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# Visão

> Analise imagens com os modelos de chat com capacidade de visão da Venice usando conteúdo multimodal de mensagens na API de chat completions compatível com OpenAI.

Os modelos de visão podem analisar imagens junto com prompts de texto. Use-os para compreensão de imagens, extração, classificação, resposta a perguntas visuais e raciocínio multimodal.

A Venice oferece suporte a mensagens de chat multimodais compatíveis com OpenAI. Coloque blocos de texto e imagem na mesma mensagem do usuário e envie a requisição para um modelo com capacidade de visão.

## Uso Básico

<CodeGroup>
  ```python Python theme={"system"}
  import os
  from openai import OpenAI

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

  response = client.chat.completions.create(
      model="qwen3-vl-235b-a22b",
      messages=[
          {
              "role": "user",
              "content": [
                  {"type": "text", "text": "Describe this image in three bullets."},
                  {
                      "type": "image_url",
                      "image_url": {
                          "url": "https://www.gstatic.com/webp/gallery/1.jpg"
                      },
                  },
              ],
          }
      ],
  )

  print(response.choices[0].message.content)
  ```

  ```javascript Node.js theme={"system"}
  import OpenAI from "openai";

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

  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "qwen3-vl-235b-a22b",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          { type: "text", text: "Describe this image in three bullets." },
          {
            type: "image_url",
            image_url: {
              url: "https://www.gstatic.com/webp/gallery/1.jpg",
            },
          },
        ],
      },
    ],
  });

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

  ```bash cURL theme={"system"}
  curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
    -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "qwen3-vl-235b-a22b",
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": [
            {"type": "text", "text": "Describe this image in three bullets."},
            {
              "type": "image_url",
              "image_url": {
                "url": "https://www.gstatic.com/webp/gallery/1.jpg"
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }'
  ```
</CodeGroup>

## Usar Imagens em Base64

Você também pode passar um data URL em base64 quando a imagem for local ou privada:

```json theme={"system"}
{
  "type": "image_url",
  "image_url": {
    "url": "data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA..."
  }
}
```

## Escolha um Modelo de Visão

Use a página [Modelos de Texto](/models/text) ou a [API de Modelos](/api-reference/endpoint/models/list) para encontrar modelos que suportam visão. O suporte à visão é listado nas capacidades do modelo.

<Tip>
  Para entradas semelhantes a documentos, use [Entradas de Arquivo](/guides/features/file-inputs) quando desejar que a Venice extraia texto de um arquivo. Use visão quando o layout visual ou o conteúdo da imagem em si importar.
</Tip>

## Dicas de Prompt

* Diga ao modelo em que focar: objetos, texto, layout, segurança, defeitos ou diferenças.
* Solicite saída estruturada quando sua aplicação precisar de campos que você possa fazer parse.
* Mantenha as URLs das imagens acessíveis à API ou use data URLs em base64 para imagens privadas.
* Use um modelo com contexto suficiente se combinar imagens com instruções longas.

## Recursos Relacionados

* [API de Chat Completions](/api-reference/endpoint/chat/completions)
* [Modelos de Texto](/models/text)
* [Guia de Entradas de Arquivo](/guides/features/file-inputs)
* [Guia de Respostas Estruturadas](/guides/features/structured-responses)