--- read_when: - Você quer inferência com foco em privacidade no OpenClaw - Você quer orientações de configuração do Venice AI summary: Use os modelos com foco em privacidade da Venice AI no OpenClaw title: Venice AI x-i18n: generated_at: "2026-05-02T05:55:21Z" model: gpt-5.5 provider: openai source_hash: a9b3486dd319661ba27f952e1353fed4364064c2cfb1e5744c018ddbac9dae82 source_path: providers/venice.md workflow: 16 --- Venice AI oferece **inferência de IA com foco em privacidade** com suporte a modelos sem censura e acesso a grandes modelos proprietários por meio de seu proxy anonimizado. Toda inferência é privada por padrão — sem treinamento com seus dados, sem registro. ## Por que usar Venice no OpenClaw - **Inferência privada** para modelos de código aberto (sem registro). - **Modelos sem censura** quando você precisar deles. - **Acesso anonimizado** a modelos proprietários (Opus/GPT/Gemini) quando a qualidade importa. - Endpoints `/v1` compatíveis com OpenAI. ## Modos de privacidade A Venice oferece dois níveis de privacidade — entender isso é essencial para escolher seu modelo: | Modo | Descrição | Modelos | | -------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------- | | **Privado** | Totalmente privado. Prompts/respostas **nunca são armazenados ou registrados**. Efêmero. | Llama, Qwen, DeepSeek, Kimi, MiniMax, Venice Uncensored, etc. | | **Anonimizado** | Encaminhado por proxy pela Venice com metadados removidos. O provedor subjacente (OpenAI, Anthropic, Google, xAI) vê solicitações anonimizadas. | Claude, GPT, Gemini, Grok | Modelos anonimizados **não** são totalmente privados. A Venice remove metadados antes de encaminhar, mas o provedor subjacente (OpenAI, Anthropic, Google, xAI) ainda processa a solicitação. Escolha modelos **Privados** quando privacidade total for necessária. ## Recursos - **Foco em privacidade**: escolha entre os modos "privado" (totalmente privado) e "anonimizado" (por proxy) - **Modelos sem censura**: acesso a modelos sem restrições de conteúdo - **Acesso a grandes modelos**: use Claude, GPT, Gemini e Grok pelo proxy anonimizado da Venice - **API compatível com OpenAI**: endpoints `/v1` padrão para integração fácil - **Streaming**: compatível com todos os modelos - **Chamada de funções**: compatível com modelos selecionados (verifique os recursos do modelo) - **Visão**: compatível com modelos com capacidade de visão - **Sem limites rígidos de taxa**: limitação por uso justo pode ser aplicada em uso extremo ## Introdução 1. Cadastre-se em [venice.ai](https://venice.ai) 2. Acesse **Configurações > Chaves de API > Criar nova chave** 3. Copie sua chave de API (formato: `vapi_xxxxxxxxxxxx`) Escolha seu método de configuração preferido: ```bash openclaw onboard --auth-choice venice-api-key ``` Isso vai: 1. Solicitar sua chave de API (ou usar `VENICE_API_KEY` existente) 2. Mostrar todos os modelos Venice disponíveis 3. Permitir que você escolha seu modelo padrão 4. Configurar o provedor automaticamente ```bash export VENICE_API_KEY="vapi_xxxxxxxxxxxx" ``` ```bash openclaw onboard --non-interactive \ --auth-choice venice-api-key \ --venice-api-key "vapi_xxxxxxxxxxxx" ``` ```bash openclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "Hello, are you working?" ``` ## Seleção de modelo Após a configuração, o OpenClaw mostra todos os modelos Venice disponíveis. Escolha com base nas suas necessidades: - **Modelo padrão**: `venice/kimi-k2-5` para raciocínio privado forte mais visão. - **Opção de alta capacidade**: `venice/claude-opus-4-6` para o caminho Venice anonimizado mais forte. - **Privacidade**: escolha modelos "privados" para inferência totalmente privada. - **Capacidade**: escolha modelos "anonimizados" para acessar Claude, GPT, Gemini pelo proxy da Venice. Altere seu modelo padrão a qualquer momento: ```bash openclaw models set venice/kimi-k2-5 