatisch konfigurieren
      </Tab>
      <Tab title="Umgebungsvariable">
        ```bash
        export VENICE_API_KEY="vapi_xxxxxxxxxxxx"
        ```
      </Tab>
      <Tab title="Nicht interaktiv">
        ```bash
        openclaw onboard --non-interactive \
          --auth-choice venice-api-key \
          --venice-api-key "vapi_xxxxxxxxxxxx"
        ```
      </Tab>
    </Tabs>

  </Step>
  <Step title="Einrichtung überprüfen">
    ```bash
    openclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "Hello, are you working?"
    ```
  </Step>
</Steps>

## Modellauswahl

Nach der Einrichtung zeigt OpenClaw alle verfügbaren Venice-Modelle an. Wählen Sie passend zu Ihren Anforderungen:

- **Standardmodell**: `venice/kimi-k2-5` für starkes privates Reasoning plus Vision.
- **Option mit hoher Leistungsfähigkeit**: `venice/claude-opus-4-6` für den stärksten anonymisierten Venice-Pfad.
- **Datenschutz**: Wählen Sie „private“ Modelle für vollständig private Inferenz.
- **Fähigkeit**: Wählen Sie „anonymisierte“ Modelle, um über den Proxy von Venice auf Claude, GPT und Gemini zuzugreifen.

Ändern Sie Ihr Standardmodell jederzeit:

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

Alle verfügbaren Modelle auflisten:

```bash
openclaw models list --all --provider venice
```

Sie können auch `openclaw configure` ausführen, **Model/auth** auswählen und **Venice AI** wählen.

<Tip>
Verwenden Sie die folgende Tabelle, um das richtige Modell für Ihren Anwendungsfall auszuwählen.

| Anwendungsfall            | Empfohlenes Modell               | Warum                                        |
| ------------------------- | -------------------------------- | -------------------------------------------- |
| **Allgemeiner Chat (Standard)** | `kimi-k2-5`                      | Starkes privates Reasoning plus Vision       |
| **Beste Gesamtqualität**  | `claude-opus-4-6`                | Stärkste anonymisierte Venice-Option         |
| **Datenschutz + Coding**  | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` | Privates Coding-Modell mit großem Kontext    |
| **Private Vision**        | `kimi-k2-5`                      | Vision-Unterstützung ohne Verlassen des privaten Modus |
| **Schnell + günstig**     | `qwen3-4b`                       | Leichtgewichtiges Reasoning-Modell           |
| **Komplexe private Aufgaben** | `deepseek-v3.2`                  | Starkes Reasoning, aber keine Venice-Tool-Unterstützung |
| **Unzensiert**            | `venice-uncensored`              | Keine Inhaltsbeschränkungen                  |

</Tip>

## DeepSeek-V4-Replay-Verhalten

Wenn Venice DeepSeek-V4-Modelle wie `venice/deepseek-v4-pro` oder
`venice/deepseek-v4-flash` bereitstellt, füllt OpenClaw den erforderlichen DeepSeek-V4-
`reasoning_content`-Replay-Platzhalter in Assistant-Nachrichten aus, wenn der Proxy
ihn auslässt. Venice lehnt DeepSeeks native Top-Level-`thinking`-Steuerung ab, daher
hält OpenClaw diese Provider-spezifische Replay-Korrektur von den Thinking-Steuerungen
des nativen DeepSeek-Providers getrennt.

