> ## Documentation Index
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# Venice API
지능에 대한 비공개, 제한 없는 액세스를 위한 API.
하나의 API 키 뒤에 있는 OpenAI 호환 chat, image, audio 및 video.
```bash curl theme={"dark"}
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."}]
}'
```
```ts TypeScript theme={"dark"}
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." }],
});
```
```python Python theme={"dark"}
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."}],
)
```
엔드포인트
모든 모달리티를 위한 하나의 API
하나의 API 키 뒤에 있는 Chat, image, audio, video, embeddings.
추가로 embeddings, file inputs, MCP tools 및 wallet payments가 있습니다. 모든 엔드포인트 보기 →
에이전트
AI 에이전트를 위해 구축됨
메시징, 코딩 및 온체인 에이전트를 위한 비공개 추론, MCP 도구, 지갑 자금 워크플로.
에이전트 앱
OpenClaw, Hermes, NanoClaw를 통해 Venice를 WhatsApp, Telegram, Discord 등에 연결하세요.
통합 보기 →
코딩 에이전트
비공개 코딩 워크플로를 위해 Venice 모델과 함께 Claude Code, Cursor, Codex CLI를 사용하세요.
통합 보기 →
MCP + Skills
chat, image, video, audio, embeddings를 MCP 도구 또는 런타임 스킬로 노출합니다.
통합 보기 →
AI 에이전트 허브 탐색 →
모델
인기 모델
Venice에서 가장 많이 사용되는 모델 중 일부. ID를 `model` 매개변수로 사용하세요.
250+ 모델
텍스트, 이미지, 오디오, 비디오
카탈로그 둘러보기 →
도구
채팅 모델용 내장 도구
웹 검색을 켜고, 파일을 첨부하거나, `venice_parameters` 또는 Venice 네이티브 엔드포인트로 블록체인을 쿼리하세요.
`enable_web_search`를 통해 모든 텍스트 모델에 인용이 포함된 실시간 웹 검색을 추가하세요.
```bash Curl theme={"dark"}
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"
}
}'
```
```ts TypeScript theme={"dark"}
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);
```
```python Python theme={"dark"}
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)
```
```bash Model Suffix theme={"dark"}
# Alternative: append parameters directly to the model ID
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?"}]
}'
```
`enable_web_scraping: true`를 설정하면 모델이 답변하기 전에 사용자 메시지의 모든 URL을 가져와 읽습니다.
```bash Curl theme={"dark"}
curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "openai-gpt-55",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Summarize this post in five bullets: https://venice.ai/blog/how-to-use-venice-api"}
],
"venice_parameters": {
"enable_web_scraping": true
}
}'
```
```ts TypeScript theme={"dark"}
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.VENICE_API_KEY!,
baseURL: "https://api.venice.ai/api/v1",
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "openai-gpt-55",
messages: [
{
role: "user",
content:
"Summarize this post in five bullets: https://venice.ai/blog/how-to-use-venice-api",
},
],
// @ts-expect-error - Venice-specific parameter
venice_parameters: {
enable_web_scraping: true,
},
});
console.log(response.choices[0].message.content);
```
```python Python theme={"dark"}
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["VENICE_API_KEY"],
base_url="https://api.venice.ai/api/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai-gpt-55",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Summarize this post in five bullets: https://venice.ai/blog/how-to-use-venice-api",
}
],
extra_body={
"venice_parameters": {
"enable_web_scraping": True,
}
},
)
print(response.choices[0].message.content)
```
PDF, Office 문서, 코드, 텍스트 파일(최대 25MB)을 채팅 요청에 직접 첨부하세요. 전체 형식 목록은 [파일 입력 가이드](/guides/features/file-inputs)를 참조하세요.
```bash Curl theme={"dark"}
# Encode a local file as a base64 data URL, then send it inline
FILE_B64=$(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}\"}}
]
}
]
}"
```
```ts TypeScript theme={"dark"}
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);
```
```python Python theme={"dark"}
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)
```
Venice 키 또는 x402 지갑으로 11개의 지원 체인에서 JSON-RPC 2.0 호출을 프록시합니다. 체인, 메서드 및 크레딧 등급은 [Crypto RPC 참조](/api-reference/endpoint/crypto/rpc)를 참조하세요.
```bash Curl theme={"dark"}
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
}'
```
```ts TypeScript theme={"dark"}
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);
```
```python Python theme={"dark"}
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())
```
가격
충전, 스테이킹 또는 요청당 결제
크레딧으로 계정을 충전하거나, 일일 할당량을 위해 DIEM을 스테이킹하거나, Base의 USDC로 계정을 완전히 건너뛰세요.
크레딧
USD 또는 Crypto
USD 또는 크립토로 종량제 결제. 크레딧은 만료되지 않으며 모든 엔드포인트에서 작동합니다.
크레딧 구매
DIEM
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Base의 USDC
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