--- read_when: - Вам потрібен інференс, орієнтований на приватність, в OpenClaw - Вам потрібні інструкції з налаштування Venice AI summary: Використовуйте орієнтовані на конфіденційність моделі Venice AI в OpenClaw title: Venice AI x-i18n: generated_at: "2026-05-01T12:59:22Z" model: gpt-5.5 provider: openai source_hash: a9b3486dd319661ba27f952e1353fed4364064c2cfb1e5744c018ddbac9dae82 source_path: providers/venice.md workflow: 16 --- Venice AI надає **орієнтований на приватність AI inference** з підтримкою нецензурованих моделей і доступом до основних пропрієтарних моделей через їхній анонімізований проксі. Усі inference є приватними за замовчуванням — без навчання на ваших даних і без логування. ## Навіщо Venice в OpenClaw - **Приватний inference** для моделей із відкритим кодом (без логування). - **Нецензуровані моделі**, коли вони вам потрібні. - **Анонімізований доступ** до пропрієтарних моделей (Opus/GPT/Gemini), коли важлива якість. - OpenAI-сумісні endpoints `/v1`. ## Режими приватності Venice пропонує два рівні приватності — розуміння цього є ключовим для вибору моделі: | Режим | Опис | Моделі | | ---------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------- | | **Приватний** | Повністю приватний. Запити/відповіді **ніколи не зберігаються й не логуються**. Ефемерний. | Llama, Qwen, DeepSeek, Kimi, MiniMax, Venice Uncensored, etc. | | **Анонімізований** | Проксіюється через Venice із видаленими метаданими. Базовий провайдер (OpenAI, Anthropic, Google, xAI) бачить анонімізовані запити. | Claude, GPT, Gemini, Grok | Анонімізовані моделі **не** є повністю приватними. Venice видаляє метадані перед пересиланням, але базовий провайдер (OpenAI, Anthropic, Google, xAI) все одно обробляє запит. Обирайте **приватні** моделі, коли потрібна повна приватність. ## Функції - **Орієнтованість на приватність**: обирайте між режимами "приватний" (повністю приватний) і "анонімізований" (проксійований) - **Нецензуровані моделі**: доступ до моделей без обмежень вмісту - **Доступ до основних моделей**: використовуйте Claude, GPT, Gemini і Grok через анонімізований проксі Venice - **OpenAI-сумісний API**: стандартні endpoints `/v1` для легкої інтеграції - **Streaming**: підтримується на всіх моделях - **Виклики функцій**: підтримуються на вибраних моделях (перевіряйте можливості моделі) - **Vision**: підтримується на моделях із можливістю vision - **Без жорстких лімітів частоти**: для надмірного використання може застосовуватися обмеження за принципом добросовісного використання ## Початок роботи 1. Зареєструйтеся на [venice.ai](https://venice.ai) 2. Перейдіть до **Settings > API Keys > Create new key** 3. Скопіюйте свій API key (формат: `vapi_xxxxxxxxxxxx`) Оберіть бажаний спосіб налаштування: ```bash openclaw onboard --auth-choice venice-api-key ``` Це: 1. Запитає ваш API key (або використає наявний `VENICE_API_KEY`) 2. Покаже всі доступні моделі Venice 3. Дозволить вибрати модель за замовчуванням 4. Автоматично налаштує провайдера ```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?" ``` ## Вибір моделі Після налаштування OpenClaw показує всі доступні моделі Venice. Обирайте відповідно до своїх потреб: - **Модель за замовчуванням**: `venice/kimi-k2-5` для сильного приватного reasoning плюс vision. - **Варіант із високими можливостями**: `venice/claude-opus-4-6` для найсильнішого анонімізованого шляху Venice. - **Приватність**: обирайте "приватні" моделі для повністю приватного inference. - **Можливості**: обирайте "анонімізовані" моделі для доступу до Claude, GPT, Gemini через проксі Venice. Змініть модель за замовчуванням будь-коли: ```bash openclaw models set venice/kimi-k2-5 openclaw models set