## Integrierter Katalog (insgesamt 41)

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Private Modelle (26) — vollständig privat, keine Protokollierung">
    | Modell-ID                              | Name                                | Kontext | Funktionen                 |
    | -------------------------------------- | ----------------------------------- | ------- | -------------------------- |
    | `kimi-k2-5`                            | Kimi K2.5                           | 256k    | Standard, Reasoning, Vision |
    | `kimi-k2-thinking`                     | Kimi K2 Thinking                    | 256k    | Reasoning                  |
    | `llama-3.3-70b`                        | Llama 3.3 70B                       | 128k    | Allgemein                  |
    | `llama-3.2-3b`                         | Llama 3.2 3B                        | 128k    | Allgemein                  |
    | `hermes-3-llama-3.1-405b`              | Hermes 3 Llama 3.1 405B            | 128k    | Allgemein, Tools deaktiviert |
    | `qwen3-235b-a22b-thinking-2507`        | Qwen3 235B Thinking                | 128k    | Reasoning                  |
    | `qwen3-235b-a22b-instruct-2507`        | Qwen3 235B Instruct                | 128k    | Allgemein                  |
    | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct`       | Qwen3 Coder 480B                   | 256k    | Coding                     |
    | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct-turbo` | Qwen3 Coder 480B Turbo             | 256k    | Coding                     |
    | `qwen3-5-35b-a3b`                      | Qwen3.5 35B A3B                    | 256k    | Reasoning, Vision          |
    | `qwen3-next-80b`                       | Qwen3 Next 80B                     | 256k    | Allgemein                  |
    | `qwen3-vl-235b-a22b`                   | Qwen3 VL 235B (Vision)             | 256k    | Vision                     |
    | `qwen3-4b`                             | Venice Small (Qwen3 4B)            | 32k     | Schnell, Reasoning         |
    | `deepseek-v3.2`                        | DeepSeek V3.2                      | 160k    | Reasoning, Tools deaktiviert |
    | `venice-uncensored`                    | Venice Uncensored (Dolphin-Mistral) | 32k     | Unzensiert, Tools deaktiviert |
    | `mistral-31-24b`                       | Venice Medium (Mistral)            | 128k    | Vision                     |
    | `google-gemma-3-27b-it`                | Google Gemma 3 27B Instruct        | 198k    | Vision                     |
    | `openai-gpt-oss-120b`                  | OpenAI GPT OSS 120B               | 128k    | Allgemein                  |
    | `nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b`       | NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B         | 128k    | Allgemein                  |
    | `olafangensan-glm-4.7-flash-heretic`   | GLM 4.7 Flash Heretic              | 128k    | Reasoning                  |
    | `zai-org-glm-4.6`                      | GLM 4.6                            | 198k    | Allgemein                  |
    | `zai-org-glm-4.7`                      | GLM 4.7                            | 198k    | Reasoning                  |
    | `zai-org-glm-4.7-flash`                | GLM 4.7 Flash                      | 128k    | Reasoning                  |
    | `zai-org-glm-5`                        | GLM 5                              | 198k    | Reasoning                  |
    | `minimax-m21`                          | MiniMax M2.1                       | 198k    | Reasoning                  |
    | `minimax-m25`                          | MiniMax M2.5                       | 198k    | Reasoning                  |
  </Accordion>

  <Accordion title="Anonymisierte Modelle (15) — über Venice-Proxy">
    | Modell-ID                       | Name                           | Kontext | Funktionen                |
    | ------------------------------- | ------------------------------ | ------- | ------------------------- |
    | `claude-opus-4-6`               | Claude Opus 4.6 (via Venice)   | 1M      | Reasoning, Vision         |
    | `claude-opus-4-5`               | Claude Opus 4.5 (via Venice)   | 198k    | Reasoning, Vision         |
    | `claude-sonnet-4-6`             | Claude Sonnet 4.6 (via Venice) | 1M      | Reasoning, Vision         |
    | `claude-sonnet-4-5`             | Claude Sonnet 4.5 (via Venice) | 198k    | Reasoning, Vision         |
    | `openai-gpt-54`                 | GPT-5.4 (via Venice)           | 1M      | Reasoning, Vision         |
    | `openai-gpt-53-codex`           | GPT-5.3 Codex (via Venice)     | 400k    | Reasoning, Vision, Coding |
    | `openai-gpt-52`                 | GPT-5.2 (via Venice)           | 256k    | Reasoning                 |
    | `openai-gpt-52-codex`           | GPT-5.2 Codex (via Venice)     | 256k    | Reasoning, Vision, Coding |
    | `openai-gpt-4o-2024-11-20`      | GPT-4o (via Venice)            | 128k    | Vision                    |
    | `openai-gpt-4o-mini-2024-07-18` | GPT-4o Mini (via Venice)       | 128k    | Vision                    |
    | `gemini-3-1-pro-preview`        | Gemini 3.1 Pro (via Venice)    | 1M      | Reasoning, Vision         |
    | `gemini-3-pro-preview`          | Gemini 3 Pro (via Venice)      | 198k    | Reasoning, Vision         |
    | `gemini-3-flash-preview`        | Gemini 3 Flash (via Venice)    | 256k    | Reasoning, Vision         |
    | `grok-41-fast`                  | Grok 4.1 Fast (via Venice)     | 1M      | Reasoning, Vision         |
    | `grok-code-fast-1`              | Grok Code Fast 1 (via Venice)  | 256k    | Reasoning, Coding         |
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## Modellerkennung

