Venice AI 免费额度：每天 10 次文本对话与 15 张图，隐私优先

Venice AI 的 API 提供 OpenAI 兼容的对话补全接口，base_url 形态为 https://api.venice.ai/api/v1。在 OpenAI SDK 或任意兼容客户端里把 base_url 指向该地址、把密钥换成 Venice 的 API Key 即可。注意 API 走 credits 计费，网页上的每日免费额度不能用于 API。

第一步：准备 API Key

登录后在账户设置页生成 API Key，建议写入环境变量，不要直接写死在代码里：

export VENICE_API_KEY="粘贴你的 Venice API Key"

第二步：查询可用模型

模型名会随平台更新而变化，先调用模型列表接口确认当前可用名称，再填进请求体：

curl https://api.venice.ai/api/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY"

返回结果中每个模型的 id 就是请求时 model 字段要填的值。

第三步：发起一次对话补全

下面是最小可运行的 curl 请求，把模型名替换成上一步查到的 id：

curl https://api.venice.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "venice-uncensored",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一名简洁的技术编辑"},
      {"role": "user", "content": "用一句话解释什么是向量数据库"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 512,
    "stream": false
  }'

关键参数说明：

• model：必填，填写模型列表接口返回的 id，示例中的名称以接口实际返回为准。
• messages：必填，数组，每个元素包含 role（system、user、assistant）与 content。
• temperature：可选，值越高回答越发散，事实类问答建议 0.2 到 0.4。
• max_tokens：可选，限制回复长度，设置过小会导致答案被截断。
• stream：可选，设为 true 时以流式返回，适合做打字机效果。

Python 调用示例

用官方 OpenAI SDK 只需改 base_url 和 api_key：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="粘贴你的 Venice API Key",
    base_url="https://api.venice.ai/api/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="venice-uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "用一句话解释什么是向量数据库"}],
    temperature=0.7,
    max_tokens=512,
)
print(resp.choices[0].message.content)

额度耗尽与限流的排查顺序

1. 先看状态码：401 多为 Key 无效或漏了 Authorization 头；402、403 多为余额不足或无权限；429 为触发限流；5xx 先指数退避重试。
2. 查余额：登录账户确认 credits 剩余量。API 不消耗每日免费额度，余额为 0 时必须充值才能继续调用。
3. 降频率：减少并发与每秒请求数，客户端加指数退避重试，避免短时间密集调用。
4. 核模型：确认 model 拼写与当前可用列表一致，已下线或未开放的模型会直接报错。
5. 查参数：确认 max_tokens 未超过模型上限，messages 不是空数组，请求体是合法 JSON。
6. 注意计费差异：图片与视频生成扣费远高于文本，视频单条约 80 credits，调试连通性时先用文本接口验证。