Venice API Docs

L’API per l’accesso privato e senza restrizioni all’intelligenza.

Chat, immagini, audio e video compatibili con OpenAI dietro una sola API key.

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-5-1",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Build without permission."}]
  }'

import OpenAI from "openai";

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

const res = await client.chat.completions.create({
  model: "zai-org-glm-5-1",
  messages: [{ role: "user", content: "Build without permission." }],
});

import os
from openai import OpenAI

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

res = client.chat.completions.create(
    model="zai-org-glm-5-1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Build without permission."}],
)

Endpoint

Una sola API per ogni modalità

Chat, immagini, audio, video ed embeddings dietro una sola API key.

Chat Completions

Chat compatibile con OpenAI con ragionamento, uso dei tool e streaming su oltre 100 modelli di testo.

StreamingToolVision

Vai al riferimento →Generazione immagini

Text-to-image, image-to-image, upscaling e rimozione dello sfondo su modelli fotorealistici, stilizzati e senza restrizioni.

Text-to-imageImage-to-imageUpscale

Vai al riferimento →Audio

Text-to-speech con oltre 50 voci multilingue, più speech-to-text per la trascrizione di qualsiasi file audio.

TTSTrascrizione50+ voci

Vai al riferimento →Video

Text-to-video, image-to-video e reference-to-video tramite una coda di job sincrona o asincrona.

Text-to-videoImage-to-videoReference-to-video

Vai al riferimento →

Più embeddings, file inputs, tool MCP e pagamenti via wallet. Vedi tutti gli endpoint →

Agenti

Costruita per AI agent

Inferenza privata, tool MCP e workflow finanziati da wallet per agenti di messaggistica, coding e onchain.

App agent

Collega Venice a WhatsApp, Telegram, Discord e altri tramite OpenClaw, Hermes e NanoClaw.

Vai alle integrazioni →Coding agent

Usa Claude Code, Cursor e Codex CLI con i modelli Venice per workflow di coding privati.

Vai alle integrazioni →MCP + Skills

Esponi chat, immagini, video, audio ed embeddings come tool MCP o skill a runtime.

Vai alle integrazioni →

Esplora l’hub AI Agents →

Modelli

Modelli popolari

Alcuni dei modelli più usati su Venice. Usa l’ID come parametro model.

Kimi K2.6Moonshot AI

Ragionamento di frontiera con pesi aperti. Forte long-context e uso dei tool a una frazione dei prezzi di frontiera.

256K context$0.85 / $4.66 per 1MPrivate

kimi-k2-6

Claude Opus 4.7Anthropic

Best-in-class per coding, pianificazione e agenti long-horizon che devono restare coerenti.

1M context$6.00 / $30.00 per 1MAnonymized

claude-opus-4-7

GPT-5.5OpenAI

Intelligenza generale di frontiera con context da 1M. Default solido per chat, RAG e ragionamento multi-step.

1M context$6.25 / $37.50 per 1MAnonymized

openai-gpt-55

Oltre 250 modelliTesto, immagini, audio e videoSfoglia il catalogo →

Tool

Tool integrati per i modelli chat

Abilita la web search, allega file o interroga una blockchain con venice_parameters o un endpoint nativo Venice.

Web Search

Web Scraping

File Inputs

Crypto RPC

Esempi di codice Web Search

Aggiungi web search in tempo reale con citazioni a qualsiasi modello di testo tramite enable_web_search.

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-5-1",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What are the latest developments in AI?"}],
    "venice_parameters": {
      "enable_web_search": "auto"
    }
  }'

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-5-1",
  messages: [{ role: "user", content: "What are the latest developments in AI?" }],
  // @ts-expect-error - Venice-specific parameter
  venice_parameters: {
    enable_web_search: "auto",
  },
});

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

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="zai-org-glm-5-1",
    messages=[{"role": "user", "content": "What are the latest developments in AI?"}],
    extra_body={
        "venice_parameters": {
            "enable_web_search": "auto",
        }
    },
)

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

# Alternativa: aggiungi i parametri direttamente all'ID del modello
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-5-1:enable_web_search=on&enable_web_citations=true",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What are the latest developments in AI?"}]
  }'

Esempi di codice Web Scraping

Imposta enable_web_scraping: true e il modello recupererà e leggerà qualsiasi URL nel messaggio dell’utente prima di rispondere.

curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai-gpt-55",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Summarize this post in five bullets: https://venice.ai/blog/how-to-use-venice-api"}
    ],
    "venice_parameters": {
      "enable_web_scraping": true
    }
  }'

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: "openai-gpt-55",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content:
        "Summarize this post in five bullets: https://venice.ai/blog/how-to-use-venice-api",
    },
  ],
  // @ts-expect-error - Venice-specific parameter
  venice_parameters: {
    enable_web_scraping: true,
  },
});

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

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="openai-gpt-55",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Summarize this post in five bullets: https://venice.ai/blog/how-to-use-venice-api",
        }
    ],
    extra_body={
        "venice_parameters": {
            "enable_web_scraping": True,
        }
    },
)

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

Esempi di codice File Inputs

Allega PDF, documenti Office, codice e file di testo (fino a 25MB) direttamente a una richiesta chat. Consulta la guida File Inputs per l’elenco completo dei formati.

# Codifica un file locale come data URL base64, poi invialo inline
FILE_B64=$(base64 q3-report.pdf | tr -d '\n')

curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{
    \"model\": \"openai-gpt-55\",
    \"messages\": [
      {
        \"role\": \"user\",
        \"content\": [
          {\"type\": \"text\", \"text\": \"Summarize this report in five bullets and list the main risks.\"},
          {\"type\": \"file\", \"file\": {\"filename\": \"q3-report.pdf\", \"file_data\": \"data:application/pdf;base64,${FILE_B64}\"}}
        ]
      }
    ]
  }"

import OpenAI from "openai";
import { readFile } from "node:fs/promises";

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

const pdf = await readFile("q3-report.pdf");
const fileData = `data:application/pdf;base64,${pdf.toString("base64")}`;

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "openai-gpt-55",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: [
        { type: "text", text: "Summarize this report in five bullets and list the main risks." },
        // @ts-expect-error - Venice file input block
        { type: "file", file: { filename: "q3-report.pdf", file_data: fileData } },
      ],
    },
  ],
});

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

import base64
import os
from pathlib import Path
from openai import OpenAI

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

path = Path("q3-report.pdf")
file_data = "data:application/pdf;base64," + base64.b64encode(path.read_bytes()).decode("utf-8")

response = client.chat.completions.create(
    model="openai-gpt-55",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Summarize this report in five bullets and list the main risks."},
                {"type": "file", "file": {"filename": "q3-report.pdf", "file_data": file_data}},
            ],
        }
    ],
)

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

Esempi di codice Crypto RPC

Inoltra chiamate JSON-RPC 2.0 su 11 chain supportate con la tua chiave Venice o un wallet x402. Consulta il riferimento Crypto RPC per chain, metodi e fasce di credito.

curl https://api.venice.ai/api/v1/crypto/rpc/ethereum-mainnet \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "eth_blockNumber",
    "params": [],
    "id": 1
  }'

const response = await fetch(
  "https://api.venice.ai/api/v1/crypto/rpc/base-mainnet",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${process.env.VENICE_API_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify([
      { jsonrpc: "2.0", method: "eth_chainId", params: [], id: 1 },
      { jsonrpc: "2.0", method: "eth_blockNumber", params: [], id: 2 },
    ]),
  }
);

const results = await response.json();
console.log(results);

import os
import requests

response = requests.post(
    "https://api.venice.ai/api/v1/crypto/rpc/ethereum-mainnet",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {os.environ['VENICE_API_KEY']}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "jsonrpc": "2.0",
        "method": "eth_getBalance",
        "params": ["0xd8dA6BF26964aF9D7eEd9e03E53415D37aA96045", "latest"],
        "id": 1,
    },
)

print(response.json())

Prezzi

Ricarica, fai staking o paga per richiesta

Finanzia un account con crediti, fai staking di DIEM per un’allocazione giornaliera o salta del tutto l’account con USDC su Base.

CreditiUSD o Crypto

Paga al consumo in USD o crypto. I crediti non scadono mai e funzionano su tutti gli endpoint.

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DIEMAllocazione giornaliera

Fai staking di DIEM o VVV una volta e guadagna un’allocazione fissa di inferenza ogni giorno, senza addebiti per chiamata.

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