venice/claude-opus-4-6 ``` Перелічіть усі доступні моделі: ```bash openclaw models list --all --provider venice ``` Ви також можете запустити `openclaw configure`, вибрати **Model/auth** і обрати **Venice AI**. Скористайтеся таблицею нижче, щоб вибрати правильну модель для свого сценарію використання. | Сценарій використання | Рекомендована модель | Чому | | --------------------------------- | --------------------------------- | --------------------------------------------- | | **Загальний чат (за замовчуванням)** | `kimi-k2-5` | Сильне приватне reasoning плюс vision | | **Найкраща загальна якість** | `claude-opus-4-6` | Найсильніший анонімізований варіант Venice | | **Приватність + кодування** | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` | Приватна модель для кодування з великим context | | **Приватний vision** | `kimi-k2-5` | Підтримка vision без виходу з приватного режиму | | **Швидко + дешево** | `qwen3-4b` | Легка модель reasoning | | **Складні приватні завдання** | `deepseek-v3.2` | Сильне reasoning, але без підтримки Venice tools | | **Нецензурована** | `venice-uncensored` | Без обмежень вмісту | ## Поведінка повторного відтворення DeepSeek V4 Якщо Venice надає моделі DeepSeek V4, як-от `venice/deepseek-v4-pro` або `venice/deepseek-v4-flash`, OpenClaw заповнює потрібний для DeepSeek V4 placeholder повторного відтворення `reasoning_content` у повідомленнях assistant, коли проксі його пропускає. Venice відхиляє нативний top-level контроль `thinking` DeepSeek, тому OpenClaw тримає це специфічне для провайдера виправлення повторного відтворення окремо від нативних контролів thinking провайдера DeepSeek. ## Вбудований каталог (усього 41) | ID моделі | Назва | Context | Функції | | -------------------------------------- | ----------------------------------- | ------- | -------------------------- | | `kimi-k2-5` | Kimi K2.5 | 256k | За замовчуванням, reasoning, vision | | `kimi-k2-thinking` | Kimi K2 Thinking | 256k | Reasoning | | `llama-3.3-70b` | Llama 3.3 70B | 128k | Загальна | | `llama-3.2-3b` | Llama 3.2 3B | 128k | Загальна | | `hermes-3-llama-3.1-405b` | Hermes 3 Llama 3.1 405B | 128k | Загальна, tools вимкнено | | `qwen3-235b-a22b-thinking-2507` | Qwen3 235B Thinking | 128k | Reasoning | | `qwen3-235b-a22b-instruct-2507` | Qwen3 235B Instruct | 128k | Загальна | | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` | Qwen3 Coder 480B | 256k | Кодування | | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct-turbo` | Qwen3 Coder 480B Turbo | 256k | Кодування | | `qwen3-5-35b-a3b` | Qwen3.5 35B A3B | 256k | Reasoning, vision | | `qwen3-next-80b` | Qwen3 Next 80B | 256k | Загальна | | `qwen3-vl-235b-a22b` | Qwen3 VL 235B (Vision) | 256k | Vision | | `qwen3-4b` | Venice Small (Qwen3 4B) | 32k | Швидка, reasoning | | `deepseek-v3.2` | DeepSeek V3.2 | 160k | Reasoning, tools вимкнено | | `venice-uncensored` | Venice Uncensored (Dolphin-Mistral) | 32k | Нецензурована, tools вимкнено | | `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 | Загальна | | `nvidia-nemotron-3-nano-30b-a3b` | NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B | 128k | Загальна | | `olafangensan-glm-4.7-flash-heretic` | GLM 4.7 Flash Heretic | 128k | Reasoning | | `zai-org-glm-4.6` | GLM 4.6 | 198k | Загальна | | `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 | | ID моделі | Назва | Context | Функції | | ------------------------------- | ------------------------------ | ------- | ------------------------ | | `claude-opus-4-6` | Claude Opus 4.6 (через Venice) | 1M | Reasoning, vision | | `claude-opus-4-5` | Claude Opus 4.5 (через Venice) | 198k | Reasoning, vision | | `claude-sonnet-4-6` | Claude