openclaw models set venice/claude-opus-4-6 ``` Liste todos os modelos disponíveis: ```bash openclaw models list --all --provider venice ``` Você também pode executar `openclaw configure`, selecionar **Modelo/autenticação** e escolher **Venice AI**. Use a tabela abaixo para escolher o modelo certo para seu caso de uso. | Caso de uso | Modelo recomendado | Motivo | | -------------------------- | -------------------------------- | -------------------------------------------- | | **Chat geral (padrão)** | `kimi-k2-5` | Raciocínio privado forte mais visão | | **Melhor qualidade geral** | `claude-opus-4-6` | Opção Venice anonimizada mais forte | | **Privacidade + programação** | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` | Modelo de programação privado com contexto grande | | **Visão privada** | `kimi-k2-5` | Suporte a visão sem sair do modo privado | | **Rápido + barato** | `qwen3-4b` | Modelo de raciocínio leve | | **Tarefas privadas complexas** | `deepseek-v3.2` | Raciocínio forte, mas sem suporte a ferramentas Venice | | **Sem censura** | `venice-uncensored` | Sem restrições de conteúdo | ## Comportamento de reprodução do DeepSeek V4 Se a Venice expuser modelos DeepSeek V4, como `venice/deepseek-v4-pro` ou `venice/deepseek-v4-flash`, o OpenClaw preenche o placeholder obrigatório de reprodução `reasoning_content` do DeepSeek V4 em mensagens do assistente quando o proxy o omite. A Venice rejeita o controle nativo de nível superior `thinking` do DeepSeek, portanto o OpenClaw mantém essa correção de reprodução específica do provedor separada dos controles de pensamento do provedor DeepSeek nativo. ## Catálogo integrado (41 no total) | ID do modelo | Nome | Contexto | Recursos | | -------------------------------------- | ----------------------------------- | ------- | -------------------------- | | `kimi-k2-5` | Kimi K2.5 | 256k | Padrão, raciocínio, visão | | `kimi-k2-thinking` | Kimi K2 Thinking | 256k | Raciocínio | | `llama-3.3-70b` | Llama 3.3 70B | 128k | Geral | | `llama-3.2-3b` | Llama 3.2 3B | 128k | Geral | | `hermes-3-llama-3.1-405b` | Hermes 3 Llama 3.1 405B | 128k | Geral, ferramentas desativadas | | `qwen3-235b-a22b-thinking-2507` | Qwen3 235B Thinking | 128k | Raciocínio | | `qwen3-235b-a22b-instruct-2507` | Qwen3 235B Instruct | 128k | Geral | | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` | Qwen3 Coder 480B | 256k | Programação | | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct-turbo` | Qwen3 Coder 480B Turbo | 256k | Programação | | `qwen3-5-35b-a3b` | Qwen3.5 35B A3B | 256k | Raciocínio, visão | | `qwen3-next-80b` | Qwen3 Next 80B | 256k | Geral | | `qwen3-vl-235b-a22b` | Qwen3 VL 235B (Visão) | 256k | Visão | | `qwen3-4b` | Venice Small (Qwen3 4B) | 32k | Rápido, raciocínio | | `deepseek-v3.2` | DeepSeek V3.2 | 160k | Raciocínio, ferramentas desativadas | | `venice-uncensored` | Venice Uncensored (Dolphin-Mistral) | 32k | Sem censura, ferramentas desativadas | | `mistral-31-24b` | Venice Medium (Mistral) | 128k | Visão | | `google-gemma-3-27b-it` | Google Gemma 3 27B Instruct | 198k | Visão | | `openai-gpt-oss-120b` | OpenAI GPT OSS 120B | 128k | Geral | | `nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b` | NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B | 128k | Geral | | `olafangensan-glm-4.7-flash-heretic` | GLM 4.7 Flash Heretic | 128k | Raciocínio | | `zai-org-glm-4.6` | GLM 4.6 | 198k | Geral | | `zai-org-glm-4.7` | GLM 4.7 | 198k | Raciocínio | | `zai-org-glm-4.7-flash` | GLM 4.7 Flash | 128k | Raciocínio | | `zai-org-glm-5` | GLM 5 | 198k | Raciocínio | | `minimax-m21` | MiniMax M2.1 | 198k | Raciocínio | | `minimax-m25` | MiniMax M2.5 | 198k | Raciocínio | | ID do modelo | Nome | Contexto | Recursos | | ------------------------------- | ------------------------------ | ------- | ------------------------- | | `claude-opus-4-6` | Claude