Pi

~/.pi/agent/models.jsonのカスタムプロバイダーブロック — baseUrl、api、モデルID — で、EarendilのPiターミナルコーディングエージェントから1つのキーを通じてClaudeとGPTを利用できます。

{
  "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
        }
      ]
    }
  }
}

手順

1. /app/keys でキーを作成してコピーします。キーは一度だけ表示されます。
2. KUNAVO_API_KEY として環境変数に設定してください。Pi は apiKey フィールド内の "$NAME" または "${NAME}" に加えて、直接指定した値や、先頭に !command を付けた値も解決します。変数名の後に文字列を直接続ける場合は、波括弧付きの形式を使用してください。
3. ~/.pi/agent/models.json を作成または編集し、上のブロックを貼り付けます。組み込みではないプロバイダーでは、baseUrl と、プロバイダーまたはモデルのどちらかの階層に api の値が必要です。Pi のソースでは、これらがないとモデルを読み込めません。その他はすべて任意です。/model を開くとファイルが再読み込みされます。
4. pi を起動して /model を実行し、宣言した ID のいずれかを選択します。表示されない場合は、JSON より先にキーを確認してください。上記の解決順序に関する注記をご覧ください。
5. 実際のファイルを読み取って編集するタスクを与えてください。Piはほぼすべての処理でツール呼び出しに依存しているため、ファイルシステムに触れる初回実行なら、単なる挨拶より多くのことが分かります。また、ストリーミングやツールスキーマの不整合もこの実行で表面化します。まさにKunavoがまだテストしていない種類の問題です。

Piの「モデルを選択」ドキュメントで2026年10月1日に確認しました。サードパーティの設定は変更されます。ここに記載されたフィールド名が表示内容と一致しなくなった場合は、このページではなく、そのページを正しい情報源としてください。

クライアントをデバッグする前に確認すること

1回のリクエストで、失敗の原因がエンドポイント、キー、設定ファイルのどれかを特定できます。これがJSONを返すなら、同じベースURLとキーがPiで機能します。

# 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-..."

フィールドに入力するモデルID

すべてのテキストモデルにはモデルIDでアクセスできます。現在の一覧はGET /v1/models、価格付きのカタログはモデルページにあります。料金は100万トークンあたりのUSDで、入力 / 出力の順です。

別の方法: anthropic-messages

2026年9月22日のドキュメント更新まで、Piはカスタムプロバイダーのapiとして4つの値、openai-completions、openai-responses、anthropic-messages、google-generative-aiを記載していました。更新後のモデルページでは値の一覧は示されておらず、1つの例でopenai-completionsが示され、このケースは「OpenAI、Anthropic、またはGoogle互換のエンドポイント」と説明されています。v0.99.2のPiソースでは、このフィールドは任意の文字列として型定義されており、組み込み実装10種類のうち一致するものへ振り分けられます。その10種類は、前述の4つに加えてopenai-codex-responses、azure-openai-responses、google-vertex、mistral-conversations、bedrock-converse-stream、pi-messagesです。カスタムプロバイダー向けにドキュメントで説明されていたのは前述の4つだけで、ほかの6つはここではテストしていません。このページのどこにも、それらがサードパーティのエンドポイントで動作するとは書かれていません。

anthropic-messagesはドキュメントに記載された4つの値の1つであり、KunavoはOpenAI互換のインターフェースに加え、Anthropic Messagesのインターフェースにも応答します。そのため、このルートは設定として表現できます。ただし、このページでは、貼り付けて使う設定ブロックに、このルートのbase URLを記載しません。Piのドキュメントでは、このapi用のbase URL欄に何を指定するかが一度も明確に定まっていないためです。9月22日までは、ある例ではhttps://proxy.example.com/v1、別の例ではパスの付いていないhttps://proxy.example.comという2通りが示されていましたが、同日のドキュメント更新では、どちらかを選ぶことなく両方が削除されました。このルートを使う場合は、どちらか一方を試してください。最初の呼び出しで401ではなく404が返る場合は、その行を変更してください。

このapiについて、Piのcompatスキーマにある3つのフィールドは、設定に取りかかる前に知っておくと役立ちます（ソース、v0.99.2）。これらすべてに関するドキュメント上の唯一のルールを、まず引用します。互換性設定は「エンドポイントのリクエストまたはレスポンスの動作における、検証済みの差異を表すものである必要があります。エンドポイントがOpenAI互換またはAnthropic互換をうたっているという理由だけで有効にしないでください。」

1. compat.supportsEagerToolInputStreaming — ツールごとの入力を先行ストリーミングすると拒否するバックエンド向け。
2. compat.supportsStrictTools — エンドポイントが厳密なJSONスキーマのツール定義を受け付けるかどうかを示します。カスタムモデルは、組み込みAnthropicモデルが宣言する設定を引き継ぎません。
3. compat.supportsMidConvoEffort — 会話の途中で推論の強度を変更します。このエンドポイントが該当するかどうかは実行時に判断する必要があり、Kunavoは実際に動かして確認していません。

このページ上部のopenai-completionsブロックでは、これら3つすべてを設定していません。より良い結果が得られるという主張ではなく、ここから始めるのが誠実な理由はそこにあります。