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read_when:
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- 你想在 OpenClaw 中使用注重隐私的推理服务
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- 你需要 Venice AI 设置指导
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summary: 在 OpenClaw 中使用 Venice AI 注重隐私的模型
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title: Venice AI
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x-i18n:
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generated_at: "2026-02-01T21:36:03Z"
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model: claude-opus-4-5
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provider: pi
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source_hash: 2453a6ec3a715c24c460f902dec1755edcad40328de2ef895e35a614a25624cf
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source_path: providers/venice.md
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workflow: 15
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# Venice AI（Venice 精选）
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**Venice** 是我们精选的 Venice 隐私优先推理配置，支持可选的匿名化访问专有模型。
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Venice AI 提供注重隐私的 AI 推理服务，支持无审查模型，并可通过其匿名代理访问主流专有模型。所有推理默认私密——不会用你的数据训练，不会记录日志。
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## 为什么在 OpenClaw 中使用 Venice
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- **私密推理**，适用于开源模型（无日志记录）。
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- 需要时可使用**无审查模型**。
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- 在质量重要时，可**匿名访问**专有模型（Opus/GPT/Gemini）。
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- 兼容 OpenAI 的 `/v1` 端点。
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## 隐私模式
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Venice 提供两种隐私级别——理解这一点是选择模型的关键：
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| 模式 | 描述 | 模型 |
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| ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------- |
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| **私密** | 完全私密。提示词/回复**从不存储或记录**。临时性处理。 | Llama、Qwen、DeepSeek、Venice Uncensored 等 |
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| **匿名化** | 通过 Venice 代理转发并剥离元数据。底层提供商（OpenAI、Anthropic）收到的是匿名化请求。 | Claude、GPT、Gemini、Grok、Kimi、MiniMax |
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## 功能特性
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- **注重隐私**：可选择"私密"（完全私密）和"匿名化"（代理转发）模式
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- **无审查模型**：访问无内容限制的模型
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- **主流模型访问**：通过 Venice 匿名代理使用 Claude、GPT-5.2、Gemini、Grok
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- **兼容 OpenAI API**：标准 `/v1` 端点，易于集成
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- **流式输出**：✅ 所有模型均支持
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- **函数调用**：✅ 部分模型支持（请检查模型能力）
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- **视觉**：✅ 具有视觉能力的模型支持
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- **无硬性速率限制**：极端使用情况下可能触发公平使用限流
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## 设置
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### 1. 获取 API 密钥
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1. 在 [venice.ai](https://venice.ai) 注册
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2. 前往 **Settings → API Keys → Create new key**
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3. 复制你的 API 密钥（格式：`vapi_xxxxxxxxxxxx`）
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### 2. 配置 OpenClaw
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**方案 A：环境变量**
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```bash
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export VENICE_API_KEY="vapi_xxxxxxxxxxxx"
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```
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**方案 B：交互式设置（推荐）**
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```bash
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openclaw onboard --auth-choice venice-api-key
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```
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这将：
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1. 提示输入你的 API 密钥（或使用已有的 `VENICE_API_KEY`）
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2. 显示所有可用的 Venice 模型
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3. 让你选择默认模型
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4. 自动配置提供商
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**方案 C：非交互式**
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```bash
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openclaw onboard --non-interactive \
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--auth-choice venice-api-key \
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--venice-api-key "vapi_xxxxxxxxxxxx"
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```
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### 3. 验证设置
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```bash
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openclaw chat --model venice/llama-3.3-70b "Hello, are you working?"