OpenClaw liefert einen manifestgestützten Venice-Seed-Katalog für die schreibgeschützte Modellauflistung aus. Die Laufzeitaktualisierung kann Modelle weiterhin über die Venice-API erkennen und fällt auf den Manifestkatalog zurück, wenn die API nicht erreichbar ist.

Der `/models`-Endpunkt ist öffentlich (keine Authentifizierung für die Auflistung erforderlich), aber Inferenz erfordert einen gültigen API-Schlüssel.

## Streaming- und Tool-Unterstützung

| Funktion             | Unterstützung                                             |
| -------------------- | --------------------------------------------------------- |
| **Streaming**        | Alle Modelle                                              |
| **Funktionsaufrufe** | Die meisten Modelle (prüfen Sie `supportsFunctionCalling` in der API) |
| **Vision/Bilder**    | Modelle, die mit der Funktion "Vision" gekennzeichnet sind |
| **JSON-Modus**       | Unterstützt über `response_format`                        |

## Preise

Venice verwendet ein guthabenbasiertes System. Aktuelle Preise finden Sie unter [venice.ai/pricing](https://venice.ai/pricing):

- **Private Modelle**: In der Regel niedrigere Kosten
- **Anonymisierte Modelle**: Ähnlich wie direkte API-Preise + kleine Venice-Gebühr

### Venice (anonymisiert) vs. direkte API

| Aspekt        | Venice (anonymisiert)              | Direkte API            |
| ------------- | ---------------------------------- | ---------------------- |
| **Privacy**   | Metadaten entfernt, anonymisiert   | Ihr Konto ist verknüpft |
| **Latenz**    | +10-50 ms (Proxy)                  | Direkt                 |
| **Funktionen** | Die meisten Funktionen unterstützt | Voller Funktionsumfang |
| **Abrechnung** | Venice-Guthaben                   | Provider-Abrechnung    |

## Nutzungsbeispiele

```bash
# 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"
```

## Fehlerbehebung

<AccordionGroup>
  <Accordion title="API-Schlüssel wird nicht erkannt">
    ```bash
    echo $VENICE_API_KEY
    openclaw models list | grep venice
    ```

    Stellen Sie sicher, dass der Schlüssel mit `vapi_` beginnt.

  </Accordion>

  <Accordion title="Modell nicht verfügbar">
    Der Venice-Modellkatalog wird dynamisch aktualisiert. Führen Sie `openclaw models list` aus, um die derzeit verfügbaren Modelle anzuzeigen. Einige Modelle können vorübergehend offline sein.
  </Accordion>

  <Accordion title="Verbindungsprobleme">
    Die Venice API ist unter `https://api.venice.ai/api/v1` erreichbar. Stellen Sie sicher, dass Ihr Netzwerk HTTPS-Verbindungen zulässt.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

<Note>
Weitere Hilfe: [Fehlerbehebung](/de/help/troubleshooting) und [FAQ](/de/help/faq).
</Note>

## Erweiterte Konfiguration

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Beispiel für Konfigurationsdatei">
    ```json5
    {
      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,
              },
            ],
          },
        },
      },
    }
    ```
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## Verwandt

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Modellauswahl" href="/de/concepts/model-providers" icon="layers">
    Provider, Modellreferenzen und Failover-Verhalten auswählen.
  </Card>
  <Card title="Venice AI" href="https://venice.ai" icon="globe">
    Venice AI-Startseite und Kontoregistrierung.
  </Card>
  <Card title="API-Dokumentation" href="https://docs.venice.ai" icon="book">
    Venice API-Referenz und Entwicklerdokumentation.
  </Card>
  <Card title="Preise" href="https://venice.ai/pricing" icon="credit-card">
    Aktuelle Venice-Guthabenpreise und Tarife.
  </Card>
</CardGroup>
