Venice.ai 顶级模型路由器——首个注重隐私、无审查的 AI 平台。自动分类查询复杂度并路由至最经济的适配模型...
威尼斯.ai 最高路由器
功能概述
威尼斯.ai 最高路由器是一项面向实际任务的技能,主要用于Smart,为威尼斯设计的成本优化模式路由.ai——为不希望大科技在肩上看的人设计的AI平台.;Unlike OpenAI, Anthropic, and Goog.。
核心要点
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
使用与执行
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
结果检查与注意事项
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
Venice.ai Supreme Router
面向 Venice.ai 的智能、成本优化模型路由方案 —— 专为拒绝 Big Tech 在身后窥探的用户打造的人工智能平台。
与 OpenAI、Anthropic 和 Google 不同(在这些平台中,每条提示词均会被记录、分析,并可能用于训练后续模型),Venice 提供真正的隐私保护:私有模型零数据留存。您的对话完全属于您自己。Venice 同样是无审查的:不设内容过滤器、不拒绝请求、不会回复“我无法协助该请求”。
安装配置
- 前往 venice.ai/settings/api 获取 Venice.ai API 密钥
- 设置环境变量:
export VENICE_API_KEY="your-key-here"
或在 ~/.openclaw/openclaw.json 中配置:
{
"skills": {
"entries": {
"venice-router": {
"enabled": true,
"apiKey": "YOUR_VENICE_API_KEY"
}
}
}
}
使用方法
路由提示词(自动选择模型)
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --prompt "2+2 等于多少?"
强制指定层级
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --tier cheap --prompt "讲个笑话"
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --tier budget-medium --prompt "写一个 Python 函数"
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --tier mid --prompt "解释量子计算"
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --tier premium --prompt "设计一套分布式系统架构"
流式输出
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --stream --prompt "写一首关于龙虾的诗"
网络搜索(LLM 自动联网检索并标注引用来源)
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --web-search --prompt "人工智能监管最新进展"
无审查模式(优先选用无内容过滤器的模型)
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --uncensored --prompt "创作一篇风格尖锐的创意小说"
仅私有模型模式(零数据留存,不通过任何 Big Tech 代理)
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --private-only --prompt "分析这份保密合同"
上下文感知路由(支持多轮对话上下文)
# 将对话历史保存为 JSON 文件,随后带上下文执行后续请求
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --conversation history.json --prompt "你也能一并加上测试用例吗?"
路由器会分析完整对话历史以维持上下文:简单跟进(如“谢谢”)自动降级至低成本层级;而在复杂代码讨论中的跟进请求则保持在合适层级。
函数调用(工具调用)
# 在 JSON 文件中定义工具(采用 OpenAI 工具格式)
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --tools tools.json --prompt "纽约市当前天气如何?"
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --tools tools.json --tool-choice auto --prompt "搜索最新的人工智能新闻"
工具定义采用标准 OpenAI 格式。由于函数调用需依赖能力更强的模型,路由器将自动将层级提升至最低 mid 级别。
成本预算追踪
# 查看当前支出情况
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --budget-status
# 追踪单次会话开销
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --session-id my-project --prompt "帮我写代码"
设置 VENICE_DAILY_BUDGET 和/或 VENICE_SESSION_BUDGET 可强制执行支出限额。当接近预算上限时,路由器将自动降级所选模型层级。
仅分类(不发起 API 调用)
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --classify "解释黎曼猜想"
列出可用模型及对应层级
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --list-models
直接覆盖模型选择
python3 {baseDir}/scripts/venice-router.py --model deepseek-v3.2 --prompt "你好"
层级说明