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```
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## 模型选择
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设置完成后，OpenClaw 会显示所有可用的 Venice 模型。根据你的需求选择：
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- **默认（我们的推荐）**：`venice/llama-3.3-70b`，私密且性能均衡。
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- **最佳整体质量**：`venice/claude-opus-45`，适合复杂任务（Opus 仍然是最强的）。
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- **隐私**：选择"私密"模型以获得完全私密的推理。
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- **能力**：选择"匿名化"模型以通过 Venice 代理访问 Claude、GPT、Gemini。
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随时更改默认模型：
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```bash
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openclaw models set venice/claude-opus-45
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openclaw models set venice/llama-3.3-70b
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```
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列出所有可用模型：
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```bash
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openclaw models list | grep venice
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```
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## 通过 `openclaw configure` 配置
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1. 运行 `openclaw configure`
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2. 选择 **Model/auth**
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3. 选择 **Venice AI**
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## 应该使用哪个模型？
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| 使用场景 | 推荐模型 | 原因 |
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| ---------------------- | -------------------------------- | ---------------------------- |
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| **通用对话** | `llama-3.3-70b` | 综合表现好，完全私密 |
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| **最佳整体质量** | `claude-opus-45` | Opus 在复杂任务上仍然最强 |
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| **隐私 + Claude 品质** | `claude-opus-45` | 通过匿名代理获得最佳推理能力 |
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| **编程** | `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` | 代码优化，262k 上下文 |
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| **视觉任务** | `qwen3-vl-235b-a22b` | 最佳私密视觉模型 |
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| **无审查** | `venice-uncensored` | 无内容限制 |
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| **快速 + 低成本** | `qwen3-4b` | 轻量级，仍有不错能力 |
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| **复杂推理** | `deepseek-v3.2` | 推理能力强，私密 |
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## 可用模型（共 25 个）
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### 私密模型（15 个）— 完全私密，无日志记录
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| 模型 ID | 名称 | 上下文（token） | 特性 |
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| -------------------------------- | ----------------------- | --------------- | ------------ |
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| `llama-3.3-70b` | Llama 3.3 70B | 131k | 通用 |
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| `llama-3.2-3b` | Llama 3.2 3B | 131k | 快速，轻量 |
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| `hermes-3-llama-3.1-405b` | Hermes 3 Llama 3.1 405B | 131k | 复杂任务 |
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| `qwen3-235b-a22b-thinking-2507` | Qwen3 235B Thinking | 131k | 推理 |
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| `qwen3-235b-a22b-instruct-2507` | Qwen3 235B Instruct | 131k | 通用 |
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| `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` | Qwen3 Coder 480B | 262k | 编程 |
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| `qwen3-next-80b` | Qwen3 Next 80B | 262k | 通用 |
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| `qwen3-vl-235b-a22b` | Qwen3 VL 235B | 262k | 视觉 |
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| `qwen3-4b` | Venice Small (Qwen3 4B) | 32k | 快速，推理 |
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| `deepseek-v3.2` | DeepSeek V3.2 | 163k | 推理 |
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| `venice-uncensored` | Venice Uncensored | 32k | 无审查 |
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| `mistral-31-24b` | Venice Medium (Mistral) | 131k | 视觉 |
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| `google-gemma-3-27b-it` | Gemma 3 27B Instruct | 202k | 视觉 |
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| `openai-gpt-oss-120b` | OpenAI GPT OSS 120B | 131k | 通用 |
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| `zai-org-glm-4.7` | GLM 4.7 | 202k | 推理，多语言 |
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### 匿名化模型（10 个）— 通过 Venice 代理
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| 模型 ID | 原始模型 | 上下文（token） | 特性 |
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| ------------------------ | ----------------- | --------------- | ---------- |
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| `claude-opus-45` | Claude Opus 4.5 | 202k | 推理，视觉 |
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| `claude-sonnet-45` | Claude Sonnet 4.5 | 202k | 推理，视觉 |
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| `openai-gpt-52` | GPT-5.2 | 262k | 推理 |
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| `openai-gpt-52-codex` | GPT-5.2 Codex | 262k | 推理，视觉 |
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| `gemini-3-pro-preview` | Gemini 3 Pro | 202k | 推理，视觉 |
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| `gemini-3-flash-preview` | Gemini 3 Flash | 262k | 推理，视觉 |