Opus 4.6 (via Venice) | 1M | Raciocínio, visão | | `claude-opus-4-5` | Claude Opus 4.5 (via Venice) | 198k | Raciocínio, visão | | `claude-sonnet-4-6` | Claude Sonnet 4.6 (via Venice) | 1M | Raciocínio, visão | | `claude-sonnet-4-5` | Claude Sonnet 4.5 (via Venice) | 198k | Raciocínio, visão | | `openai-gpt-54` | GPT-5.4 (via Venice) | 1M | Raciocínio, visão | | `openai-gpt-53-codex` | GPT-5.3 Codex (via Venice) | 400k | Raciocínio, visão, programação | | `openai-gpt-52` | GPT-5.2 (via Venice) | 256k | Raciocínio | | `openai-gpt-52-codex` | GPT-5.2 Codex (via Venice) | 256k | Raciocínio, visão, programação | | `openai-gpt-4o-2024-11-20` | GPT-4o (via Venice) | 128k | Visão | | `openai-gpt-4o-mini-2024-07-18` | GPT-4o Mini (via Venice) | 128k | Visão | | `gemini-3-1-pro-preview` | Gemini 3.1 Pro (via Venice) | 1M | Raciocínio, visão | | `gemini-3-pro-preview` | Gemini 3 Pro (via Venice) | 198k | Raciocínio, visão | | `gemini-3-flash-preview` | Gemini 3 Flash (via Venice) | 256k | Raciocínio, visão | | `grok-41-fast` | Grok 4.1 Fast (via Venice) | 1M | Raciocínio, visão | | `grok-code-fast-1` | Grok Code Fast 1 (via Venice) | 256k | Raciocínio, programação | ## Descoberta de modelos O OpenClaw inclui um catálogo inicial Venice respaldado por manifesto para listagem de modelos somente leitura. A atualização em tempo de execução ainda pode descobrir modelos pela API da Venice e recorre ao catálogo do manifesto se a API estiver inacessível. O endpoint `/models` é público (nenhuma autenticação necessária para listar), mas a inferência requer uma chave de API válida. ## Streaming e suporte a ferramentas | Recurso | Suporte | | -------------------- | ---------------------------------------------------- | | **Streaming** | Todos os modelos | | **Chamada de função** | A maioria dos modelos (verifique `supportsFunctionCalling` na API) | | **Visão/Imagens** | Modelos marcados com o recurso "Visão" | | **Modo JSON** | Compatível via `response_format` | ## Preços A Venice usa um sistema baseado em créditos. Consulte [venice.ai/pricing](https://venice.ai/pricing) para ver as tarifas atuais: - **Modelos privados**: Geralmente têm custo menor - **Modelos anonimizados**: Semelhante ao preço da API direta + pequena taxa da Venice ### Venice (anonimizada) vs API direta | Aspecto | Venice (Anonimizada) | API direta | | ------------ | ----------------------------- | ------------------- | | **Privacidade** | Metadados removidos, anonimizado | Sua conta vinculada | | **Latência** | +10-50ms (proxy) | Direta | | **Recursos** | A maioria dos recursos é compatível | Recursos completos | | **Cobrança** | Créditos da Venice | Cobrança do provedor | ## Exemplos de uso ```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" ``` ## Solução de problemas ```bash echo $VENICE_API_KEY openclaw models list | grep venice ``` Verifique se a chave começa com `vapi_`. O catálogo de modelos da Venice é atualizado dinamicamente. Execute `openclaw models list` para ver os modelos disponíveis no momento. Alguns modelos podem estar temporariamente offline. A API da Venice fica em `https://api.venice.ai/api/v1`. Verifique se sua rede permite conexões HTTPS. Mais ajuda: [Solução de problemas](/pt-BR/help/troubleshooting) e [FAQ](/pt-BR/help/faq). ## Configuração avançada ```json5 { env: { VENICE_API_KEY: "vapi_..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "venice/kimi-k2-5" } } }, models: { mode: "merge", providers: { venice: { baseUrl: "https://api.venice.ai/api/v1", apiKey: "${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, }, ], }, }, }, } ``` ## Relacionados Escolha de provedores, refs de modelo e comportamento de failover. Página inicial da Venice AI e cadastro de conta. Referência da API da Venice e documentação para desenvolvedores. Tarifas e planos atuais de créditos da Venice.