빠른 시작

몇 분 안에 Venice API를 시작하세요. API 키를 생성하고, 첫 요청을 보내고, 바로 개발을 시작해 보세요.

API 키 발급받기

Venice API 설정으로 이동하여 새 API 키를 생성하세요.자세한 안내는 API 키 가이드를 참고하세요.

API 키 설정하기

API 키를 환경 변수에 추가하세요. 셸에서 export할 수 있습니다:

export VENICE_API_KEY='your-api-key-here'

또는 프로젝트의 .env 파일에 추가할 수도 있습니다:

VENICE_API_KEY=your-api-key-here

SDK 설치하기

Venice는 OpenAI와 호환되므로 OpenAI SDK를 그대로 사용할 수 있습니다. cURL이나 원시 HTTP 요청을 사용하려면 이 단계를 건너뛰어도 됩니다.

pip install openai

npm install openai

첫 요청 보내기

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("VENICE_API_KEY"),
    base_url="https://api.venice.ai/api/v1"
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="zai-org-glm-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant"},
        {"role": "user", "content": "Why is privacy important?"}
    ]
)

print(completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
    apiKey: process.env.VENICE_API_KEY,
    baseURL: 'https://api.venice.ai/api/v1'
});

const completion = await client.chat.completions.create({
    model: 'zai-org-glm-5',
    messages: [
        { role: 'system', content: 'You are a helpful AI assistant' },
        { role: 'user', content: 'Why is privacy important?' }
    ]
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "zai-org-glm-5",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant"},
      {"role": "user", "content": "Why is privacy important?"}
    ]
  }'

메시지 역할:

system - 모델이 어떻게 동작해야 하는지에 대한 지침
user - 사용자의 프롬프트나 질문
assistant - 이전 모델 응답(멀티턴 대화용)
tool - 함수 호출 결과(툴 사용 시)

모델 ID를 변경하여 모델 전환하기

모든 요청에는 model ID가 포함됩니다. 다른 모델을 사용하려면 요청의 model 값을 변경하세요. 인기 있는 선택지:

zai-org-glm-5 - 대부분의 사용 사례에 적합한 기본 모델
kimi-k2-6 - 더 복잡한 작업을 위한 강력한 추론 모델
claude-opus-4-8 - 복잡한 작업을 위한 고지능 모델
venice-uncensored-1-2 - Venice의 검열되지 않은 모델

모든 모델 보기

가격, 기능, 컨텍스트 한도를 포함한 전체 모델 목록을 살펴보세요

Venice 파라미터 사용하기

venice_parameters를 사용하여 웹 검색과 같은 Venice 전용 기능을 활성화할 수 있습니다:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("VENICE_API_KEY"),
    base_url="https://api.venice.ai/api/v1"
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="zai-org-glm-5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "What are the latest developments in AI?"}
    ],
    extra_body={
        "venice_parameters": {
            "enable_web_search": "auto",
            "include_venice_system_prompt": True
        }
    }
)

print(completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
    apiKey: process.env.VENICE_API_KEY,
    baseURL: 'https://api.venice.ai/api/v1'
});

const completion = await client.chat.completions.create({
    model: 'zai-org-glm-5',
    messages: [
        { role: 'user', content: 'What are the latest developments in AI?' }
    ],
    venice_parameters: {
        enable_web_search: 'auto',
        include_venice_system_prompt: true
    }
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "zai-org-glm-5",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "What are the latest developments in AI?"}
    ],
    "venice_parameters": {
      "enable_web_search": "auto",
      "include_venice_system_prompt": true
    }
  }'

사용 가능한 모든 파라미터를 확인하세요.

스트리밍 활성화(선택 사항)

stream=True를 사용하여 응답을 실시간으로 스트리밍할 수 있습니다:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("VENICE_API_KEY"),
    base_url="https://api.venice.ai/api/v1"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="zai-org-glm-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a short story about AI"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content is not None:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
    apiKey: process.env.VENICE_API_KEY,
    baseURL: 'https://api.venice.ai/api/v1'
});

const stream = await client.chat.completions.create({
    model: 'zai-org-glm-5',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Write a short story about AI' }],
    stream: true
});

for await (const chunk of stream) {
    if (chunk.choices && chunk.choices[0]?.delta?.content) {
        process.stdout.write(chunk.choices[0].delta.content);
    }
}

curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "zai-org-glm-5",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a short story about AI"}
    ],
    "stream": true
  }'

응답 동작 커스터마이즈하기(선택 사항)

temperature, max tokens 등의 파라미터로 모델의 응답 방식을 제어할 수 있습니다:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ.get("VENICE_API_KEY"),
    base_url="https://api.venice.ai/api/v1"
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="zai-org-glm-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a creative storyteller"},
        {"role": "user", "content": "Tell me a creative story"}
    ],
    temperature=0.8,
    max_tokens=500,
    top_p=0.9,
    frequency_penalty=0.5,
    presence_penalty=0.5,
    extra_body={
        "venice_parameters": {
            "include_venice_system_prompt": False
        }
    }
)

print(completion.choices[0].message.content)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
    apiKey: process.env.VENICE_API_KEY,
    baseURL: 'https://api.venice.ai/api/v1'
});

const completion = await client.chat.completions.create({
    model: 'zai-org-glm-5',
    messages: [
        { role: 'system', content: 'You are a creative storyteller' },
        { role: 'user', content: 'Tell me a creative story' }
    ],
    temperature: 0.8,
    max_tokens: 500,
    top_p: 0.9,
    frequency_penalty: 0.5,
    presence_penalty: 0.5,
    venice_parameters: {
        include_venice_system_prompt: false
    }
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "zai-org-glm-5",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a creative storyteller"},
      {"role": "user", "content": "Tell me a creative story"}
    ],
    "temperature": 0.8,
    "max_tokens": 500,
    "top_p": 0.9,
    "frequency_penalty": 0.5,
    "presence_penalty": 0.5,
    "stream": false,
    "venice_parameters": {
      "include_venice_system_prompt": false
    }
  }'

지원되는 모든 파라미터에 대한 자세한 내용은 Chat Completions 문서를 참고하세요.

다음 단계

첫 요청을 완료했으니, 이제 Venice API가 제공하는 더 많은 기능을 살펴보세요:

모델 살펴보기

사용 가능한 모든 모델의 기능, 가격, 컨텍스트 한도를 비교해 보세요

API 레퍼런스

모든 엔드포인트와 파라미터가 포함된 상세한 API 문서를 살펴보세요

구조화된 응답

보장된 스키마로 JSON 응답을 받는 방법을 알아보세요

AI 에이전트 가이드

에이전트 앱, 코딩 에이전트, MCP 툴, 스킬 및 암호화폐 워크플로로 개발하세요

추가 자료

속도 제한

프로덕션 사용을 위한 속도 제한과 모범 사례를 이해하세요

오류 코드

API 오류 처리 및 문제 해결을 위한 참고 자료

Postman 컬렉션

손쉬운 테스트를 위해 완전한 Postman 컬렉션을 가져오세요

개인정보 보호 및 보안

Venice의 프라이버시 우선 아키텍처와 데이터 처리 방식에 대해 알아보세요

도움이 필요하신가요?

Discord 커뮤니티: 지원 및 논의를 위해 Discord 서버에 참여하세요
문서: 완전한 API 레퍼런스를 살펴보세요
상태 페이지: veniceai-status.com에서 서비스 상태를 확인하세요
Twitter: 업데이트를 받으려면 @AskVenice를 팔로우하세요

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