Pi

Ein benutzerdefinierter Anbieterblock in ~/.pi/agent/models.json — baseUrl, api und die Modell-IDs — bringt Earendils Pi-Terminal-Programmieragent mit einem Schlüssel zu Claude und GPT.

{
  "providers": {
    "kunavo": {
      "baseUrl": "https://api.kunavo.com/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "$KUNAVO_API_KEY",
      "models": [
        {
          "id": "claude-sonnet-5",
          "name": "Claude Sonnet 5",
          "reasoning": true,
          "input": ["text", "image"],
          "contextWindow": 1000000,
          "maxTokens": 128000
        },
        {
          "id": "claude-haiku-4-5",
          "name": "Claude Haiku 4.5",
          "input": ["text", "image"],
          "contextWindow": 200000,
          "maxTokens": 64000
        }
      ]
    }
  }
}

Schritt für Schritt

1. Erstellen Sie unter /app/keys einen Schlüssel und kopieren Sie ihn — er wird nur einmal angezeigt.
2. Legen Sie es als Umgebungsvariable KUNAVO_API_KEY fest. Pi löst "$NAME" oder "${NAME}" im Feld apiKey auf, ebenso wie einen Literalwert oder einen vorangestellten !command. Verwenden Sie die geschweifte Form, wenn auf den Variablennamen wörtlicher Text folgt.
3. Erstellen oder bearbeiten Sie ~/.pi/agent/models.json und fügen Sie den obigen Block ein. Für einen nicht integrierten Anbieter sind baseUrl und ein Wert für api auf Anbieter- oder Modellebene erforderlich – Pis Quellcode verweigert das Laden des Modells, wenn diese Angaben fehlen –, alles Weitere ist optional. Wenn Sie /model öffnen, wird die Datei neu geladen.
4. Starten Sie pi, führen Sie /model aus und wählen Sie eine der von Ihnen angegebenen IDs. Wenn sie nicht angezeigt werden, überprüfen Sie den Schlüssel vor dem JSON – siehe den Hinweis zur Auflösungsreihenfolge oben.
5. Geben Sie Pi eine Aufgabe, bei der eine echte Datei gelesen und bearbeitet wird. Pi setzt bei fast allem, was es tut, auf Tool-Aufrufe. Ein erster Durchlauf, der das Dateisystem nutzt, verrät Ihnen daher deutlich mehr als eine Begrüßung – und dabei würden Abweichungen beim Streaming oder im Tool-Schema sichtbar, also genau die Art von Problemen, auf die Kunavo Sie nicht geprüft hat.

Abgeglichen mit Pis Dokumentation „Modell auswählen“ am 1. Oktober 2026. Einstellungen von Drittanbietern können sich ändern; wenn ein Feldname hier nicht mehr mit deiner Ansicht übereinstimmt, ist diese Seite maßgeblich, nicht diese hier.

Vor dem Debugging des Clients prüfen

Eine Anfrage klärt, ob der Fehler am Endpunkt, am Schlüssel oder an der Konfigurationsdatei liegt. Wenn diese Anfrage JSON zurückgibt, funktionieren dieselbe Basis-URL und derselbe Schlüssel in Pi.

# Settles whether a failure is the endpoint, the key, or the client.
curl -sS https://api.kunavo.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-kn-..."

Welche Modell-ID in das Feld gehört

Jedes Textmodell ist über eine Modell-ID erreichbar – die aktuelle Liste findest du unter GET /v1/models, den Katalog mit Preisen auf der Modellseite. Die Tarife sind USD pro 1 Mio. Token, Eingabe / Ausgabe.

Der andere Weg: anthropic-messages

Bis zur Aktualisierung seiner Dokumentation am 22. September 2026 führte Pi vier Werte für api eines benutzerdefinierten Anbieters auf – openai-completions, openai-responses, anthropic-messages und google-generative-ai. Auf der aktualisierten Modellseite ist keiner davon aufgeführt: In einem Beispiel steht openai-completions, und der Anwendungsfall wird als „Ein OpenAI-, Anthropic- oder Google-kompatibler Endpunkt“ beschrieben. Pis Quellcode in v0.99.2 typisiert das Feld als beliebige Zeichenfolge und leitet es an eine der zehn integrierten Implementierungen weiter, auf die es zutrifft – die vier genannten sowie openai-codex-responses, azure-openai-responses, google-vertex, mistral-conversations, bedrock-converse-stream und pi-messages. Nur die vier wurden je für einen benutzerdefinierten Anbieter dokumentiert; keine der sechs übrigen wurde hier getestet. Nichts auf dieser Seite besagt, dass eine davon mit einem Drittanbieter-Endpunkt funktioniert.

anthropic-messages ist einer der vier dokumentierten Werte, und Kunavo unterstützt neben der OpenAI-kompatiblen Oberfläche auch die Anthropic Messages-Oberfläche. Die Route lässt sich also konfigurieren. Diese Seite gibt jedoch keine Base URL dafür in einem Block an, den Sie kopieren und einfügen könnten: Pis Dokumentation hat dieses Feld für diese api nie eindeutig festgelegt. Bis zum 22. September war es auf zwei Arten dargestellt – https://proxy.example.com/v1 in einem Beispiel, ein bloßes https://proxy.example.com in einem anderen. Bei der Aktualisierung an diesem Tag wurden beide Beispiele entfernt, ohne eine Variante auszuwählen. Wenn Sie diese Route nutzen, probieren Sie eine Variante aus. Falls der erste Aufruf 404 statt 401 zurückgibt, ändern Sie diese Zeile.

Drei Felder in Pis compat-Schema für diese api (Quellcode, v0.99.2) sollten Sie kennen, bevor Sie dort ankommen. Zuerst die einzige Regel der Dokumentation, die für alle drei gilt: Kompatibilitätseinstellungen „sollten verifizierte Unterschiede im Anfrage- oder Antwortverhalten des Endpunkts beschreiben. Aktivieren Sie sie nicht allein deshalb, weil ein Endpunkt OpenAI- oder Anthropic-Kompatibilität angibt.“

1. compat.supportsEagerToolInputStreaming – für ein Backend, das das eager Streaming von Eingaben pro Tool zurückweist.
2. compat.supportsStrictTools – gibt an, ob der Endpunkt Tool-Definitionen mit striktem JSON-Schema akzeptiert; ein benutzerdefiniertes Modell übernimmt nicht die Angaben eines integrierten Anthropic-Modells.
3. compat.supportsMidConvoEffort – ändert die Reasoning-Stärke während eines Gesprächs. Ob dieser Endpunkt dafür geeignet ist, muss zur Laufzeit festgestellt werden; Kunavo hat das nicht durch Ausführen eines Tests überprüft.

Der openai-completions-Block oben auf dieser Seite lässt alle drei Einstellungen weg. Das ist der sachliche Grund, dort zu beginnen, und keine Behauptung, dass er bessere Ergebnisse liefert.