Von OpenAI migrieren

Venice AI ist ein Drop-in-Ersatz für OpenAI. Gleiches SDK, gleicher Code – ändern Sie einfach zwei Zeilen. Sie erhalten datenschutzorientierte Inferenz, unzensierte Modelle und wettbewerbsfähige Preise.

Die 2-Zeilen-Migration

# Vorher (OpenAI)
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

# Nachher (Venice) – ändern Sie api_key und base_url
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="your-venice-api-key",           # ← Änderung 1
    base_url="https://api.venice.ai/api/v1",  # ← Änderung 2
)

// Vorher (OpenAI)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI();

// Nachher (Venice)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
  apiKey: "your-venice-api-key",
  baseURL: "https://api.venice.ai/api/v1",
});

# Vorher
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions ...

# Nachher – ändern Sie einfach die URL und den Schlüssel
curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions ...

Generieren Sie einen Schlüssel unter venice.ai/settings/api oder folgen Sie der Anleitung zum API-Schlüssel.

Umgebungsvariablen

# Vorher
OPENAI_API_KEY=sk-...
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1

# Nachher
OPENAI_API_KEY=your-venice-api-key
OPENAI_BASE_URL=https://api.venice.ai/api/v1

Viele Bibliotheken und Tools lesen OPENAI_API_KEY und OPENAI_BASE_URL automatisch. Es reicht möglicherweise schon, diese Umgebungsvariablen zu aktualisieren. Einige Tools verwenden für dieselbe URL weiterhin OPENAI_API_BASE.

Modelle

Übergeben Sie eine Venice-Modell-ID, ein Merkmal wie default oder most_uncensored oder, bei Chat- und Embedding-Modellen, einen vertrauten Namen im OpenAI-Stil. Venice ordnet OpenAI-Namen für Chat- und Embedding-Modelle über das Compatibility Mapping zu; andere Endpunkte, einschließlich Audio, benötigen Venice-Modell-IDs. Merkmale (Traits) werden immer auf das aktuelle Modell für diese Rolle aufgelöst, siehe Modellmerkmale. Durchsuchen Sie den aktuellen Katalog unter Textmodelle und Preise. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die erste Anfrage finden Sie im Schnellstart.

Funktionskompatibilität

Funktion	OpenAI	Venice	Hinweise
Chat Completions	✅	✅	Kompatibel. Unbekannte Felder auf oberster Ebene, einschließlich reiner OpenAI-Felder wie `logit_bias` und `service_tier`, führen zu HTTP 400
Streaming	✅	✅	Gleiches SSE-Format plus ein abschließender Usage-Chunk, siehe Streaming-Format
Function Calling	✅	✅	Gleicher `tools`-Parameter
Structured Output	✅	✅	Gleiches `response_format`
Vision	✅	✅	Gleiches Content-Array-Format
Embeddings	✅	✅	Nur Text; Token-Arrays führen zu HTTP 400
Bildgenerierung	✅	✅	OpenAI-kompatibel über `/images/generations`
Bildbearbeitung	✅	❌	Kein `/images/edits`-Endpoint. Nutze stattdessen den nativen `/image/edit`-Endpoint
TTS	✅	✅	Kompatible Request-Struktur; verwenden Sie Venice-Modell-IDs (OpenAI-Audiomodellnamen führen zu HTTP 400)
STT	✅	✅	Kompatible Request-Struktur; verwenden Sie Venice-Modell-IDs. `response_format` ist nur `json` oder `text`. Kein `/audio/translations`
Responses API	✅	✅	Nativ für OpenAI-Modelle, für andere übersetzt, siehe Einschränkungen
Assistants API	✅	❌	Verwenden Sie Characters oder Function Calling
Batch API	✅	❌	Noch nicht verfügbar
Fine-tuning	✅	❌	Nicht verfügbar

Für native Bildoptionen jenseits des OpenAI-kompatiblen Endpoints siehe Bildgenerierung.

