> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs2.openclaw.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Venice AI Venice AI bietet **datenschutzorientierte KI-Inferenz** mit Unterstützung für unzensierte Modelle und Zugriff auf große proprietäre Modelle über ihren anonymisierten Proxy. Die gesamte 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 wichtig 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 usw. | | **Anonymisiert** | Über Venice mit entfernten Metadaten weitergeleitet. Der zugrunde liegende Provider (OpenAI, Anthropic, Google, xAI) sieht anonymisierte Anfragen. | Claude, GPT, Gemini, Grok | 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. ## 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 (Modellfähigkeiten prüfen) * **Vision**: Auf Modellen mit Vision-Fähigkeit unterstützt * **Keine festen Ratenlimits**: Bei extremer Nutzung kann Fair-Use-Drosselung gelten ## Erste Schritte ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw plugins install @openclaw/venice-provider ``` 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`) Wählen Sie Ihre bevorzugte Einrichtungsmethode: ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw onboard --auth-choice venice-api-key ``` Dies wird: 1. Nach Ihrem API-Schlüssel fragen (oder vorhandenes `VENICE_API_KEY` verwenden) 2. Alle verfügbaren Venice-Modelle anzeigen 3. Sie Ihr Standardmodell auswählen lassen 4. Den Provider automatisch konfigurieren ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} export VENICE_API_KEY="vapi_xxxxxxxxxxxx" ``` ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw onboard --non-interactive \ --auth-choice venice-api-key \ --venice-api-key "vapi_xxxxxxxxxxxx" ``` ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw agent --model venice/kimi-k2-5 --message "Hello, are you working?" ``` ## Modellauswahl Nach der Einrichtung zeigt OpenClaw alle verfügbaren Venice-Modelle an. Wählen Sie je nach Bedarf: * **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 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw models set venice/kimi-k2-5 openclaw models set venice/claude-opus-4-6 ``` Alle verfügbaren Modelle auflisten: ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} openclaw models list --all --provider venice ``` Sie können auch `openclaw configure` ausführen, **Modell/Auth** auswählen und **Venice AI** wählen. 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 + Programmieren** | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` | Privates Programmiermodell mit großem Kontext | | **Private Vision** | `kimi-k2-5` | Vision-Unterstützung, ohne den privaten Modus zu verlassen | | **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 | ## Replay-Verhalten von DeepSeek V4 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 Assistentennachrichten aus, wenn der Proxy ihn auslässt. Venice lehnt DeepSeeks native Top-Level-`thinking`-Steuerung ab, daher hält OpenClaw diese providerspezifische Replay-Korrektur von den Thinking-Steuerungen des nativen DeepSeek-Providers getrennt. ## Integrierter Katalog (insgesamt 41) | 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 | Programmieren | | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct-turbo` | Qwen3 Coder 480B Turbo | 256k | Programmieren | | `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 | | Modell-ID | Name | Kontext | Funktionen | | ------------------------------- | ------------------------------- | ------- | -------------------------------- | | `claude-opus-4-6` | Claude Opus 4.6 (über Venice) | 1M | Reasoning, Vision | | `claude-sonnet-4-6` | Claude Sonnet 4.6 (über Venice) | 1M | Reasoning, Vision | | `openai-gpt-54` | GPT-5.4 (über Venice) | 1M | Reasoning, Vision | | `openai-gpt-53-codex` | GPT-5.3 Codex (über Venice) | 400k | Reasoning, Vision, Programmieren | | `openai-gpt-52` | GPT-5.2 (über Venice) | 256k | Reasoning | | `openai-gpt-52-codex` | GPT-5.2 Codex (über Venice) | 256k | Reasoning, Vision, Programmieren | | `openai-gpt-4o-2024-11-20` | GPT-4o (über Venice) | 128k | Vision | | `openai-gpt-4o-mini-2024-07-18` | GPT-4o Mini (über Venice) | 128k | Vision | | `gemini-3-1-pro-preview` | Gemini 3.1 Pro (über Venice) | 1M | Reasoning, Vision | | `gemini-3-pro-preview` | Gemini 3 Pro (über Venice) | 198k | Reasoning, Vision | | `gemini-3-flash-preview` | Gemini 3 Flash (über Venice) | 256k | Reasoning, Vision | | `grok-41-fast` | Grok 4.1 Fast (über Venice) | 1M | Reasoning, Vision | ## Modellerkennung OpenClaw liefert einen manifestgestützten Venice-Seed-Katalog für schreibgeschützte Modellauflistungen aus. Die Laufzeitaktualisierung kann weiterhin Modelle aus der Venice-API erkennen und fällt auf den Manifestkatalog zurück, wenn die API nicht erreichbar ist. Der `/models`-Endpunkt ist öffentlich (für die Auflistung ist keine Authentifizierung erforderlich), aber Inferenz erfordert einen gültigen API-Schlüssel. ## Streaming- und Tool-Unterstützung | Funktion | Unterstützung | | -------------------- | --------------------------------------------------------------------- | | **Streaming** | Alle Modelle | | **Function Calling** | Die meisten Modelle (prüfen Sie `supportsFunctionCalling` in der API) | | **Vision/Bilder** | Modelle, die mit der Funktion „Vision“ markiert sind | | **JSON-Modus** | Über `response_format` unterstützt | ## Preise Venice verwendet ein kreditbasiertes System. Aktuelle Tarife finden Sie unter [venice.ai/pricing](https://venice.ai/pricing): * **Private Modelle**: Im Allgemeinen niedrigere Kosten * **Anonymisierte Modelle**: Ähnlich wie direkte API-Preise + kleine Venice-Gebühr ### Venice (anonymisiert) vs. direkte API | Aspekt | Venice (anonymisiert) | Direkte API | | --------------- | ---------------------------------- | ------------------------- | | **Datenschutz** | Metadaten entfernt, anonymisiert | Mit Ihrem Konto verknüpft | | **Latenz** | +10-50 ms (Proxy) | Direkt | | **Funktionen** | Die meisten Funktionen unterstützt | Alle Funktionen | | **Abrechnung** | Venice-Credits | Provider-Abrechnung | ## Nutzungsbeispiele ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} # 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 ```bash theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} echo $VENICE_API_KEY openclaw models list | grep venice ``` Stellen Sie sicher, dass der Schlüssel mit `vapi_` beginnt. Der Venice-Modellkatalog wird dynamisch aktualisiert. Führen Sie `openclaw models list` aus, um die derzeit verfügbaren Modelle anzuzeigen. Einige Modelle können vorübergehend offline sein. Die Venice-API befindet sich unter `https://api.venice.ai/api/v1`. Stellen Sie sicher, dass Ihr Netzwerk HTTPS-Verbindungen zulässt. Weitere Hilfe: [Fehlerbehebung](/de/help/troubleshooting) und [FAQ](/de/help/faq). ## Erweiterte Konfiguration ```json5 theme={"theme":{"light":"min-light","dark":"min-dark"}} { env: { VENICE_API_KEY: "vapi_..." }, agents: { defaults: { model: { primary: "venice/kimi-k2-5" } } }, models: { mode: "merge", providers: { venice: { baseUrl: "https://api.venice.ai/api/v1", apiKey: "${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, }, ], }, }, }, } ``` ## Verwandte Themen Provider, Modellreferenzen und Failover-Verhalten auswählen. Venice-AI-Homepage und Kontoregistrierung. Venice-API-Referenz und Entwicklerdokumentation. Aktuelle Venice-Credit-Tarife und Pläne.