Schnellstart

Schnellstart für die Venice API — API-Schlüssel generieren, erste Chat-Completion senden und Endpunkte für Bilder, Videos und Audio in Minuten erkunden.

Werde in wenigen Minuten mit der Venice API produktiv. Generiere einen API-Schlüssel, sende deine erste Anfrage und beginne mit dem Entwickeln.

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Schnellstart

1. API-Schlüssel erhalten

   Gehe zu deinen Venice API-Einstellungen und generiere einen neuen API-Schlüssel.

   Eine detaillierte Anleitung findest du im API-Schlüssel-Leitfaden.

2. API-Schlüssel einrichten

   Füge deinen API-Schlüssel zu deiner Umgebung hinzu. Du kannst ihn in deiner Shell exportieren:

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

   Oder ihn in einer .env-Datei in deinem Projekt hinterlegen:

   VENICE_API_KEY=your-api-key-here
   
3. SDK installieren

   Venice ist OpenAI-kompatibel, sodass du das OpenAI SDK verwenden kannst. Wenn du lieber cURL oder rohe HTTP-Anfragen nutzt, kannst du diesen Schritt überspringen.

   Python

   pip install openai
   

   npm install openai
   
4. Deine erste Anfrage senden

   Python

   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?"}
       ]
     }'
   

   Nachrichtenrollen:

   • system – Anweisungen dazu, wie sich das Modell verhalten soll
   • user – Deine Prompts oder Fragen
   • assistant – Frühere Modellantworten (für mehrstufige Konversationen)
   • tool – Ergebnisse von Funktionsaufrufen (bei Verwendung von Tools)
5. Modelle durch Ändern der Modell-ID wechseln

   Jede Anfrage enthält eine model-ID. Um ein anderes Modell zu verwenden, ändere den model-Wert in deiner Anfrage. Beliebte Optionen:

   • zai-org-glm-5 – Standardmodell für die meisten Anwendungsfälle
   • kimi-k2-6 – Starkes Reasoning für komplexere Aufgaben
   • claude-opus-4-8 – Hochintelligentes Modell für komplexe Aufgaben
   • venice-uncensored-1-2 – Das unzensierte Modell von Venice

   Alle Modelle anzeigen

   Durchsuche die vollständige Liste der Modelle mit Preisen, Fähigkeiten und Kontextlimits

6. Venice-Parameter verwenden

   Du kannst Venice-spezifische Funktionen wie die Websuche über venice_parameters aktivieren:

   Python

   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
       }
     }'
   

   Siehe alle verfügbaren Parameter.

7. Streaming aktivieren (optional)

   Streame Antworten in Echtzeit mit stream=True:

   Python

   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
     }'
   
8. Antwortverhalten anpassen (optional)

   Steuere die Modellantwort mit Parametern wie temperature, max tokens und mehr:

   Python

   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
       }
     }'
   

   Weitere Informationen zu allen unterstützten Parametern findest du in der Chat-Completions-Dokumentation.

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Nächste Schritte

Nachdem du deine ersten Anfragen gestellt hast, entdecke, was die Venice API noch zu bieten hat:

Modelle durchsuchen

Vergleiche alle verfügbaren Modelle hinsichtlich Fähigkeiten, Preisen und Kontextlimits

API-Referenz

Erkunde die detaillierte API-Dokumentation mit allen Endpunkten und Parametern

Strukturierte Antworten

Erfahre, wie du JSON-Antworten mit garantierten Schemas erhältst

Leitfaden für KI-Agenten

Entwickle mit Agenten-Apps, Coding-Agenten, MCP-Tools, Skills und Krypto-Workflows

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Weitere Ressourcen

Ratenbegrenzung

Verstehe Ratenlimits und Best Practices für den Produktivbetrieb

Fehlercodes

Referenz zum Umgang mit API-Fehlern und zur Problembehandlung

Postman-Sammlung

Importiere unsere vollständige Postman-Sammlung für einfaches Testen

Datenschutz & Sicherheit

Erfahre mehr über die datenschutzorientierte Architektur von Venice und den Umgang mit Daten

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