Streaming-Format

Chat-Completions-Streams verwenden das OpenAI-Chunk-Format und enden mit data: [DONE]. Zwei Details unterscheiden sich:

Usage-Chunk. Jeder Stream endet vor [DONE] mit einem Usage-Chunk, auch wenn stream_options.include_usage auf false steht. Sein choices-Array ist leer, und er enthält usage sowie ein cost-Objekt. Clients, die bei jedem Chunk choices[0] lesen, sollten Chunks ohne Choices überspringen.
Fehler nach Beginn des Streams. Der HTTP-Status ist bereits 200, daher kommt der Fehler als data:-Event mit einem error-Objekt (message, type, code), gefolgt von data: [DONE]. Ist das Modell überlastet, enthält das Objekt zusätzlich retry_after in Sekunden.

data: {"error":{"message":"...","type":"server_error","code":"...","param":null}}

data: [DONE]

Venice-exklusive Funktionen

Übergeben Sie Venice-spezifische Optionen über extra_body als venice_parameters. Die integrierte Websuche ist üblicherweise der erste zusätzliche Parameter:

response = client.chat.completions.create(
    model="default",
    messages=[{"role": "user", "content": "Latest AI news today"}],
    extra_body={
        "venice_parameters": {
            "enable_web_search": "auto"
        }
    },
)

Unbekannte Schlüssel innerhalb von venice_parameters werden ignoriert statt abgelehnt. Prüfen Sie daher die Schreibweise jedes Schlüssels anhand der API-Referenz. Das gleiche Muster deckt Web Scraping, Quellenangaben und Characters ab. Wenn ein Client den Request-Body nicht ändern kann, hängen Sie ein Model-Feature-Suffix wie default:enable_web_search=auto an. Venice bietet neben der OpenAI-kompatiblen Oberfläche außerdem native APIs für Video, Musik, Web-Retrieval und x402.

Frameworks

Die meisten KI-Frameworks funktionieren mit Venice, indem Sie die Base-URL ändern:

LangChain

base_url in ChatOpenAI; check_embedding_ctx_length=False bei OpenAIEmbeddings

Vercel AI SDK

baseURL in createOpenAI

LlamaIndex

api_base beim OpenAI-kompatiblen Client

CrewAI

Umgebungsvariable OPENAI_API_BASE

PydanticAI

OpenAI-kompatibles Modell mit Venice-Base-URL

Cursor

Benutzerdefinierter API-Endpoint in den Einstellungen

Claude Code

Claude Code über Venice routen

Codex CLI

Modellanbieter in config.toml

Aider

Umgebungsvariable OPENAI_API_BASE

Weitere Coding-Agenten und Tools sind unter KI-Agenten aufgelistet.

Unzensierte Modelle

Venices private unzensierte Modelle verfügen über keine Inhaltsfilterung und eignen sich daher für:

Kreatives Schreiben ohne Guardrails
Sicherheitsforschung und Red Teaming
Ehrliche Analysen ohne Refusal-Muster
Medizinische und juristische Informationen ohne zusätzliche Disclaimer

Verwenden Sie das Merkmal most_uncensored oder eine aktuelle Modell-ID eines unzensierten Modells aus Textmodelle.

API-Schlüssel erhalten

Generieren Sie einen Venice-API-Schlüssel und starten Sie die Migration in wenigen Minuten

Dokumentation

Erste Schritte

Text & Chat

Bild

Video

Audio

Suche & RAG

Agenten & Integrationen

Coding-Tools

Agenten-Tools

SDKs & Frameworks

Die 2-Zeilen-Migration

Umgebungsvariablen

Modelle

Funktionskompatibilität

Streaming-Format

Venice-exklusive Funktionen

Frameworks

LangChain

Vercel AI SDK

LlamaIndex

CrewAI

PydanticAI

Cursor

Claude Code

Codex CLI

Aider

Unzensierte Modelle

API-Schlüssel erhalten

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​Umgebungsvariablen

​Modelle

​Funktionskompatibilität

​Streaming-Format

​Venice-exklusive Funktionen

​Frameworks

LangChain

Vercel AI SDK

LlamaIndex

CrewAI

PydanticAI

Cursor

Claude Code

Codex CLI

Aider

​Unzensierte Modelle

API-Schlüssel erhalten

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Venice-exklusive Funktionen

Frameworks

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