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| `grok-41-fast` | Grok 4.1 Fast | 262k | 推理，视觉 |
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| `grok-code-fast-1` | Grok Code Fast 1 | 262k | 推理，编程 |
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| `kimi-k2-thinking` | Kimi K2 Thinking | 262k | 推理 |
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| `minimax-m21` | MiniMax M2.1 | 202k | 推理 |
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## 模型发现
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当设置了 `VENICE_API_KEY` 时，OpenClaw 会自动从 Venice API 发现模型。如果 API 不可达，则回退到静态目录。
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`/models` 端点是公开的（列出模型无需认证），但推理需要有效的 API 密钥。
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## 流式输出与工具支持
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| 功能 | 支持情况 |
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| ------------- | ---------------------------------------------------------- |
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| **流式输出** | ✅ 所有模型 |
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| **函数调用** | ✅ 大多数模型（请检查 API 中的 `supportsFunctionCalling`） |
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| **视觉/图像** | ✅ 标记为"视觉"特性的模型 |
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| **JSON 模式** | ✅ 通过 `response_format` 支持 |
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## 定价
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Venice 使用积分制。请查看 [venice.ai/pricing](https://venice.ai/pricing) 了解当前费率：
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- **私密模型**：通常成本较低
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- **匿名化模型**：与直接 API 定价相近 + 少量 Venice 费用
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## 对比：Venice 与直接 API
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| 方面 | Venice（匿名化） | 直接 API |
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| -------- | ------------------ | ------------ |
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| **隐私** | 剥离元数据，匿名化 | 关联你的账户 |
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| **延迟** | +10-50ms（代理） | 直连 |
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| **功能** | 支持大部分功能 | 完整功能 |
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| **计费** | Venice 积分 | 提供商计费 |
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## 使用示例
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```bash
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# 使用默认私密模型
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openclaw chat --model venice/llama-3.3-70b
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# 通过 Venice 使用 Claude（匿名化）
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openclaw chat --model venice/claude-opus-45
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# 使用无审查模型
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openclaw chat --model venice/venice-uncensored
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# 使用视觉模型处理图像
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openclaw chat --model venice/qwen3-vl-235b-a22b
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# 使用编程模型
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openclaw chat --model venice/qwen3-coder-480b-a35b-instruct
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```
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## 故障排除
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### API 密钥无法识别
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```bash
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echo $VENICE_API_KEY
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openclaw models list | grep venice
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```
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确保密钥以 `vapi_` 开头。
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### 模型不可用
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Venice 模型目录会动态更新。运行 `openclaw models list` 查看当前可用的模型。部分模型可能暂时离线。
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### 连接问题
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Venice API 地址为 `https://api.venice.ai/api/v1`。确保你的网络允许 HTTPS 连接。
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## 配置文件示例
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```json5
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{
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env: { VENICE_API_KEY: "vapi_..." },
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agents: { defaults: { model: { primary: "venice/llama-3.3-70b" } } },
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models: {
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mode: "merge",
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providers: {
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||
venice: {
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||
baseUrl: "https://api.venice.ai/api/v1",
|
||
apiKey: "${VENICE_API_KEY}",
|
||
api: "openai-completions",
|
||
models: [
|
||
{
|
||
id: "llama-3.3-70b",
|
||
name: "Llama 3.3 70B",
|
||
reasoning: false,
|
||
input: ["text"],
|
||
cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
|
||
contextWindow: 131072,
|
||
maxTokens: 8192,
|
||
},
|
||
],
|
||
},
|
||
},
|
||
},
|
||
}
|
||
```
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||
## 链接
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- [Venice AI](https://venice.ai)
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- [API 文档](https://docs.venice.ai)
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- [定价](https://venice.ai/pricing)
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||
- [状态页](https://status.venice.ai)
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