venice ausgeliefert — Chat-Completions, Streaming, Tools, strukturierte Ausgaben, Embeddings, Transkription, Bildgenerierung und Sprache — direkt an die Venice-API angebunden, statt über den OpenAI-Client geleitet zu werden.
Wenn Sie stattdessen einen reinen Axum-Proxy anstelle eines Agenten-Frameworks möchten, siehe Building a Rust LLM Gateway.
Voraussetzungen
- Eine aktuelle stabile Rust-Toolchain (Rig 0.42 verwendet Edition 2024)
- Rig 0.42 oder neuer
- Ein Venice-API-Schlüssel
Einrichtung
VENICE_BASE_URL überschreiben (der Provider verwendet standardmäßig https://api.venice.ai/api/v1):
Venice-Client konfigurieren
venice::Client::from_env() liest VENICE_API_KEY. Bringen Sie ProviderClient in den Gültigkeitsbereich:
Bevorzugen Sie
venice::Client, statt Rigs OpenAI-Client auf Venice zu richten. Der Standard-openai::Client zielt auf die Responses-API von OpenAI ab. Der Venice-Provider spricht /chat/completions und stellt VeniceParameters bereit.&venice::Client von from_env(). Crate-Konstanten wie venice::QWEN3_5_9B sind ein Ausgangspunkt — bestätigen Sie aktuelle IDs über GET /models.
Eine Antwort streamen
stream_prompt gibt eine Anfrage zurück, die Sie per .await in einen Stream umwandeln. Verwenden Sie rig::agent::stream_to_stdout, um Tokens zu drucken, sobald sie eintreffen:
? nach dem .await von stream_prompt hinzu — es liefert direkt den Stream, kein Result.
Strukturierte Ausgabe
Verwenden Sie einen Extraktor mit einemJsonSchema-Typ, um die Antwort des Modells zu validieren:
Tools
Definieren Sie ein Tool mit#[rig_tool] (im Standard-derive-Feature von Rig enthalten). Der generierte Typ ist der Funktionsname in PascalCase:
rig::tool::Tool auch manuell implementieren, wenn Sie eigene Argumenttypen oder Fehlerbehandlung benötigen. Siehe Rigs Tool-Dokumentation.
Embeddings
dimensions-Feld von OpenAI. Verwenden Sie embedding_model_with_ndims, wenn Sie eine bestimmte Breite anstelle der nativen Modellgröße wünschen.
Venice-spezifische Parameter
Übergeben Sie Venice-spezifische Optionen überVeniceParameters und führen Sie sie mit additional_params zusammen. So aktivieren Sie zum Beispiel die integrierte Websuche:
cost-Block pro Anfrage) zu behalten, rufen Sie raw_completion auf dem Completion-Modell auf. Der normalisierte Agenten-Pfad verwirft diese Venice-spezifischen Felder:
VeniceParameters deckt außerdem Character-Slugs, Thinking-Steuerung, Web-Scraping, X-Suche und die Frage ab, ob Venices Standard-System-Prompt einbezogen werden soll. Siehe die API-Spezifikation für die vollständige venice_parameters-Liste.
Weitere Funktionen
Derselbevenice::Client treibt außerdem:
- Transkription —
client.transcription_model(venice::WHISPER_LARGE_V3) - Bildgenerierung —
client.image_generation_model(...)(aktivieren Sie Rigsimage-Feature) - Sprache —
client.audio_generation_model(venice::TTS_KOKORO)(aktivieren Sie Rigsaudio-Feature)
/augment/* und Krypto-RPC haben kein Rig-Trait und werden nicht gekapselt. Rufen Sie diese Venice-Endpoints direkt auf.
Datenschutzvorteil
Rig wird häufig für Agenten eingesetzt, die auf Anwendungsdaten, Nutzerkontext oder interne Tools zugreifen. In Kombination mit Venice bleibt dieser Workflow auf privater, unzensierter Inferenz:- Zero Data Retention bei privaten Modellen — Prompts und Tool-Payloads werden nach der Anfrage nicht aufbewahrt
- Unzensierte Analyse, wenn Agenten unverblümte Kritik oder Red-Teaming benötigen
- Ein First-Party-Provider, sodass Sie OpenAI-Typen nicht auf Venices Dialekt umbiegen müssen
Fehlerbehebung
Modell nicht gefunden oder unerwartete Endpoint-Fehler
Modell nicht gefunden oder unerwartete Endpoint-Fehler
Verwenden Sie eine aktuelle Modell-ID von der Modellseite oder
GET /models. Crate-Konstanten wie venice::QWEN3_5_9B können hinter dem Live-Katalog zurückbleiben.Fehler bei der Responses-API
Fehler bei der Responses-API
Verwenden Sie
venice::Client, nicht openai::Client. Der OpenAI-Client verwendet standardmäßig die Responses-API, die bei Venice nur Alpha-Status hat.Tools oder strukturierte Ausgabe werden ignoriert
Tools oder strukturierte Ausgabe werden ignoriert
Wählen Sie ein Modell, das Function Calling unterstützt, beschreiben Sie in der Preamble, wann Tools ausgeführt werden sollen, und halten Sie die Tool-Beschreibungen präzise — Rig erstellt JSON-Schemas aus
#[rig_tool]-Signaturen und -Dokumenten.Rig-Dokumentation
Agenten, Tools, Extraktoren und Provider
Venice-Modelle
Modelle und unterstützte Funktionen durchsuchen