| 层级 | 模型 | 成本(每百万 token 输入/输出) | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| cheap | Venice Small (qwen3-4b)、GLM 4.7 Flash、GPT OSS 120B、Llama 3.2 3B | $0.05–$0.15 / $0.15–$0.60 | 简单问答、问候语、数学计算、信息查询 |
| budget | Qwen 3 235B、Venice Uncensored、GLM 4.7 Flash Heretic | $0.14–$0.20 / $0.75–$0.90 | 中等难度问题、摘要生成、翻译任务 |
| budget-medium | Grok Code Fast、DeepSeek V3.2、MiniMax M2.1 | $0.25–$0.40 / $1.00–$1.87 | 中至高复杂度任务、代码片段生成、结构化输出 |
| mid | DeepSeek V3.2、MiniMax M2.1/M2.5、Qwen3 Thinking 235B、Venice Medium、Llama 3.3 70B | $0.25–$0.70 / $1.00–$3.50 | 代码生成与分析、长文本撰写、逻辑推理 |
| high | GLM 5、Kimi K2 Thinking、Kimi K2.5、Grok 4.1 Fast、Hermes 3 405B、Gemini 3 Flash | $0.50–$1.10 / $1.25–$3.75 | 复杂推理、多步骤任务、代码审查 |
| premium | GPT-5.2、GPT-5.2 Codex、Gemini 3 Pro、Gemini 3.1 Pro (1M ctx)、Claude Opus/Sonnet 4.5/4.6 | $2.19–$6.00 / $15.00–$30.00 | 专家级分析、系统架构设计、科研论文解读 |
路由策略
路由器通过关键词 + 启发式分析对每条提示词进行分类:
- 长度 — 更长的提示词往往意味着更复杂的任务
- 关键词 — 领域专用术语(例如“architecture”、“optimize”、“prove”)指示任务复杂度
- 代码标记 — 是否包含代码块、函数名或技术语法
- 指令深度 — 多步骤指令、对比要求或“详细解释”类措辞将提升层级
- 对话简洁性 — 问候语、是非问答、闲聊类内容始终保留在最廉价层级
- 对话历史 — 当提供
--conversation参数时,路由器分析完整聊天上下文:历史中若含代码,则提升层级;简单跟进(如“thanks”)则降级;历史中存在工具调用则视为高复杂度信号 - 函数调用 — 使用
--tools参数时,自动将层级提升至至少mid(因需具备相应能力的模型) - 思维/推理模式 —
--thinking参数优先选用链式思维(chain-of-thought)推理模型(如 Qwen3 Thinking、Kimi K2),并至少升至mid层级 - 预算约束 — 随着支出逼近日/会话限额,逐级降级(95% → cheap,80% → budget,60% → mid,40% → high)
分类器默认倾向更低成本模型 —— 仅在存在明确复杂度信号时才主动升级。
环境变量
| 变量 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
VENICE_API_KEY |
Venice.ai API 密钥(必填) | — |
VENICE_DEFAULT_TIER |
最低层级下限 — 自动分类结果不会低于此值。可选值:cheap、budget、budget-medium、mid、high、premium |
budget |
VENICE_MAX_TIER |
允许使用的最高层级(成本上限) | premium |
VENICE_TEMPERATURE |
默认 temperature 值 | 0.7 |
VENICE_MAX_TOKENS |
默认最大 token 数 | 4096 |
VENICE_STREAM |
默认启用流式响应 | false |
VENICE_UNCENSORED |
始终优先选用无审查模型 | false |
VENICE_PRIVATE_ONLY |
仅使用私有模型(零数据留存) | false |
VENICE_WEB_SEARCH |
默认启用网络搜索($10/1K 次调用) | false |
VENICE_THINKING |
始终优先选用思维/推理型模型 | false |
VENICE_DAILY_BUDGET |
每日最大支出(美元,0 表示不限) | 0 |
VENICE_SESSION_BUDGET |
单次会话最大支出(美元,0 表示不限) | 0 |
为何选择 Venice.ai?
- 🔒 私有推理 —— 标注为“Private”的模型实行零数据留存。您的数据绝不会用于训练任何人的模型。
- 🔓 无审查 —— 不设护栏限制合理使用场景。不拒绝请求、不启用过滤器。
- 🔌 兼容 OpenAI 接口 —— 使用相同 API 格式,仅需更改 base URL 即可无缝替换。
- 📦 支持 30+ 模型 —— 覆盖轻量高效模型($0.05/M token)至 Claude Opus 4.6 与 GPT-5.2。
- 🌐 内置网络搜索 —— LLM 可通过单次 API 调用完成网络检索并标注引用来源。
使用建议
- 使用
--classify在实际消耗 token 前预览提示词将匹配的层级 - 设置
VENICE_MAX_TIER=mid以控制成本,避免调用 premium 级模型 - 使用
--uncensored处理创意写作、安全研究或其他主流 AI 拒绝处理的内容 - 处理敏感/机密数据时启用
--private-only—— 零数据留存得到保障 - 需要获取时效性强且附带引用的信息时,使用
--web-search - 配合 JSON 格式消息历史文件使用
--conversation,实现更智能的多轮对话路由 - 使用
--tools启用函数调用功能 —— 路由器将自动切换至具备能力的模型 - 设置
VENICE_DAILY_BUDGET=1.00将日支出上限设为 1 美元 —— 接近限额时路由器自动降级模型层级 - 使用
--budget-status查看按层级划分的详细支出明细 - 使用
--thinking处理数学证明、逻辑谜题及多步推理任务 —— 自动路由至 Qwen3 Thinking 或 Kimi K2 模型 - 在相同层级下,路由器优先选用私有(自托管)Venice 模型,而非匿名化模型
- 启用
--uncensored后,路由器将自动升至最近支持无审查模型的层级 - 结合 OpenClaw WebChat 使用,获得通过 Venice.ai 路由的无缝聊天体验
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