Sonnet 4.6 (через Venice) | 1M | Reasoning, vision | | `claude-sonnet-4-5` | Claude Sonnet 4.5 (через Venice) | 198k | Reasoning, vision | | `openai-gpt-54` | GPT-5.4 (через Venice) | 1M | Reasoning, vision | | `openai-gpt-53-codex` | GPT-5.3 Codex (через Venice) | 400k | Reasoning, vision, кодування | | `openai-gpt-52` | GPT-5.2 (через Venice) | 256k | Reasoning | | `openai-gpt-52-codex` | GPT-5.2 Codex (через Venice) | 256k | Reasoning, vision, кодування | | `openai-gpt-4o-2024-11-20` | GPT-4o (через Venice) | 128k | Vision | | `openai-gpt-4o-mini-2024-07-18` | GPT-4o Mini (через Venice) | 128k | Vision | | `gemini-3-1-pro-preview` | Gemini 3.1 Pro (через Venice) | 1M | Reasoning, vision | | `gemini-3-pro-preview` | Gemini 3 Pro (через Venice) | 198k | Reasoning, vision | | `gemini-3-flash-preview` | Gemini 3 Flash (через Venice) | 256k | Reasoning, vision | | `grok-41-fast` | Grok 4.1 Fast (через Venice) | 1M | Reasoning, vision | | `grok-code-fast-1` | Grok Code Fast 1 (через Venice) | 256k | Reasoning, кодування | ## Виявлення моделей OpenClaw постачається з підкріпленим маніфестом початковим каталогом Venice для read-only списку моделей. Runtime refresh усе ще може виявляти моделі з Venice API і повертається до каталогу маніфесту, якщо API недоступний. Endpoint `/models` є публічним (автентифікація не потрібна для списку), але inference потребує дійсний API key. ## Streaming і підтримка tools | Функція | Підтримка | | ------------------- | ------------------------------------------------------- | | **Стримінг** | Усі моделі | | **Виклик функцій** | Більшість моделей (перевірте `supportsFunctionCalling` в API) | | **Зір/зображення** | Моделі, позначені функцією "Vision" | | **Режим JSON** | Підтримується через `response_format` | ## Ціни Venice використовує систему на основі кредитів. Перевірте [venice.ai/pricing](https://venice.ai/pricing), щоб дізнатися актуальні тарифи: - **Приватні моделі**: Зазвичай нижча вартість - **Анонімізовані моделі**: Подібно до прямого ціноутворення API + невелика комісія Venice ### Venice (анонімізовано) проти прямого API | Аспект | Venice (анонімізовано) | Прямий API | | ------------- | -------------------------------- | ----------------------- | | **Приватність** | Метадані видалено, анонімізовано | Ваш обліковий запис прив’язано | | **Затримка** | +10-50 мс (проксі) | Напряму | | **Функції** | Підтримується більшість функцій | Повний набір функцій | | **Оплата** | Кредити Venice | Оплата провайдеру | ## Приклади використання ```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" ``` ## Усунення несправностей ```bash echo $VENICE_API_KEY openclaw models list | grep venice ``` Переконайтеся, що ключ починається з `vapi_`. Каталог моделей Venice оновлюється динамічно. Запустіть `openclaw models list`, щоб переглянути наразі доступні моделі. Деякі моделі можуть бути тимчасово офлайн. API Venice розміщено за адресою `https://api.venice.ai/api/v1`. Переконайтеся, що ваша мережа дозволяє HTTPS-з’єднання. Додаткова допомога: [Усунення несправностей](/uk/help/troubleshooting) і [FAQ](/uk/help/faq). ## Розширена конфігурація ```json5 { env: { VENICE_API_KEY: "vapi_..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "venice/kimi-k2-5" } } }, models: { mode: "merge", providers: { venice: { baseUrl: "https://api.venice.ai/api/v1", apiKey: "${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, }, ], }, }, }, } ``` ## Пов’язане Вибір провайдерів, посилань на моделі та поведінки відмовостійкого перемикання. Головна сторінка Venice AI і реєстрація облікового запису. Довідник API Venice і документація для розробників. Поточні кредитні тарифи й плани Venice.